본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 영향을 최소화하기 위하여 사용되는CCA 적응 등화 알고리즘에서 compact slice 가중치에 따른 성능을 비교하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 결합 방식으로 송신 신호의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 초기의 수렴 특성 및 정상 상태에서 misadjustment에 의한 등화 잡음을 개선시킬 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치가 적응 등화 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하며, 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 가중치가 클수록 모든 성능 지수에서 우월하였고, 특히 SER 성능에서는 신호대 잡음비가 적으면 가중치가 적을때가 우월하였고 신호대 잡음비가 클수록 가중치가 클때가 우월함을 알 수 있었다.
히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.
본 논문은 16-QAM 신호 전송시 시분산 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 경감시키기 위하여 사용되는 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에서 고정 스텝 크기에 따른 등화 성능을 평가하였다. FC-MMA는 기존 MMA의 통신 채널의 시변 특성 및 순단과 같은 비정상적인 상황에서 신속하게 새로운 환경에 적응토록 빠른 수렴 속도를 갖는 것이 특성이지만, 수렴 속도는 고정 스텝 크기에 의하여 결정된다. 논문에서는 고정 스텝 크기값에 따른 등화 성능을 평가하였으며, 관련된 성능 지수로는 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi와 최대 찌그러짐, MSE 및 잡음 강인성을 나타내는 SER과 군지연 보상 능력등이 사용되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 적응 스텝 크기가 클수록 정상 상태에 도달하는 수렴 속도는 개선되지만, 정상 상태 이후의 잔여량에서는 스텝 크기가 적을수록 우월해짐을 알 수 있었다. 본 연구 결과 FC-MMA 알고리즘은 초기에는 스텝 크기를 크게 설정하고, 정상 상태에 도달하면 이를 적게 조정하여 등화 잔여량을 최소화시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐의 영향을 최소화하기 위한 CCA 적응 등화 알고리즘에서 스텝 크기의 변화에 따른 성능을 해석하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 적절한 결합 방식으로 송신 신호의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 이들의 장점을 얻을 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치를 고정시킨 후, 적응을 위한 알고리즘의 스텝 크기를 3가지로 변화시킬때의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 시뮬레이션 결과 스텝 크기가 적을수록 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후의 성능이 개선됨을 확인하였고, 특히 SER 성능에서는 스텝 크기가 적은 경우 robustness함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 직접 변환 방식의 수신기에서 발생하는 I 채널 및 Q 채널 간의 이득 및 위상 불일치를 보상하는 방법에 대해서 기술한다. 직접 변환 방식의 복조기에서의 이득 및 위상 불일치를 가변 스텝(Variable Step-size) 적응적 루프를 이용하여 블라인드(blind) 등화 방식으로 보상하는 알고리즘을 된 논문에서 제안한다. 이득 및 위상 불일치를 보상하기 위해 일반적인 블라인더 등화 기법을 이용할 경우 루프 이득에 따라 수렴속도와 지터(jitter) 영향이 trade-off 관계에 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 극복하기 위하여 적응적 루프의 이득을 오차에 따라 가변 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 가변 스텝 적응적 루프를 이용하여 빠른 수렴속도와 지터의 영향을 줄이도록 하는 방법을 제시하였고, 모의실험을 통하여 신호 손실 보상과 수렴 속도의 향상을 확인한다.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭 영향을 줄이기 위한 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에 가변 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS-FC-MMA 알고리즘을 제안한 후, 이의 개선된 성능을 확인하였다. FC-MMA 는 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻을 때 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant와 고정 스텝 크기를 적용하여 MMA의 수렴 속도를 개선할 수 있지만 정상 상태에서 등화 성능이 열화된다. 논문에서 제안하는 VSS-FC-MMA는 기존 FC-MMA와 가변 스텝 크기를 적용하므로서 정상 상태에서 등화 성능을 개선할 수 있으며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 동일한 채널과 신호대 잡음비를 적용할 때 알고리즘의 신호 복원 능력 및 성능 비교를 위한 지수로는 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 시뮬레이션의 결과 제안 VSS-FC-MMA는 FC-MMA보다 잔여량과 SER 성능이 개선되지만, 수렴 속도에서는 1.7배 정도 늦어짐을 확인하였다.
영상처리의 목적은 관측자를 위해서 영상의 시각적인 일면을 증진하는 것이다. 영상증진의 목적은 특정 응용분야에 따라서 달라지며, 또한 특정 목적을 위해서 사용되는 영상 증진 기법들은 다른 응용분야에는 적용되지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 먼저 히스토그램 쉬링크 및 평활화, 보수적인 적응적 컨트라스트 증진 필터등에 대해서 살펴 보고져 한다. 그리고 적응적인 컨트라스트 증진 필터 기법을 의료영상에 맞게 구성하는 변수들의 적용값을 최적화했으며, 후 처리로 히스토그램 평활화 기법을 사용했다. 결과적으로 입력치인 의료영상들을 사용하여 적용한 결과 제안한 필터를 적용한 결과치 영상들의 에지가 강조됨을 보였고, 또한 후처리로 인해서 영상외형의 컨트라스트를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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