본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.
HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.
Brachytherapy is an essential part of radiotherapy for uterine cervical cancer. The low dose rate (LDR) regimen has been the major technique of intracavitary therapy for cervical cancer. However, there has been an expansion in the last 20 years of high dose rate (HDR) machines using Ir-192 sources. Since 1979, HDR brachytherapy has been used for the treatment of uterine cervical cancer in Korea. The number of institutions employing HDR has been increasing, while the number of low dose rate system has been constant. In 1995, there was a total 27 HDR brachytherapy units installed and 1258 cases of patients with cervical cancer were treated with HDR Most common regimens of HDR brachytherapy are total dose of 30-39 Gy at point A with 10-13 fractions in three fractions per week. 24-32 Gy with 6-8 fractions in two fractions per week, and 30-35 Gy with 6-7 fractions in two fractions per week. The average fractionation regimen of HDR brachytherapy is about 8 fractions of 4.1 Gy each to Point A. In Korea, treatment results for HDR brachytherapy are comparable with the LDR series and appears to be a safe and effective alternative to LDR therapy for the treatment of cervical carcinoma. Studies from the major centers report the five-year survival rate of cervical cancer as. 78-86$\%$ for Stage 1, 68-85$\%$ for stage 11, and 38-56$\%$ for Stage III. World-wide questionnaire study and Japanese questionnaire survey of multiple institutions showed no survival difference in any stages and dose-rate effect ratio (HDR/LDR) was calculated to be 0.54 to 0.58. However the optimum treatment doses and fractionation schemes appropriate to generate clinical results comparable to conventional LDR schemes have yet to be standardized. In conclusion, HDR intracavitary radiotherapy is increasingly practiced in Korea and an effective treatment modality for cervical cancer. To determine the optimum radiotherapy dose and fractionation schedule, a nation-wide prospective study is necessary in Korea. In addition, standardization of HDR application (clinical, computer algorithms, and dosimetric aspects) is necessary.
그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있고 이때 광디텍터로 디지털카메라를 이용하면서 HDR 영상으로부터 광량을 추정한다. 그러나, 디지털카메라는 분광광도계와 달리 컬러보정이 필요하며 이로부터 생성된 HDR 영상 역시 컬러가 보정되어야 한다. 본 연구에서는 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 전에 LDR 영상들의 컬러를 보정하는 방법의 문제점을 제시하고, 직접적으로 HDR 영상의 컬러를 보정하는 HDR-레벨 컬러보정 방법을 제안한다.
In this paper, the performance of high data rate-wirelesss personal area network(HDR-WPAN) system is analyzed under multi-path indoor channel. In the analysis, Saleh and Valenzuel channel model is used for the multi-path indoor channel. From the results, HDR-WPAN system has reliability of 10-5 at Eb/No = 18.5dB in multi-path indoor channel. It is a suitable performance for high data rate personal area network applications.
본 논문은 low-rank 행렬의 truncated nuclear norm 최소화를 이용한 HDR (high dynamic range) 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 LDR (low dynamic range) 영상에서 얻은 밝기의 선형 관계에 기반하여 HDR 합성을 low-rank 행렬 완성 문제로 변환한 후, ALM (augmented Lagrange multiplier) 기법을 이용하여 효율적으로 최적의 해를 구한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 낮은 계산 복잡도를 보이면서도 더 높은 품질의 HDR 영상을 합성하는 것을 확인한다.
We propose a novel high dynamic range (HDR) video synthesis algorithm using alternatively exposed low dynamic range (LDR) videos. We first develop a superpixel-based illumination invariant correspondence estimation algorithm. Then, we propose a reliability weight to further improve the quality of the synthesized HDR frame. Experimental results show that the proposed algorithm provides high-quality HDR frames compared to conventional algorithms.
본 논문에서는 HDR-WPAN 시스템의 신뢰성 향상 방안으로 STTC 기법을 적용한 시스템과 STBC-TCM 기법을 적용한 시스템을 제안하고, 그 성능을 슬로우 페이딩 환경에서 분석하였다. 제안한 두 기법은 부가적인 대역폭의 증가 없이 부호화 이득과 다이버시티 이득을 갖는다. 그러나 신뢰성 측면에서 STBC-TCM 기법을 적용한 시스템이 BER=$10^{-4}$에서 약 4dB정도의 $E_b/N_0$가 더 우수하였고, 시스템 복조의 복잡도 면에서도 우도함수 연산량의 선형적 증가만을 가져왔다. 이 결과를 통해 HDR-WPAN 시스템에 더 좋은 통신 신뢰성 확보, 채널용량 및 시스템의 복잡도 감소를 위해서는 STBC-TCM 기법의 적용이 STTC 기법을 적용하는 것보다 더 적합함을 알 수 있었다.
본 논문은 HDR(High Dynamic Range) 영상을 기존의 JPEG 압축 방법을 이용하여 효율적으로 압축할 수 있는 방안을 제안한다. 입력 HDR 영상을 동적 영역 압축(Dynamic range compression)하여 통해 얻어지는 LDR(Low Dynamic Rage) 영상 및 HDR 영상과 LDR영상의 비율을 나타내는 비율 (Ratio) 영상으로 분리한다. LDR 영상은 하위 호환성을 유지하기 위해 기존의 JPEG 알고리듬을 이용하여 압축하며, 비율 영상은 각 블록별로 HVS(Human Visual System)이 인지하는 차이를 모델링 한 비용함수를 최소화 하도록 압축한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하면 동일한 조건에서 압축된 결과 영상에 왜곡이 적게 발생하게 되며, 컴퓨터 모의실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 IEEE802.15.3(HDR-WPAN) 시스템에서 LMS 알고리즘과 RLS 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. LMS 알고리즘은 구현하기가 쉽고 계산량이 적은 장점이 있는 반면, 수렴 속도가 느리며, RLS 알고리즘은 계산량이 많으나, 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있다. HDR-WPAM 시스템을 기반으로 같은 환경 하에서 LMS 알고리즘을 사용했을 경우 250 샘플 이후에 채널에 적응된 등화가 이루어졌고 RLS 알고리즘을 사용했을 경우 50 샘플 이후에 등화가 이루어 졌다. 이를 통해, HDR-WPAN 시스템에서 보다 안정적이며, 빠른 등화 처리를 위해서는 LMS 알고리즘보다 RLS 알고리즘을 통한 적응 등화 구현이 효과적임을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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