• 제목/요약/키워드: Ghosting Artifacts

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디지털 방사선영상에서 고스팅 아티팩트 (Ghosting Artifacts in Digital Radiography)

  • 정원희;천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제8권7호
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    • pp.377-382
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    • 2014
  • 방사선 임상 관련 분야에서 컴퓨터의 사용으로 인해 카세트 사용에서는 볼 수 없는 아티팩트가 만들어지고 있다. 고스팅 아티팩트는 평판형 박막 트랜지스터(Flat Panel Thin-Film Transistor) 배열 검출기를 사용할 때 발생될 수 있다. 특히 고선량의 방사선을 고대조도의 물질에 노출시킨 영상을 획득한 후, 바로 저선량의 조사가 이루어진 영상이 획득될 때 고스팅 아티팩트가 발생할 수 있다. 본 실험에서 고스팅 아티팩트가 육안 관찰시 3분에서 사라지는 것을 확인할 수 있었으며 정량적 분석으로는 대략 6분에서 없어지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이 아티팩트는 관전류보다는 관전압의 영향을 더 받는다는 사실과 노출에 의한 포획전하의 방출이 아닌 시간에 의해 포획전하가 소멸된다는 사실을 실험을 통해 검증할 수 있었다.

Scene-based Nonuniformity Correction Algorithm Based on Temporal Median Filter

  • Geng, Lixiang;Chen, Qian;Qian, Weixian;Zhang, Yuzhen
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제17권3호
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    • pp.255-261
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    • 2013
  • Scene-based nonuniformity correction techniques for infrared focal-plane arrays have been widely considered as a key technology, and various algorithms have been proposed to compensate for fixed-pattern noise. However, the existed algorithms' capability is always restricted by the problems of convergence speed and ghosting artifacts. In this paper, an effective scene-based nonuniformity correction method is proposed to solve these problems. The algorithm is an improvement over the constant statistics method and a temporal median is utilized with the Gaussian kernel to estimate the nonuniformity parameters. Also theoretical analysis is conducted to demonstrate that effective ghosting artifacts elimination and superior convergence speed can be obtained with the proposed method. Finally, the performance of the proposed technique is tested with infrared image sequences with simulated nonuniformity and with infrared imagery with real nonuniformity. The results show the proposed method is able to estimate each detector's gain and to offset reliably and that it performs better in increasing convergence speed and reducing ghosting artifacts compared with the conventional techniques.

복부 핵자기공명 영상에서 영상번짐의 교정을 위한 최적 호흡 정렬법 (Optimal Respiratory Ordering Scheme (OROS) for Correcting Blurring Artifacts in Abdominal Magnetic Resonance Imaging)

  • 정관진;안우연;조장희
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1990년도 추계학술대회
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    • pp.15-18
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    • 1990
  • In abdominal NMR imaging the respiratory ordering techniques have been successfully used to remove the ghosting artifacts arising from the respiratory motion. In the existing respiratory ordering schemes, however, it is generally accepted that blurring of the moving parts still remains as in the signal averaging technique. A new optimal respiratory ordering scheme which can correct the blurring as well as the ghosting artifacts is theoretically derived through the analysis of the phase encoding directional motion effects in Fourier imaging. The performance of the optimal respiratory ordering scheme is experimentally confirmed together with a suboptimal ordering scheme which is suggested as a compromise for the practicality.

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Fast image stitching method for handling dynamic object problems in Panoramic Images

  • Abdukholikov, Murodjon;Whangbo, Taegkeun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권11호
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    • pp.5419-5435
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    • 2017
  • The construction of panoramic images on smartphones and low-powered devices is a challenging task. In this paper, we propose a new approach for smoothly stitching images on mobile phones in the presence of moving objects in the scene. Our main contributions include handling moving object problems, reducing processing time, and generating rectangular panoramic images. First, unique and robust feature points are extracted using fast ORB method and a feature matching technique is applied to match the extracted feature points. After obtaining good matched feature points, we employ the non-deterministic RANSAC algorithm to discard wrong matches, and the hommography transformation matrix parameters are estimated with the algorithm. Afterward, we determine precise overlap regions of neighboring images and calculate their absolute differences. Then, thresholding operation and noise removal filtering are applied to create a mask of possible moving object regions. Sequentially, an optimal seam is estimated using dynamic programming algorithm, and a combination of linear blending with the mask information is applied to avoid seam transition and ghosting artifacts. Finally, image-cropping operation is utilized to obtain a rectangular boundary image from the stitched image. Experiments demonstrate that our method is able to produce panoramic images quickly despite the existence of moving objects.

ACR 팬텀을 이용한 치아 임플란트 자기공명영상 인공물 분석 (Analysis of the Dental Implants MRI Artifacts by Using the ACR Phantom)

  • 신운재
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.629-635
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    • 2016
  • 자기공명영상 장치의 정도관리를 위한 ACR 팬텀은 팬텀내의 여러 구조물을 통하여 자기공명영상 화질을 평가할 수 있다. 본 연구는 3.0T 장비에서 Head coil에서 ACR 팬텀을 이용하여 임플란트와 치아 교정용 철사를 부착하여 영상의 고스트 신호 백분율과 절편 두께 정확도를 분석할 수 있었다. T1강조영상 첫 번째 절편과 열한 번째 절편의 임플란트 보철에서 절편위치 정확도는 수신대역폭이 230에서 좋게 나타났으며, 교정용 철사가 부착했을 때는 수신대역폭이 130일 때가 좋았다. 고스트 신호 백분율은 SE T1강조영상 일곱번째 절편에서 임플란트 보철에 추가된 교정용 철사의 경우에는 수신대역폭 230이 좋게 나타났다. 자기공명영상 검사에서 임플란트 보철 환자의 경우에 적절한 수신대역폭을 선택하여 영상의 왜곡과 신소 소실이 감소된 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

Lightweight Attention-Guided Network with Frequency Domain Reconstruction for High Dynamic Range Image Fusion

  • 박재현;이근택;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.205-208
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    • 2022
  • 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.

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RECONSTRUCTING A SUPER-RESOLUTION IMAGE FOR DEPTH-VARYING SCENES

  • Yokoyamay, Ami;Kubotaz, Akira;Hatoriz, Yoshinori
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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    • pp.446-449
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    • 2009
  • In this paper, we present a novel method for reconstructing a super-resolution image using multi-view low-resolution images captured for depth varying scene without requiring complex analysis such as depth estimation and feature matching. The proposed method is based on the iterative back projection technique that is extended to the 3D volume domain (i.e., space + depth), unlike the conventional superresolution methods that handle only 2D translation among captured images.

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단일 Bayer 영상으로 부터 다양한 노출을 가지는 Low Dynamic Range 영상들의 추정 (Estimation of Differently Exposed Low Dynamic Range Images from a Single Bayer Image)

  • 이태형;하호건;하영호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권2호
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    • pp.74-79
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    • 2011
  • HDR(high dynamic range) 영상 기법은 일반 카메라에서 획득되는 영상의 LDR(low dynamic range)의 한계를 극복하는 방법을 일컫는다. 일반적으로 이 기법은 카메라의 노출에 따른 단계별 LDR 영상들을 획득하고 통합함으로써 획득된다. 그러나 기존의 연구에서는 여러 번에 걸친 영상획득 과정이 필요하고 그에 따른 고스트(ghost) 현상을 야기한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 센서에서 획득되는 단일 Bayer 영상으로부터 사용자가 요구하는 노출의 LDR 영상을 채널상관성을 고려하여 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 입 출력 간의 상관관계를 나타내는 노출(exposure) look-up table(LUT)를 각 채널별로 생성을 한다. 그리고 입력 영상의 평균휘도와 노출을 LUT에 적용하여, 최종 LDR 영상을 위한 새로운 노출을 추정한다. 다음으로 입력 영상의 각 픽셀 값과 추정된 노출을 LUT에 적용함으로써 목적하는 밝기를 가지는 LDR 영상을 추정 할 수 있다. 이 때, 포화된 영역의 경우는 채널의 상관성을 고려하여 추정함으로써 실제 노출로 획득한 영상과의 차이를 줄이는 방법을 제안하였다. 결과영상은 PSNR을 비교하여 정확성을 증명하였으며, 또한 디스플레이를 위하여 톤맵핑(tone mapping)을 적용한 영상을 사용한 비교에서 실제 획득된 영상과 추정한 영상의 차이가 비슷함을 확인하였다.