Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.3
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pp.33-40
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2009
This paper proposes the assessment method for objective quality-evaluation-index of mosaic images. Quality assessment was evaluated using seam-line method and similarity and contrast of adjacent images. The evaluation measure was calculated based on selected evaluation criteria and compared with human visual inspection. It was found that quantitative quality evaluation measure showed that the evaluation results were similar to human visual check. Conclusively experimental results proved that proposed evaluation measure could be used for quantitative and objective quality assessment of mosaic images.
최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.177-178
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2015
디지털방사선영상시스템의 영상 품질을 비교하기 위해 영상의 정량적인 분해능을 나타내는 변조전달함수(MTF), 노이즈 특성을 나타내는 잡음력 스펙트럼(NPS)을 이용하여 영상 품질평가를 하였다. IEC61267 선질을 사용하여 IEC62220-1에서 제시하는 기하학적인 조건과 실제 임상에서 사용되어지는 기하학적인 조건을 사용하여 그리드 및 부가필터, 임상선량을 이용하여 edge 팬텀을 사용하여 MTF, NPS값을 측정하였다. 그리드사용 유 무, 부가필터사용 유 무, kV, 임상선량(mAs), 영상검출기까지의 거리에 따른 MTF 결과는 임상조건 100cm, 180cm과 IEC62220-1 기하학적인 조건 150cm에서 MTF 공간주파수 측정값은 비슷하게 나타났으며, 오히려 임상조건 100cm에서 공간주파수가 높게 나타나는 경우도 있었다. NPS 결과는 선량(mAs)이 증가함에 따라 감소함을 나타내었다. IEC61267 선질을 이용한 영상품질평가에서는 IEC62220-1기하학적인 조건을 이용한 품질평가보다 임상조건 기하학적인 조건을 사용한 영상의 품질이 좋았다. 본 논문의 영상특성 평가 연구 결과들을 바탕으로 향후 IEC 표준의 영상평가에서 제시하는 평가방법보다는 임상 조건을 적용한 영상특성 평가방법을 적용한다면 실제 임상의 디지털방사선영상시스템의 영상품질을 적절하게 유지할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.343-344
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2021
최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.
Kim, Yo-Han;Kim, Hyun-Tai;Park, Jin-Hyun;Shin, Ji-Tae
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.115-118
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2009
영상기술의 발전으로 영상의 품질측정에 관한 연구가 많이 진행되어왔다. 이를 통해 새로운 영상처리, 영상통신등에 사람의 시각적 인지 특성을 고려한 품질측정이 가능해졌다. 무기준법 영상측정방법은 전달된 영상의 정보만을 이용해 품질을 측정하기 때문에, 방송이나 실시간 전송에 주로 이용되어왔다. 이 논문에서 우리는 세가지 비트스트림 정보를 이용한 새로운 무기준법 영상 품질평가 방법을 제안한다. 화면갱신비율, 움직임지수, 양자화계수의 관계를 정립하고, 회기분석을 통해 각각 요소의 가중치를 계산하여냈다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, ITU-T P.910에 따라 250개의 영상에 대한 주관적인 영상품질을 측정하였다. 실험결과, 제안하는 화질평가 기법이 기존의 다른 방법들에 비해 주관적인 화질평가와 상관관계가 높게 나타났다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.526-528
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2003
지문 영상의 품질은 지문 인식의 성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로 지문 영상의 품질을 명가하고 정의하는 과정이 선행되면 안정된 지문 인식 성능을 보장 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 지문 영상 품질을 측정하는 알고리즘을 이용하여 정합 후 인증성공률을 높이는 것이다. 본 연구는 지문 영상의 품질을 측정하는 세가지 알고리즘을 구현하고 정량적으로 표현한 후 품질 정도에 따라 분류한 영상들을 이용하여 본인 대 본인 정합을 수행하였다. 그리고 알고리즘간의 특성을 비교하였으며 품질에 따른 정합 성능을 평가하였다. 실험 결과, 품질 평가 후의 정합 성능이 그렇지 않았을 때의 성능에 비해 5% 이상의 성능 향상을 보였다. 또한 좀 더 나은 성능 향상을 위해서는 융선의 지속성과 일관성을 판단할 수 있는 알고리즘 및 여러 품질 측정값들의 효율적인 조합의 연구가 필요하다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
이 논문에서는 미소진동이 인공위성 영상품질에 끼치는 영향에 대해 살펴본다. 지구관측위성은 임무수행 시 영상의 지상전달 등을 위해 다양한 구동장치를 가동하며, 이로 인해 미소진동에 노출된다. 이러한 미소진동은 광학탑재체를 가진하여 초점면(Focal Plane)상의 영상운동을 야기하며, 이로 인해 영상품질이 저하된다. 특히, 고해상도 관측위성일수록 미소진동에 의한 영상품질의 저하가 커지므로, 위성개발 시에 영상품질에 대한 영향평가는 필수적이다. 이를 해석하기 위해서 키슬러플랫폼 위에서 진동원의 가진력을 측정 및 그 동특성을 분석한다. 이 가진원은 임무수행형상의 유한요소모델에 적용하여 광학탑재체 초점면의 영상운동을 계산하며, 최종적으로 영상품질에 미치는 영향을 평가한다.
Three degrees of freedom plus(3DoF+) and six degrees of freedom(6DoF) system, which supports a user's movements in graphical and natural scene-based virtual reality, requires multiple high-quality and high-resolution videos to provide immersive media. Previous video quality assessment methods are not appropriate for the 3DoF+ and 6DoF system assessment because different types of artifacts occur in these systems which are not shown in the traditional video compression. This paper provides the performance assessments of several quality assessment methods in 3DoF+ system. Furthermore, this paper presents a super metric, which combines multiple quality assessment methods, thereby it showed a higher correlation coefficient with the subjective quality assessment than the previous methods. Experimental results on 3DoF+ immersive video showed 0.4513 gain on correlation coefficient with subjective quality assessment compared to that of peak signal-to-noise ratio(PSNR).
Gi-Hyeon Nam;Dong-Yeon Yoo;Yang-Gon Kim;Joo-Sung Sun;Jung-Won Lee
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.243-250
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2023
Chest X-ray is radiological examination for xeamining the lungs and haert, and is particularly widely used for diagnosing lung disease. Since the quality of these chest X-rays can affect the doctor's diagnosis, the process of evaluating the quality must necessarily go through. This process can involve the subjectivity of radiologists and is manual, so it takes a lot of time and csot. Therefore, in this paper, based on the chest X-ray quality assessment guidelines used in clinical settings, we propose a tool that automates the five quality assessments of artificial shadow, coverage, patient posture, inspiratory level, and permeability. The proposed tool reduces the time and cost required for quality judgment, and can be further utilized in the pre-processing process of selecting high-quality learning data for the development of a learning model for diagnosing chest lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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