본 논문에서는 진단 초음파 영상에서의 스펙클 잡음의 영향을 줄여 대상물체를 효율적으로 분리하는 방법을 제안하였다. 스페클 잡음을 제거하기 위하여 전처리 과정에서 gray scale opening 연산을 실행 후 윈도우내에서 임의의 픽셀에서의 분산을 계산하여 균일 영역과 경계 영역을 구분하고, 구분된 각 영역에 대해 윈도우 크기가 다른 pseudomedian 필터를 사용하였다. (본 논문에서 적응 pseudomedian 필터라 부름.) 영역 구분 없이 같은 크기의 윈도우를 사용한 경우보다 필터링 시간이 단축되며, 스페클 잡음을 충분히 제거할 수 있었다. 필터의 성능을 평가하기 위하여, 제안한 필터를 기존의 영상처리 필터의 결과에 대한 PSNR과 비교하여 우수하다는 것을 입증하였다.
3차원 영상표시를 위한 방법은 여러 가지 방향에서 연구되어 왔다. 이중 홀로그램을 이용한 방법은 완벽한 3차원 영상을 표현할 수 있지만 스페클 잡음이 나타나고 시야각이 제한되며 단색 간섭성 광원을 사용해야하는 등의 문제점이 있어 실제 응용에 제한을 받고 있다. 이에 따라 최근 들어 쌍안 방식을 포함한 3차원 입체영상의 구현을 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 렌즈 어레이를 이용한 집적결상의 방법도 그 중의 하나로 완벽한 색상의 구현, 연속적 시야각 확보, 단순한 광학계에서 구현가능 등의 장점이 있어 응용 가능성이 매우 높은 방법 중 하나로 평가되고 있다. (중략)
In this paper, variable windowing mean filter to remove speckle noise and a measure to detect thin edge in ultrasonic images are proposed. Because ultrasonic images are corrupted by speckle noise showing a granular appearance, good edge detection is difficult. As a result, noise removing filter is needed in preprocessing stage. The speckle noise removing filter is based on mean filter whose window size is changed by the ratio of standard deviation to mean for image signal and noise signal in local area. And the measure expressed the difference of means between tow windows is used for detecting thin edge in filtered image. Results show that variable windowing mean filter removes speckle noise effectively, and proposed measure is useful in detecting thin edge.
The ultrasonic images are corrupted by the granular pattern noise - a speckle noise. The speckle exist in the type of coherent imaging systems, and the speckle is the signal independent and multiplicative noise. In this paepr, we derive two filters using the gradient and symmetry. One is a noise suppression filter which removes noise while preserves the edges. It is named the ASRF-GS (Adaptive Speckle Removal Filer - Gradient and Symmetry). And the other is a edge detection filter which obtains the thin edge map, called the EDUGS(Edge Detection Using Gradient and Symmetry). The performance of the proposed noise suppression filter is evaluated by the IMPV(SNR improvement) and the Speckle Index(SI), and the perforamnce of the edge detection is evaluated by the edge detection error rate. According to the evaluated method, The SI reduced about 0.035, The IMPV improved about 1.265(dB), and the edge detection error rate is about 17.5%.
In this paper, we propose an enhancement of the ultrasonic image for non-destructive inspection of aircraft composite materials. The ultrasonic images are corrupted by a speckle noise which has the characteristic of granular pattern noise and is in all types of coherent imaging systems, the signal independent and multiplicative noise. In this paper, we derive a filter, called the AWLF(Adaptive Window Log Filter), from the nature of the speckle. The filter is made of the MEAN Filter in the edge region and Log Filter in the flat or noise region. To make a distinction between edge and flat region, we calculate the inclination around the local window instead of computing the local statistics of pixels such as local mean ${\bar{M}}$ and standard deviation ${\sigma}_s$. According to the obtained region, edge region is performed by the mean filter and flat region by the Log filter. Performance of the proposed filter is evaluated by the Enhanced Factor$(F_e)$ and the Speckle Index(SI).
본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.
분 논문에서는 Lohmann 방법과 FFT (fast Fourier transform)를 사용하여 홀로그램을 제작하였다. 먼저 수학적으로 정의되는 물체의 $128{\times}128$로 표본화된 점들에 대한 복소 파면을 FFT 연산으로 구하였다. 그리고 Lohmann의 방법을 사용하여 각각의 표본점에 대한 복소 파면의 진폭과 위상을 홀로그램 정보로 바꾸었다. PC와 레이저 프린터를 용하여 홀로그램 도면을 그렸으며, 그 도면을 사진 축소하여 CGH(computer generated holograms) 필름을 제작하였다. 헬륨-네온 레이저와 역퓨리에 변환 광학계를 사용하여 수학적으로 정의되는 물체의 홀로그램 상을 재생하였다. $32{\times}32$, $64{\times}64$, $128{\times}128$의 표본수, random 위상의 적용 여부, 진폭 절단 및 CGH 필름의 표백 정도에 따라 변화하는 홀로그램 상의 특성을 조사하였다. 이 실험을 통하여 우수한 홀로그램 상을 재생할 수 있는 최적 조건과 홀로그램 상에서 스페클 잡음을 줄일 수 있는 최적 조건을 얻을 수 있었다. 2진 위상 홀로그램을 프로그램하기 위하여 Lohmann의 알고리즘을 MS Visual BASIC 6.0으로 구현하였다.
본 연구에서는 경동맥 B-모드 초음파영상에서 내막-중막 두께(IMT : Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위해 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 이용하여 내막과 중막의 경계선을 자동 추출하는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 보여준다. 혈관 인터페이스의 픽셀 값과 기울기 등의 영상특징과 연속성의 기하학적 특징을 고려한 평가항(cost term)들을 포함하는 평가함수(cost function)를 계산하여 그 값이 최소가 되는 최적의 위치를 결정하기 위해 다이나믹 프로그래밍 방법을 적용하였다. 또한 스페클(speckle), 드랍아웃(dropout)과 같은 잡음과 약한 에지로 인한 거친 추출 결과에 대해 B-spline을 적용하여 더욱 부드러운 경계선을 유지하도록 함으로써 경계선의 연속성을 향상시켰다. 제안한 방법은 다중영상특징(multiple image features)을 고려함으로써 일반적인 에지 알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 경계선을 추출하였고 수동측정 시 발생하는 측정자 내, 측정자 간의 추출결과 변이성과 비효율성의 문제점을 해결하여 편리한 자동측정이 가능하게 한다.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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