위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
용접부 내에 존재하는 결함의 형태, 위치, 크기 등의 정보를 정량적으로 파악하기 위하여 초음파 탐상 검사가 많이 활용되는데, 최근 들어 용접부의 결함 탐상을 위해, 검사과정을 기계적 스캐너로 자동화한 자동 초음파 탐상 시스템이 많은 산업분야에서 활용되고 있고, 특히 배관 용접부의 건전성 평가를 위한 비 파괴안전진단에서 그 활용 폭이 커지고 있다. 배관 용접부 건전성 제고를 위해 본 연구를 통해 용접부 결함 영상화 프로그램을 구현하였다.
본 논문에서는 복원된 영상에서 블록현상을 제거하기 위해 POCS 이론을 기반으로 효율적인 후처리 기법을 제안한다. 블록 현상을 나타내는 불필요한 고주파성분을 제거하기 위해 웨이브렛 변환으로 효과적인 SCS 및 그 투영자를 제안한다. 또한 원 영상에서 에지로 나타나는 고주파성분은 찾아서 유지하는 방법도 제안한다. 실험결과로 제안하는 방법은 향상된 주관적 화질뿐만 아니라, 복원된 출력 영상에서의 PSNR이 향상됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 공장 자동화를 위한 신뢰성 높은 바코드 관심영역 추출 방법을 제안한다. 방향성분 추출 및 검출할 바코드의 특성을 이용하여 배경을 분리한다. 관심영역 후보 영상의 blur, 회전, 유사영역등으로 인한 문제점을 분석하여 후보정하는 작업을 수행한다. 또한 빠른 연산 속도를 위해 resizing factor를 사용하여 영상 resizing 연산을 통한 빠른 연산이 가능하도록 하였다. 다양한 자동화 환경에 적용 가능한 연배열과 같이 다수의 제품이나 바코드가 입력 영상에 촬영되고 촬영 거리가 최대 80cm 임에도 높은 추출 성공률이 가능도록 하였다. 다양한 거리에서 촬영된 영상을 시뮬레이션 한 결과 관심영역 검출률은 100%, 후보정 성공률은 99.3%인 것을 확인하였다.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.972-974
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2009
This paper presents smart regional contrast enhancement technique of partitioned image for local dimming backlight on small-sized mobile display to reach two goals. One is to save the power consumption, and the other to improve contrast ratio of display image. Recently new advanced method is proposed, named local dimming method, that backlight LED is positioned on backside of the display panel. So it is important to partition an image by sub blocks and then post-processing independantly. This means regional contrast enhancement. After partitioning, we compare the mean luminance(Y) value of each sub-block image with the one of original whole image. If some blocks have the mean value lower than the one of whole image, they are processed with the proposed method and others are bypassed. Simultaneously the information of the processed blocks are transferred to BLC(Backlight LED Controller). And then the supply current of each backlight LED is reduced to realize the contrast ratio enhancement and at the same time to power consumption reduction. In addition, we verify this proposed method is free from blocking artifacts.
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.
일반 위상배열 시스템에서는 다수의 압전소자를 가지는 탐촉자의 개별 소자에 인가하는 시간지연을 조절함으로써 초음파빔을 전자적으로 제어하고 초음파 영상을 획득한다. 반면, full matrix capture(FMC) 기술은 위상배열 탐촉자에 대해 하나의 소자에서 초음파를 입사시킨 신호를 모든 압전소자에서 수신하고, 이 방법으로 모든 가능한 송수신 조합의 신호 데이터를 수집하는 방법이다. 이 FMC 데이터는 후처리를 통해 초음파 영상으로 재구성될 수 있으며, 기존 위상배열 초음파 영상과 동등한 영상뿐만 아니라 가상적으로 관심영역의 모든 지점에 집속하여 분해능과 선명도가 향상된 total focusing method(TFM) 영상으로도 합성이 가능하다. 본 논문에서는 일반 위상배열장치를 이용하여 FMC가 가능하도록 시스템을 구현하고, 취득된 FMC 신호로부터 sector B-scan 및 TFM 이미지를 영상화하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 블록화 현상 제거 및 화질 개선을 위한 적응적 후처리 기법에 대해 제안한다. H.264의 루프 필터는 부호화기 내부에 위치함에 따라 부호화 복잡도를 증가시키곤 블록화 현상을 완벽히 제거하지 못하며, 영상을 과도하게 열화 시킨다. 따라서 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 낮추는 동시에 고화질의 영상을 복원하기 위해 Constraint Least Squares(CLS) 기법과 투영 기법을 결합하였다. 또한 인간의 시각 시스템을 반영하기 위해 가중치 norm CLS 기법을 사용하였으며, 이를 위해 블록 경계와 블록 내부에 위치한 화소들의 위치에 따라 각기 다른 국부 분산과 라플라시안 연산자를 새롭게 정의하였다. 국부 화소들은 높은 상관관계를 갖는다는 특성을 이용하여 투영 기법을 위한 투영 집합을 정의하였다. 끝으로 0.264의 양자화 인덱스(QP)를 완화도 조절을 위해 공통적으로 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 후처리 기법이 H.264의 루프 필터보다 블록화 현상을 효과적으로 제거하는 동시에 CLS 기법보다 빠르게 수렴함을 확인할 수 있었다.
말초신경병증의 진단을 위해 MR neurography의 사용이 점차 증가하고 있다. 고대조도와 고해상도로 말초신경을 직접 영상화한 MR 영상을 MR neurography라고 하고, 지방억제 T2 강조영상과 확산강조영상이 흔히 사용되는 시퀀스이다. 작은 직경, 복잡한 해부학적 구조를 가진 말초신경을 합리적 시간 안에 영상화하기 위해서 최신의 isotropic 3차원 기법, 다양한 고속영상기법, post-processing 영상 기법 등이 사용된다. 이런 발전들로 인해 MR neurography가 유용하게 사용되지만 항상 적절한 MR neurography 영상을 얻을 수 있는 것은 아니다. 적절한 MR neurography 영상을 얻기 위해 영상의학과 의사가 고려해야 할 다음의 몇 가지 쟁점들이 있다. 이에는 적절한 표준 프로토콜의 선책, 지방억제 기법의 선택, 해상도와 field of view와 slice thickness 간의 상호 관계의 이해, 적절한 post-processing 영상 기법의 적용, 2차원 영상획득 기법과 3차원 영상획득 기법의 장단점, 근위부 말초신경과 말단부 말초신경의 T2 대조도의 차이, 말초신경에 인접한 정맥이 MR neurography에 미치는 영향, 확산강조영상에서 기하학적 왜곡의 발생과 적절한 b value의 선택 등이다. 이런 쟁점들을 잘 이해하는 것이 경험이 적은 영상의학과 의사가 적절한 MR neurography 영상을 얻고, 말초신경병증을 정확히 평가하는 데 많은 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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