본 논문에서는 세라믹을 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 확인하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선의 방향 정보를 $9{\times}9$ 마스크에 적용하여 영역을 분류한다. 그리고 분류된 각 영역을 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상을 보정하고, 4-방향 윤곽선 알고리즘을 적용하여 객체를 추출한다. 그리고 추출된 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 손상된 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 비파괴검사를 통하여 얻어진 영상을 대상으로 실험한 결과, 손상된 영역이 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
The purpose of this study is to develope prototype EPID system and improve image quality of radiation therapy field imaging system using CCD camera. For this research we used Linac(Clinac 4/100), Copper metal plate, $Gd_2O_2S_2$ phosphor and CCD camera(Photronic). In this study we find best thickness of buil-up metal plate and acquired projection image of humanoid head phantom. Also we enhanced raw image data using superposition and histogram stretching method. Through the thickness optimized of metal plate and image processing, we confirmed of an improved image quality of an EPID system using CCD camera. As result, highest quality image was acquired at 1mm thickness of Copper metal plate and improved image quality by image processing methods.
Image registration involves overlapping images of an identical region and assigning the data into one coordinate system. Image registration has proved important in remote sensing, enabling registered satellite imagery to be used in various applications such as image fusion, change detection and the generation of digital maps. The image descriptor, which extracts matching points from each image, is necessary for automatic registration of remotely sensed data. Using contrast enhancement algorithms such as histogram equalization and image stretching, the normalized data are applied to the image descriptor. Drawing on the different spectral characteristics of high resolution satellite imagery based on sensor type and acquisition date, the applied normalization method can be used to change the results of matching interest point descriptors. In this paper, the matching points by scale invariant feature transformation (SIFT) are extracted using various contrast enhancement algorithms and injection of Gaussian noise. The results of the extracted matching points are compared with the number of correct matching points and matching rates for each point.
역광 조명에서 촬영된 영상은 한 장면에 지나치게 밝은 부분과 어두운 부분이 혼재되어 있어서 이를 전역적인 처리로 화질을 개선하는데는 한계가 있다. 본 논문은 역광 촬영된 사진을 각각 어두운 영역과 밝은 영역을 개선하는 두 장의 가상 영상으로 만들어 이를 원본 영상과 함께 라플라시안 피라미드로 융합하여 사진의 품질을 개선하는 방안에 대해 소개한다. 제안된 기법은 두 장의 가상 영상을 만들 때 LUT로 단순화할 수 있는 히스토그램 스트레칭과 감마변환을 활용하여 연산 부담을 저감하였다. 또한 색상 강화된 영상을 얻기 위해 HSV 좌표계를 사용하여 휘도에 대해서만 명암 변환을 실시하였다. 제안된 기법은 표준 영상 데이터 세트를 사용하여 몇 가지의 NIQA 지표를 산출하여 그 효용성을 보였다.
영상의 픽셀기반처리는 한 픽셀의 값을 변환하는데 다른 픽셀의 값에 관계없이 단지 현재의 픽셀의 값에만 의존하여 변환하는 처리를 의미한다. 픽셀기반 처리는 영상 변환, 영상 개선, 영상 합성 등의 많은 분야에서 가장 기초적인 연산으로 사용된다. 산술연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등의 처리 방법들이 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 서해안 갯벌 영상에서 갯벌 영역을 명확하게 구분하기 위하여 전처리 과정 중 경계검출부분에서 픽셀기반처리를 이용하여 효율적인 윤곽선을 찾기 위한 방법을 모색한다.
본 논문에서는 대형 TFT-LCD 장치에서 소모전력 개선방안의 하나로 사용되는 Local Dimming 백라이트 제어방식을 휴대 단말기와 같은 소형 디스플레이에 적용하고자 이에 적합한 영상 컨트라스트 향상기법을 제안한다. 대형 디스플레이뿐만 아니라 소형 디스플레이 장치로 널리 각광받는 TFT-LCD의 광원인 백라이트 LED의 배치는 기존에 측면조사 구조로써 Global Dimming 방법이 사용되어졌으나 근래 진보된 기술을 통해 액정 후면에 배치, Local Dimming 방법이 제안되면서 입력영상을 블록단위로 분할 처리해야할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 분할된 블록의 영상이 어두울 경우 해당 백라이트 LED의 공급전류를 감소시켜 명암대비를 극대화시킴과 동시에 소모전력량을 감소시키는 방법이다. 본 논문에서는 입력영상을 같은 크기의 블록단위로 분할한후 각 블록 내 화소정보를 분석하여 밝기성분(Y)에 대한 히스토그램과 평균, 표준편차 등의 정보를 획득하여 블록단위로 독립적인 컨트라스트 향상과정을 수행함으로써 영상정보를 통한 1차 컨트라스트 향상을 실현하고 동시에 블록단위 결과 정보를 Local Dimming을 조절하는 백라이트 제어부로 전달하여 광원제어를 통한 2차 컨트라스트 향상과 동시에 전류소모 감소 목표를 실현하고자 한다.
Introduction: In Oriental medicine, the status of tongue is the important indicator to diagnose one's health, because it represents physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, so tongue diagnosis is most widely used in Oriental medicine. By the way, since tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot, its performance depends on a light source, degrees of an angle, a medical doctor's condition etc. Therefore, it is not easy to make an objective and standardized tongue diagnosis. In order to solve this problem, in this study, we tried to design a discriminant function for thick and thin coating with color vectors of preprocessed image. Method: 52 subjects, who were diagnosed as white-coated tongue, were involved. Among them, 45 subjects diagnosed as thin coating and 7 subjects diagnosed as thick coating by oriental medical doctors, and then their tongue images were obtained from a digital tongue diagnosis system. Using those acquired tongue images, we implemented two steps: Preprocessing and image analyzing. The preprocessing part of this method includes histogram equalization and histogram stretching at each color component, especially, intensity and saturation. It makes the difference between tongue substance and tongue coating was more visible, so that we can separate tongue coating easily. Next part, we analyzed the characteristic of color values and found the threshold to divide tongue area into coating area. Then, from tongue coating image, it is possible to extract the variables that were important to classify thick and thin coating. Result : By statistical analysis, two significant vectors, associated with G, were found, which were able to describe the difference between thick and thin coating very well. Using these two variables, we designed the discriminant function for coating classification and examined its performance. As a result, the overall accuracy of thick and thin coating classification was 92.3%. Discussion : From the result, we can expect that the discriminant function is applicable to other coatings in a similar way. Also, it can be used to make an objective and standardized diagnosis.
Park, Bo-Soon;William R.Windham;Kurt C.Lawrence;Smith, Douglas-P
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.3106-3106
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2001
Imaging spectrometry or hyperspectral imaging is a recent development that makes possible quantitative and qualitative measurement for food quality and safety. This paper presents the research results that a hyperspectral imaging system can be used effectively for detecting fecal (from duodenum, cecum, and colon) and ingesta contamination on poultry carcasses from the different feed meals (wheat, mile, and corn with soybean) for poultry safety inspection. A hyperspectral imaging system has been developed and tested for the identification of fecal and ingesta surface contamination on poultry carcasses. Hypercube image data including both spectral and spatial domains between 430 and 900 nm were acquired from poultry carcasses with fecal and ingesta contamination. A transportable hyperspectral imaging system including fiber optically fabricated line lights, motorized lens control for line scans, and hypercube image data from contaminated carcasses with different feeds are presented. Calibration method of a hyperspectral imaging system is demonstrated using different lighting sources and reflectance panels. Principal Component and Minimum Noise Fraction transformations will be discussed to characterize hyperspectral images and further image processing algorithms such as image band ratio of dual-wavelength images and its histogram stretching with thresholding process will be demonstrated to identify fecal and ingesta materials on poultry carcasses. This algorithm could be further applied for real-time classification of fecal and ingesta contamination on poultry carcasses in the poultry processing line.
본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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