본 연구에서 세포를 분별하기 위해 H&E 염색이 필요하다. 그러나 직접 염색하면 많은 비용과 시간이 필요하다. H&E 염색되지 않은 세포의 Phase image에서 H&E 염색이 된 세포의 Amplitude image로 변환 하는 것이 목적이다. FPM으로 촬영한 Image data를 가지고 Matlab을 이용해 매개변수를 변경해 Phase image와 Amplitude image를 만들었다. 정규화를 통해 육안으로 식별이 가능한 이미지를 얻었다. GAN 알고리즘을 이용해 Phase image를 기반으로 Real Amplitude image와 비슷한 Fake Amplitude image를 만들고 Fake Amplitude image를 가지고 MASK R-CNN을 이용하여 세포를 분별하여 객체화를 통해 구분했다. 연구 결과 D loss의 max는 3.3e-1, min은 6.8e-2, G loss max는 6.9e-2, min은 2.9e-2, A loss는 max 5.8e-1, min은 1.2e-1, Mask R-CNN max는 1.9e0, min은 3.2e-1이다.
본 연구에서는 쿼드러춰 방식의 초음파현미경을 구성하고 미세한 높이변화를 갖는 표면결함에 대한 진폭영상과 위상영상을 복원하여 상대적인 영상 강도의 변화와 영상의 질을 비교 분석하였다. 본 실험에서는 중심주파수가 3㎒인 focused 변환기를 사용하여 초음파현미경을 구성하고 알루미늄 재료를 선택하여 하나는 직경이 2㎜이고 깊이가 100㎛인 원형결함을 갖도록 하였고 다른 하나는 직경이 4㎜이고 깊이가 5㎜인 원형결함을 갖도록 시편을 제작하였으며 이들에 대한 진폭과 위상영상을 복원하였다. 결함 깊이가 100㎛인 원형결함이 존재하는 시편에 대한 라인 스캔(line scan) 결과 상대적인 영상강도의 진폭 변동율은 7%로 미약한 반면에 위상 변동율은 89%로 커다란 변화를 나타내므로 결함에 대해서 위상영상이 우수한 콘트라스트를 보였다. 이에 비하여 결함의 깊이가 5㎜인 시편에 대해서 진폭영상은 위상영상에 비하여 우수한 콘트라스트를 보이므로서 결함 깊이가 한 파장을 기준으로하여 위상영상과 진폭영상은 큰 차이를 나타내었다. 따라서 쿼드러춰 검출방식의 초음파현미경은 진폭만을 검출하는 포락선 검출기에 비해 한 파장보다 작은 높이변화를 갖는 결함의 탐상시 위상영상을 진폭영상의 상호보완적인 관계로 사용하므로서 결함의 미세 높이 변동을 효율적으로 평가 할 수 있다.
초음파현미경은 대부분 단순히 시료로부터 반사된 신호의 진폭만을 이용하여 초음파영상을 구성하였다. 그러나 이 방법은 미세한 변화를 가지는 시료에 대해서는 반사신호의 진폭변화가 민감하지 않음으로 인하여 영상의 질을 저하 시켰다. 본 연구에서는 초음파 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 측정할 수 있는 초음파현미경 시스템을 구성하고 샘플로서 500원 주화와 내부에 원형결함이 존재하는 알루미늄 시료에 대해 진폭영상과 위상영상을 획득하고 이들을 상호 비교분석하였다. 실험결과, 위상영상은 미세한 높이변화에 대해서는 진폭영상에 비하여 민감한 반응을 보였고 콘트라스트가 좋은 영상을 얻을 수 있었다. 이와같은 실험결과로 위상영상은 미세변화를 갖는 시료에 대한 비파괴검사시 진폭영상으로 얻어진 영상의 모호성을 개선하는 보조도구로서 활용이 기대된다.
다색 광원에 대한 가우시안 진폭을 갖는 광학계의 결상 특성을 조사하기 위하여 다색 광원에 대한 결상 광학계의 색도(chromaticity) 변화와 조도(illuminance) 분포를 계산하였다. 본 논문에서 고려된 다색 광원은 색온도 2,856K인 텅스텐 백열 램프(incandescent-tungsten lamp)를 나타내는 A광원, 대낮의 평균 햇빛(daylight)을 나타내는 C광원, 대낮의 평균 햇빛의 파장영역을 자외선 영역까지 확대하여 보강한 $D_{65}$광원이다. 다색 광원들의 종류에 따라 기하학적 상점에서의 색도 값이 다르게 나타났으며, 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 색도 변화가 매우 작게 나타났다. 조도 분포는 다색 광원의 종류에 따라 거의 변화가 없었으며, 초점 심도는 기존의 균일한 진폭을 갖는 광학계에 비해 크게 나타났다. 이러한 결과로부터 결상 광학계에 입사하는 광의 진폭 형태를 균일한 진폭에서 가우시안 형태로 변조시켜줌으로써 초점 심도는 크게, 색도 변화는 작게 할 수 있다.
입사 광량과 동공 직경의 관계는 Stiles-Crawford 효과에 의해서 동의 중앙에서 가장자리로 갈수록 입사 광량이 감소하는 경향을 갖는다. 본 논문에서는 여러 가지 영향에 의하여 임의의 방향으로 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되었을 때 상면에서의 착락원 형태 변화를 조사하였다. 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되지 않았을 때는 상면에서 착락원은 원형 대칭성을 나타냈지만 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되었을 때는 상면에서의 착락원 형태는 비대칭의 타원 형태로 변화되었다. 또한 입사광의 실수 진폭 분포의 편위 방향과 상면에서 착락원의 장축 방향이 일치하였으며 입사광의 실수 진폭 분포의 편위 방향이 서로 반대 방향(${\Delta}{\phi}$와 ${\Delta}{\phi}+{\pi}$)일지라도 상면에서의 강도 분포와 착락원의 형태는 동일하게 나타나 상질에 동일한 영향을 미침을 알 수 있었다.
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
This paper is concerned with the measurement of low-frequency vibrations of structures using the image processing method. To measure the vibrations visually, the measurement system consists of a camera, an image grabber board, and a computer. The specific target installed on the structure is used to calculate the vibration of structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the size of image. In this paper, we propose the methodology for the vibration measurement using the image processing method. The method enables us to measure the displacement directly without any contact. The current resolution of the vibration measurement is limited to sub centimeter scale. However, the frequency bandwidth and resolution can be enhanced by a high-speed and high-resolution image processing system.
Televiewer is a logging tool capable of scanning the borehole wall. The tool uses a rotating acoustic beam generator that acts as both a transmitter and receiver. The beams are sent toward the wall. The amplitude of a returning signal from the wall has nearly a linear relationship with the reflection coefficient R of the borehole wall, when the wall is smooth. As R depends only on rock impedance for fixed water impedance, the amplitude is directly associated with mass density and seismic velocity of rock. Meanwhile, the amplitude can be further reduced by wall roughness that may be caused by drilling procedures, differences in rock hardness, because the rough surface can easily scatter the acoustic energy and sometimes the hole becomes elongated in all directions according to the degree of weathering. In this sense, the amplitude is related to the hardness of rocks. For convenience of analysis, the measured amplitude image(2-D data(azimuth ${\times}$ depth)) is converted, with an appropriate algorithm, to the 1-D data(depth), where the amplitude image values along a predetermined fracture signature(sinusoid) are summed up and averaged. The resulting values are subsequently scaled simply by a scalar factor that is possibly consistent with a known strength. This scaled Televiewer reflectivity is named, as a matter of convenience,“Televiewer rock strength”. This paper shows, based on abundant representative case studies from about 8 years of Televiewer surveys, that Televiewer rock strength might be regarded, on a continuous basis with depth, as a quitely robust indicator of rock classification and in most cases as an approximate uniaxial strength that is comparable to the rebound value from Schmidt hammer test.
A computer-generated hologram(CGH) is made for three-dimensional image reconstruction of a virtual object which is a difficult to irradiate the laser light directly. One of the adverse effect factors is quantization of wave front computed by program when a computer-generated hologram is made. Amplitude element is not considered in Kinoform, it needs processing to reduce noise or false image. So several investigation was reported that the improvement of reconstructed image of Kinoform. Means to calculate the most suitable complex amplitude distribution are iterative algorithm, simulated annealing algorithm and genetic Algorithm. Error diffusion method reconstructed to separate the object as for the noise that originated in the quantization error. So it is efficient method to obtain high quality image with not many processing.
In this paper, we examine the fundamental performance of image coding schemes based on multipulse model. First, we introduce several kinds of pulse search methods (i.e., correlation method, pulse overlap search method and pulse amplitude optimization method) for the model. These pulse search methods are derived from auto-correlation function of impulse responses and cross-correlation function between host signals and impulse responses. Next, we explain the basic procedure of multipulse image coding scheme, which uses the above pulse search methods in order to encode the high frequency component of an original image. Finally, by means of computer simulation for some test images, we examine the PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) and computational complexity of these methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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