본 논문에서는 단말기상의 출력영상을 기반으로 한 수신영상 복원 방법을 제안한다. 무선 네트워크를 통해 전송되는 비디오 스트리밍의 화질을 평가하기 위해서는 단말기로 전송된 수신 영상에 대한 정보가 필요하다. 그러나 실제 전송된 스트리밍 데이터를 단말기로부터 얻기가 용이하지 않기 때문에 일반적으로 다수의 사람이 직접 화질을 평가하는 방법이 많이 사용된다. 본 논문에서는 단말기로 수신된 스트리밍 영상을 획득하기 위하여 단말기 상에서 출력되는 영상을 기반으로 전송영상을 재구성한다. 이를 위하여 제안한 방법에서는 단말기를 통해 출력되는 영상을 카메라를 이용하여 획득하고, 획득된 영상에서 나타나는 카메라와 단말기 사이의 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 모델링하여 제거함으로써 전송받은 영상을 재구성하였다. 실험 결과에서는 원영상과 재구성한 영상사이의 PSNR을 측정하여 알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안한 알고리즘을 통해 $27{sim}28dB$의 PSNR을 얻을 수 있었다. 또한 EPSNR을 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 분석한 결과, 제안한 알고리즘을 통하여 예측된 영상이 MOS 테스트 스케일에서 비교적 좋은 범위에 속하는 것을 확인하였다.
MTF(modulation transfer function)는 광학 시스템의 성능을 평가하기 위하여 사용되는 중요한 파라미터 중 하나이다. 또한 열악한 우주 환경(방사능, 극한 열조건 및 전자기장 등), 대기 영향 및 시스템 성능의 저하 등으로 저하된 영상품질을 복원시켜주기 위한 파라미터로 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 소형 지구관측위성인 DubaiSat-1이 발사된 후, 위성영상의 품질을 평가하기 위하여 MTF를 측정하였다. 일반적으로 MTF는 point source 혹은 knife-edge 방법 등과 같은 다양한 방법을 이용하여 측정되어왔다. 그러나 본 논문에서는 ISO에서 line source에 의한 MTF 측정을 표준화한 slanted-edge 방법을 이용하여 MTF를 측정하였다. Slanted-edge 방법은 전자 스틸 카메라(electronic still-picture camera)의 MTF를 측정하기 위한 ISO 12233 표준으로써, 라인스캐닝 망원경(line-scanning telescope)의 MTF를 추정하기 위하여 사용된 방법이다. 또한 PSF(point spread function) 기반으로 제작된 MTF 회선 커널(MTF convolution kernel)에 의한 MTF 보상(MTF compensation)과 영상의 노이즈 제거(image denoising)를 수행하여 영상의 품질 저하(degradation)를 완화시켰다.
최근 디지털 단층영상합성 시스템 (digital tomosynthesis system, DTS)은 일반 X-ray의 영상 중첩현상과 전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)의 높은 선량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. 본 연구의 목적은 흉부 촬영용 디지털 단층영상합성 시스템 (chest digital tomosynthesis, CDT)의 재구성 알고리즘 개발 및 화질과 선량 평가를 수행하는 것이다. 영상의 재구성은 필터 후 역투영 (filtered back-projection, FBP)을 모델링하였고, 팬텀 영상을 획득하기 위한 X-선과 검출기 사이의 각도를 ${\pm}10^{\circ}$, ${\pm}15^{\circ}$, ${\pm}20^{\circ}$, 그리고 ${\pm}30^{\circ}$로 구성하였다. 영상의 화질 평가는 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE)와 신호대 잡음 변화율 (signal difference-to-noise ratio, SDNR)로 수행하였고, 선량 평가는 ${\pm}20^{\circ}$의 범위에서 유효선량으로 수행하였다. 결과적으로, 모든 각도에서 Slice thickness 필터를 적용한 팬텀영상이 가장 우수한 RMSE와 SDNR 결과를 나타내었고, 최종 유효 선량은 0.166 mSv로 측정되었다. 결론적으로, 개발한 CDT 재구성 알고리즘의 유용성을 증명하였고, 최종 유효 선량을 측정하여 CDT의 기초 실험 데이터를 구축할 수 있었다.
전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 보다 적은 수의 영상으로부터 주변 장면(scene)에 대한 많은 정보를 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 전방향 영상을 이용한 자동교정(self-calibration)과 3차원 재구성 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 교정 방법들을 이용하여 추정된 사영모델(projection model)의 정확성을 검증하기 위한 새로운 방법이 제안된다. 실 세계에서 다양하게 존재하는 직선 성분들은 전방향 영상에 컨투어(contour)의 형태로 사영되며, 사영모델과 컨투어의 양 끝점 좌표 값을 이용하여 그 궤적을 추정할 수 있다. 추정된 컨투어의 궤적과 영상에 존재하는 컨투어와의 거리 오차(distance error)로부터 전방향 카메라의 사영모델의 정확성을 검증할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 구 맵핑(spherical mapping)된 합성(synthetic) 영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여 사영모델의 정확성을 판단하였다.
본 연구에서는 무인항공영상의 품질 평가를 위해 공간해상도 검정 방법 중 하나인 MTF(Modulation Transfer Function)를 Circular target을 이용하여 평가하는 방안을 제시하고, MATLAB GUI 기반 해상도 분석 Tool을 제작하여 무인항공영상 품질의 신뢰도와 작업의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 무인항공기체인 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체는 80m, 120m, 150m, Matrice 600(iXM-100)기체는 150m, 200m, 400m의 서로 다른 고도에서 촬영하였으며, 유인항공영상과 비교를 위해 UltraCAM Eagle Mark 2 센서로 비행고도 1000m에서 영상을 촬영하여 MTF를 비교하였다. 연구 결과 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.431, 0.524, 0.699, Matrice 600(iXM-100)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.332, 0.393, 0.631의 결과를 나타내어 촬영고도가 높아질수록 영상의 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 동일한 고도인 150m의 경우 탑재된 카메라의 성능이 높은 Matrice 600(iXM-100)기체의 영상품질이 매우 높은 결과를 나타내어 카메라의 성능이 영상의 품질에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 또한, UltraCAM Eagle Mark 2 센서를 탑재한 유인항공영상의 ${\sigma}MTF$ 수치는 높은 비행고도로 인하여 0.711의 결과를 나타내어 모든 무인항공영상의 품질보다 낮은 결과를 나타내었다. 하지만 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 150m 고도에서 촬영한 무인항공영상에서 ${\sigma}MTF$ 수치는 0.699의 결과를 나타내어 유인항공영상의 품질과 거의 비슷한 결과를 나타내었다.
전산화단층촬영장치 (Computed Tomography, CT)의 화질을 유지하면서 방사선량을 낮추기 위한 대표적인 방법 중에 하나는 모델기반 반복 재구성법 (Model-Based Iterative Reconstruction, MBIR)을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 MBIR의 대표적인 모델로 잘 알려진 고급 모델 반복 재구성법 (Advanced Modeled Iterative Reconstruction, ADMIRE)의 강도를 조절하여 영상의 화질을 평가하고자 하였다. 연구는 팬텀을 사용하여 수행되었고, ADMIRE의 강도를 1에서부터 5까지 1 단위로 조절하면서 CT 영상을 획득하였다. 정량적 평가는 변동 계수 (coefficient of variation, COV)와 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)를 활용한 노이즈 레벨과 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)의 블라인드 품질 평가를 수행하였다. 결과적으로 노이즈 레벨 및 블라인드 품질 평가 결과에서 모두 ADMIRE의 강도가 높아질수록 우수한 결과가 도출되었다. 특히, COV와 CNR은 ADMIRE 1에 비하여 5에서 각각 1.89 및 1.75배 향상됨을 확인하였고, NIQE와 BRISQUE는 재구성 강도 1에 비하여 5에서 각각 1.35 및 1.22배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로 ADMIRE의 재구성 강도는 CT 영상의 노이즈 레벨 및 전체적인 화질 평가에 큰 영향을 끼친다는 것을 증명하였다.
NEMA IEC body phantom으로 PET/MR 스캐너를 이용해 MR 영상 기반의 감쇠보정 된 PET 영상을 얻고, 반복재구성 기반의 점 확산 함수(PSF)에 적용 유무에 따라 PET 영상을 Contrast recovery 와 SNR 의 평가 인자를 적용해 평가하였다. 또한, 동일한 재구성 방법에 따라 본원의 내원한 환자의 영상도 평가하였다. 데이터는 임상환자 와 팬텀 실험 모두 PSF를 적용해 재구성한 영상이 모두 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. MR 기반으로 얻어진 PET 영상 평가가 추후에도 계속해서 필요하다고 사료된다.
목적 : 기존 구내 방사선 촬영에서 사용되었던 Film에서의 노출선량과 Digital Sensor를 이용한 구내 디지털 촬영에서의 노출선량을 비교하여 현재 광범위 하게 사용 되어지고 있는 Digital Sensor가 환자의 피폭선량을 감소하는데 기여하는 정도를 알아본다. 대상 및 방법 : 치아 우식증이 없는 5개의 구치부 치아를 선택하여 석고 블럭에 매식한 후 교합면과 인접면에 우식병소들을 형성하였다. 이를 필름(Kodak Insight; IS, Kodak Co, USA)과 Digital Sensor(Kodak RVG 6000; Kodak Co, USA)에 XCP Instrument(Rinn Co, USA)를 사용하고, 전면에는 조직등가물질인 Acrylic Resin Block 20mm를 설치하였다. Acrylic Resin Block의 관구 측면 에서는 조사선량계를 부착하여 단계별로 변화시키는 노출조건에 대한 조사선량을 측정하였다. 그리고 이렇게 얻어진 영상을 3명의 방사선학 전공의와 1명 의 보존과 전공의가 평가를 하였다. 결과 : Film과 Digital Sensor를 가지고 촬영한 영상을 분석한 결과 노출선량에서도 Digital Sensor는 Film 노출선량과 비슷한 결과를 도출해 낼 수 있었다. 그러나 Digital Sensor로 촬영된 영상의 경우에는 Film 경우보다 좀더 효과적으로 조사선량을 판단 할 수 있었으며, 또한 영상 판독시 필름보다 폭 넓게 응용 할 수 있었다. 결론 : 본 연구에서는 선량 변화에만 의존하는 것이 아니라 Digital Sensor로 촬영시 영상 조절을 병행한다면 좀더 정확하고 효과적인 진단 활동에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 "축구 동영상"의 배경 분리 정확도 향상을 위한 "최적의" 수학적 모폴로지 연산자를 결정하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 여섯 가지 서로 다른 수학적 모폴로지 연산자를 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. F-measure를 이용하여 평가한 결과 복구에 의한 닫기-복구에 의한 열기 연산자가 최적의 연산자임을 확인하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 배경 분리 기술을 이용하거나 축구 동영상에 특화된 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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