In electrical impedance tomography (EIT) an array of electrodes is attached on the boundary of an object and small alternating currents are injected through these electrodes, and then the resulting voltages are measured. An estimation for the cross-sectional resistivity distribution in the object is obtained by using these current and voltage data in a nondestructive manner. In this paper, the electrical impedance imaging of two-phase flows undergoing rapid transient is considered with a special emphasis on the effect of the current pattern on the image reconstruction. The trigonometric current pattern, which is commonly used in the conventional static electrical impedance imaging, shows poor performance in case of the dynamic imaging considered in this work. Extensive numerical experiments are conducted with various kinds of current patterns and their effects on the image reconstruction performance are examined.
연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
Purpose - Competition among cities around the world are rapidly shifting from competition of production factors such as labor costs and quality of raw materials to competition between the consumption factors such as quality of life, settlement environment, culture, and place. The entry into the era of competition between consumption factors is not only attracting investment for strengthening city competitiveness, but also actively inducing urban image reconstruction and new image making. Therefore, various studies related to urban marketing are being carried out. The object of this study is to investigate the effect of city brand image on city brand recognition and city loyalty based on the questionnaire of external citizens about Changwon city. Research design, data, and methodology - The data were collected from 200 Seoul and Busan citizens. Reliability and exploratory factor analysis were conducted through the SPSS program, and confirmatory factor analysis and structural equation modeling were conducted by using the AMOS program. Results - As a result of the hypothesis test, six hypotheses were adopted among the nine hypotheses. In summary, pleasant image, dynamic image, and good administrative image have a significant positive impact on city brand recognition. The magnanimous image did not have a significant effect on city brand recognition. In the impact of city brand image on city loyalty, magnanimous image and good administrative image had significant positive impact on city loyalty. Pleasant images and dynamic images did not significantly affect city loyalty. In addition, city brand recognition positively influenced city loyalty. Conclusions - First, it is possible to say that there is an academic significance of this research in its contribution to regional revitalization by investigating mutual influences in urban aspect by combining place marketing with image, recognition, and loyalty. Secondly, kinetic images such as pleasant image and dynamic image have more influence on recognition, and static images such as magnanimous images have more influence on loyalty. So, further research will be necessary to establish theories. Finally, In order to increase city brand recognition and city loyalty to local city, efforts should be made to improve urban images such as pleasant image, magnanimous image, dynamic image, and good administrative image.
Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.
In this study, the underwater acoustic images were obtained by ultrasonicwave. The experiment was performed in the anechoic watertank, using a passive sonar array for one and two sound source respectively by X-Y scanning technique. The receiving array was consist of 8 disc type transducers with 1.5cm diameter at 25KHz resonance frequency. The scanned data were processed by the FORTRAN IV algorithm for the reconstruction of image, and the image had some noise due to the surface reflected waves. As the result, it was found that the acoustic imaging by electrical deflection and dynamic focusing technique is applicable to SONAR with the suppression of surface reflected wave.
In this study, the motion compensating interpolation algorithm is presented. The presented algorithm allows the unblutted reconstruction of omitted frames. It is shown that the Walker & Rao's estimation algorithm using modified displaced frame difference combined with rectangulat adaptive measurement window increases the reliability of the estimation results. The remark ably improved image quality is achieved by change detection and segmentation.
최근 진단 분야에서 PET/CT는 종양학 분야는 물론 심장, 신경 등 여러 가지 분야에서 널리 활용되고 있다. 그 중 심장 분야에서 $^{13}N-NH_3$ 심근 관류 PET/CT는 MBF를 이용한 절대 심근 관류의 측정이 가능하며 심근 관류 SPECT에 비하여 공간 분해능과 대조도가 우수하고 CT를 이용한 보다 정확한 감쇄 보정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사 시 각 재구성 방법에 따른 정량적 심근 관류, 반정량 심근 관류 지표의 변화와 image quality의 변화를 비교하였다. 2013년 1월부터 11월까지 서울대학교병원에서 $^{13}N-NH_3$ PET/CT 검사를 시행받은 14명(평균연령 $60.24{\pm}7.21$세, 평균 몸무게 $71.54{\pm}7.43kg$, 남자 8명, 여자 6명)의 데이터를 분석하였다. 안정기, 부하기 각 10분 listmode scan의 data를 이용 동적, 정적 영상을 FBP, iterative2D, Iterative3D, TrueX의 재구성 방법을 이용하여 재구성하였다. 안정기, 부하기의 각 동적 영상을 이용하여 MBF에서 재구성 방법에 따른 RCA, LAD, LCX의 각 territory 별 심근관류와 global, reserve (stress/rest)값을 비교하였다. 또한 정적 영상을 이용 QPS에서 각 재구성 방법에 따른 extent와 TPD 를 비교하였으며 재구성 방법 별 정적 영상의 snapshoot을 제작하여 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test를 시행하였다. 각 재구성 방법에 따라 vendor에서 권고 되는 iterative2D 대비 정량적 심근 관류의 CFR은 최소 -18.68% (P=0.0002)에서 최대 7.91% (P<0.0001)의 변화를 보였으며, 반 정량적 지표들은 안정기에서 extent는 최소 -0.86%p (P=0.1953)에서 최대 5.36%p (P<0.0001), TPD는 최소 -0.57%p (P=0.2053)에서 최대 4.36%p (P<0.0001), 부하기에서 extent는 최소 1.93%p (P=0.4275)에서 최대 5.43%p (P=0.0003), TPD는 최소 1.57%p (P=0.4595)에서 3.93%p (P<0.0001) 증가된 값을 보였다. 영상의 해상력과 노이즈, 판독의 용이성을 기반으로 핵의학과 판독의 5명의 blind test에서는 FBP로 재구성된 영상이 최하위로 평가 되었으며 TrueX, iterative2D, iterative3D 순으로 평가되어 iterative3D로 재구성된 영상이 판독 시 가장 우수한 영상을 평가되었다. 각 병원은 장비에 따른 각 재구성 방법에 의한 정량적 심근 관류의 변화, 반 정략적 지표들의 과대 또는 과소평가되는 정도를 확인하고 병원 장비의 실정에 적합한 동적, 정적 재구성 방법을 확립하여 진단에 보다 유용하고 정확한 심근 관류 값을 제공하여야 할 것이다.
In this paper, we show the realtime 3D reconstruction algorithm with the sliced CT images. The preprocessing is thresholding, labeling, contouring, and extracting dominant point. we reconstruct 3D image with dominant points using dynamic matching technique. The software implemented in Visualc++ 5.0 as a window-based application program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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