For geometric correction of high-resolution images, the authors matched corresponding objects between a large-scale digital map and a QuickBird image to obtain the coefficients of the first order polynomial. Proximity corrections were performed, using the Boolean operation, to perform automated matching accurately. The modified iterative closest point (ICP) algorithm was used between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image to determine accurate transformation coefficients. As a result of the automated geometric correction for the study site, an accuracy of 1.207 root mean square error (RMSE) per pixel was obtained.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
최근 SPECT/CT의 보급과 함께 다양한 영상보정 방법들을 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 되면서, 영상품질 향상과 더불어 정량적 정확성까지 기대할 수 있게 되었다. 그중 Collimator Detector Response (CDR) 회복(recovery)은 검출기면의 거리로부터 발생된 blurring 효과를 보상하여 분해능 회복을 목적으로 하는 보정방법이다. 본 연구에서는 SPECT/CT 영상에서 CDR recovery 가 적용되었을 때 검출거리 변화에 따른 정량적 변화를 알아보고자 하였다. 검출거리의 변화에 따른 획득 계수의 차이를 알아보고자 검출거리를 궤도방식(obit type)에 따라 Circular는 X, Y축 반경 30 cm, Non-Circular는 X, Y축 반경 21 cm, 10 cm, Non-Circular Auto(=Auto Body Contouring_ ABC, spacing limit 1 cm)로 설정하였고, 재구성 방법은 CDR recovery(CDRr)의 사용 유/무에 따른 계수 회복 차이를 알아보고자 OSEM (w/o CDRr)와 Astonish(3D-OSEM with CDRr)로 구분하여 적용하였다. 이 때 감쇠, 산란, 붕괴 보정은 모든 영상에 공통 적용하였다. 정량적 평가를 위해 교정인자(calibration factor_CF) 산출을 목적으로 교정영상(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, 물 9293 ml)을 획득하였고, 팬텀 실험을 위하여 50 cc 주사기에 물 31 ml를 채우고 $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq를 설정하여 팬텀영상을 획득하였다. 팬텀 영상에서 주사기 전체 체적에 VOI(volume of interest)를 설정하여 각 조건별로 총 계수 값을 측정하였고, CF를 적용시켜 설정된 참값 대비 추정값의 오차를 구하여 보정에 따른 정량적 정확성을 확인하였다. 산출된 CF는 154.27 (Bq/ml/cps/ml)이며, 각 조건별 영상에서 참값 대비 추정값은 OSEM에서 Circular 86.5%, Non-Circular 90.1%, ABC 91.3% Astonish에서 Circular 93.6%, Non-Circular 93.6%, ABC 93.9%으로 분석되었다. OSEM은 검출거리가 가까울수록 정확성이 높아졌으며, Astonish의 경우에는 거리와 상관없이 거의 유사한 값을 나타내었다. 오차는 OSEM Circular(-13.5%)에서 가장 크고, Astonish ABC(-6.1%)에서 가장 적었다. SPECT/CT영상에서 CDR recovery 적용을 통한 거리보상이 이루어 졌을 때 검출거리가 먼 조건에서도 근접검출과 거의 동일한 정량적 정확성을 보였고, 검출거리의 변화에 영향을 받지 않고 정확한 보정이 가능한 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 DSP를 이용한 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 실제 산업 현장에서 이와 같은 화질 최적화 과정은 시행착오를 반복하는 형식으로 진행되어 많은 시간이 소요되고 있으며 LCD 개발 엔지니어들의 성향 및 숙련도에 따라 조정 결과에도 편차가 큰 문제점이 있다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 개발된 시스템에는 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘이 내장되어 있다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용가능하다. 또한 1.8, 2.0, 2.2 및 3.0 감마를 조정할 뿐만 아니라 플리커 수준을 자동으로 조절한다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 감마 시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정 시간 및 아주 작은 평균 감마 오차를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적화된 감마 곡선 설정을 이용한 개발 공정을 향상시키고, 고화질의 LCD를 제공하는데 아주 유용하다.
반도체 physical layout design rule이 작아짐에 따라 Proximity effect와 overlay가 Pattern 구현에 크게 영향을 미치고 있다. Metal layer와 contact의 부족한 overlay margin으로 overlay 불량이 발생하고, 감소한 space margin으로 인해 bridge와 같은 문제가 나타난다. 따라서, resolution을 향상시키고, 최소한의 overlay margin을 확보함으로써 미세 pattern의 구현을 가능하게 한다. 이를 위해 OPC와 attPSM 같은 분해능향상기술이 사용된다. 그러나 attPSM의 사용은 원하지 않는 pattern이 생성되는 sidelobe와 같은 문제가 발생한다. 따라서 serial image simulation올 통해 추출한 rule을 rule-based correction에 적용하여 sidelobe현상을 방지한다. 그리고 overlay margin 부족으로 나타나는 문제는 metal layer와 contact overlap되는 영역의 line edge를 확장하고, rule checking을 통해 최소한의 space margin을 확보하여 해결한다 따라서 overlay error를 rule-based correction을 사용하여 효과적으로 방지한다.
Jeong, Jae-Won;Moon, Hoi-Sik;Berkeley, Brian H.;Kim, Sang-Soo
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.997-1000
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2007
Achieving white balance is one of the key issues for LCD image quality enhancement. A well-known color correction algorithm is Accurate Color Capture (ACC). Determination of ACC correction values has been time consuming as past methods have required trial-and-error analysis of differences between predicted and measured values. We propose a new ACC value determination method that uses spatially emulated patterns and measured values on patterns.
본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
Jang YoungJun;Yong SangSoon;Kang KeumSil;Kim JungAh;Kang SungDuk;Youn HeongSik
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.432-435
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2004
MSC (Multi Spectral Camera) system is a remote sensing payload to obtain high resolution ground image. In this application, uniformity characteristic is important as well as GSD (Ground Resolved Distance) and SNR (Signal to Noise Ratio). MSC image chain is consisted of OM (Optical Module), CCD, Video processor, NUC and DCSU (Data Compression and Storage Unit). Each block makes and corrects MSC's nonuniformity response. This paper shows the cause of nonuniformity error and the correction scheme of MSC system from the electronic point of view.
인쇄의 품질은 영상처리용 레지스터 마크 간의 오차에 의해 결정되므로 영상처리용 레지스터 마크의 형상이 중요하게 된다. 본 논문에서는 롤투롤(roll-to-roll) 인쇄에서 많이 사용하는 그라비어 방식의 인쇄에 영상처리를 이용하여 해상도가 높고, 속도가 빠른 유연 디스플레이 인쇄에 적용될 수 있는 마크를 개발한다. 본 연구에서는 70[mpm] 속도 범위에서 레지스터 마크의 형상을 명확히 인식할 수 있고, 전자 인쇄에서 요구되는 인쇄오차 10[${\mu}m$]이내가 가능한 레지스터 마크 형상을 개발하고, 실험을 통해 타당성을 확인하였다.
In this study, an image processing method for the measurement of two-phase bubbly flow is developed. Shadowgraphy images obtained by high-speed camera are used for analysis. Some bubbles are generated as single unit and others are overlapped or clustered. Single bubbles can be easily analyzed using parameters such as bubble shape, centroid, and area. But overlapped bubbles are difficult to transform clustered bubbles into segmented bubbles. Several approaches were proposed for the bubble segmentation such as Hough transform, connection point method and watershed. These methods are not enough for bubble segmentation. In order to obtain the size distribution of bubbles, we present a method of splitting overlapping bubbles using watershed and approximating them to ellipse. There is only 5% error difference between manual and automatic analysis. Furthermore, the error can be reduced down to 1.2% when a correction factor is used. The ellipse fitting algorithm developed in this study can be used to measure bubble parameters accurately by reflecting the shape of the bubbles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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