본 연구는 영상정합의 주요 과정에 라이다데이터를 적용함으로서 정합과정의 효율성 및 결과의 신뢰도를 향상시키기 위한 전략 및 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 영상정합은 정합대상객체를 선택하고, 이와 일치된 정합객체를 검색하며, 정합결과의 품질을 평가하는 과정으로 이루어진다. 본 연구는 이러한 영상정합의 각 과정에 라이다데이터를 적용하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 중해상도 항공 디지털 영상과 이와 동시에 관측된 라이다데이터를 적용하여 실험하였다. 적용된 결과를 라이다데이터 대신에 가상의 수평면을 이용하는 기존의 방법과 대비하여 분석하였다. 그 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 현존하는 상업용 디지털영상정합자동화 프로그램의 정합성능을 개선하고, 영상정합의 결과를 라이다데이터와 결합하여 생성된 DEM의 품질을 제고하는 것에 기여한다.
Images of microcalcification specks showed large variation in conventional radiographs of phantoms which are approved for mammography image quality standard by the American College of Radiology (ACR). This kind of variation is not appropriate for image quality standards because the number of specks are visually counted in images and that number is important in image quality evaluation. Our study using synchrotron radiation (SR) imaging revealed the overlapping of micro-sized air bubble(s) to some specks, and also the structural deformation or crackings. Eight phantoms approved by ACR from two different makers and an air-bubble phantom were examined. SR imaging was performed at a synchrotron radiation facility, SPring-8, in Japan. The image-detector was a fluorescent-screen optical-lens coupling system using a CCD camera with a spatial resolution of 6 $\square$m. Objects when imaged with longer sample-to-detector distance show edge enhancement due to a difference in refraction indices, that is refraction enhancement. Refraction-enhanced SR images revealed that some of specks carried foreign objects, which were proven to be air. In phantoms provided by one maker, attaching/overlapping airs were observed for 62 out of 150 specks (41%) , with a higher incidence for the smallest specks. A speck becomes hardly visible in a conventional radiograph when air(s) overlaps the majority part of a speck, though depending on the size of the air-inclusion and on its configuration. Those airs might have been adsorbed on a speck surface before being embedded and then introduced into the matrix together with specks. Our study using SR imaging has clearly shown the nature of defects in some mammography phantoms which seriously degrade the quality as an image standard.
본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.
차세대방송 산업이 UHD방송서비스로 전환되면서 UHDTV영상 표준이 제정되고 UHTV가 급격히 시청자에게 보급 된지 3년이 지나고 있다. 이러한 방송 산업의 전환기에서 UHDTV의 화질이 기존의 HDTV의 화질을 4배 향상을 할 수 있다는 이론적 배경에서 국내방송 매체는 지상파를 제외하고 유료방송을 중심으로 UHD방송 상용화 서비스를 하고 있지만 UHDTV화질은 현실적으로 표준에 대응하지 못하고 있는 가운데 일반 시청자는 기존HD방송의 화질을 UHDTV로 시청할 수밖에 없는 현실이다. 따라서 본 논문에서는 최근 화질개선을 위한 기술 환경에 변화에 따라 UHDTV 영상표준을 분석하고 UHD방송 매체별 UHDTV 영상표준 적용실태 조사와 UHDTV 영상표준에 따른 UHD 방송 대역폭을 분석한다. 또한 시청자측면에서 UHDTV화질에 직접적인 영향과 관계되는 현재의 HDMI 인터페이스 기술의 한계성을 분석하고 그 결과에 따라 현재의 UHDTV 영상표준 대응과 UHDTV화질 향상을 위한 요소기술을 적용함으로써 UHD 방송환경에서 새로운 플랫폼의 성공적 정착을 할 수 있는 Super MHL 인터페이스 기술을 대안으로 제시하였다.
ICT 기술이 다양한 교육 분야에 적용되고 있지만 교육 평가 분야에 적용은 제한적이다. 컴퓨터 기반 평가는 기존의 지필평가에 비해 시간적/공간적 제약을 넘어서는 장점을 가지며 있지만 시험 당사자들의 부정행위에 취약하다. 본 논문에서는 컴퓨터 기반 평가의 보안성을 강화하기 위하여 실시간 모니터링 및 프로세스 관리 방안을 제안한다. 제안된 방식에서는 시험 화면을 주기적으로 캡처하여 교수 화면에 표시하여 실시간 감시가 가능하도록 하고 부정행위에 사용될 프로세스를 시험 전에 차단할 수 있도록 한다. 많은 학생들의 화면을 실시간으로 감시하기 위해서는 캡처된 원본 이미지의 효과적인 압축이 중요하다. 이를 위하여 이미지 압축 모듈의 사용, 해상도 약화, 재 압축의 3단계 압축 방식을 적용하였다. 이를 통하여 약 6MB의 원본 이미지를 약 3.8KB의 저장 이미지로 변환하였다. 부정 프로세스 차단 기능을 위하여 윈도우즈 API를 이용한 프로세스 추출 및 관리 기능을 사용하였다. 새로운 보안 강화 방안이 적용된 본 논문의 컴퓨터 기반 평가 시스템이 기존의 컴퓨터 기반평가 시스템과의 보안 관련 기능 비교를 통하여 우수함을 보여준다.
영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.
Contrast-enhanced MR angiography (CE-MRA) gradually occupies its position as a primary evaluation tool forsteno-occlusive disease of supra-aortic cervical arteries. It has several advantages over time-of-flight (TOF) technique such as shorter imaging time, less saturation effect, and less flow- and motion-related artifacts. Diverse methods of k-space sampling, imaging sequences, and strategies for image acquisitiontiming have been introduced since its early clinical application. Especially, methods of k-space sampling and image acquisition timing are very important to achieve maximal arterial enhancement and suppress venous signal while maintaining large scan coverage and high spatial resolution. In addition, regardless of several advantages over TOF technique, it still has a tendency to overestimate the degree of stenosis in patients with carotid or vertebralartery disease. In this exhibit, we will overview the current techniques of CE-MRA with special attention to methods of k-space sampling and image acquisition timing. We will also discuss diagnostic accuracy of CE-MRA in patients with supra-aortic cervical artery stenosis and artifacts frequently misinterpreted as steno-occlusive lesion on CE-MRA.
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.
본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
SPECT 영상에서의 resolution recovery를 기반으로 하는 3D 재구성 기법은 detector면으로부터 거리에 의한 공간적 blur를 보상하여 높은 spatial resolution과 contrast를 가지는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 재구성 기법 중의 하나인 Philips사의 Astonish 프로그램을 phantom 실험을 통하여 기존의 재구성 기법과 비교, 평가하고 임상적 유용성을 높이고자 하였다. Skylight SPECT system (Philips)에서 NEMA IEC PET body phantom과 Flanges Jaszczak phantom (Data Spectrum corp.)을 이용하여 시간과 거리에 따른 4가지의 다른 입력 조건에서 실험을 실시하였다. 가까운 거리와 먼 거리 (짧은 거리보다 10 cm 더해진 거리)에서 각각 full time (40 kcts/frame)과 half time (full time의 절반)을 적용하여 영상을 얻고, iteration 수에 변화를 주어 MLEM, 3D-OSEM, Astonish로 영상을 재구성하였다. NEMA IEC PET body phantom의 각 sphere에서 background variability에 따른 contrast ratio의 변화양상을 확인하고 각 재구성 기법에서의 최적의 iteration 수를 찾아보았다. 이로부터 얻은 최적의 iteration 수를 Jaszczak phantom 영상의 재구성에 적용하여 비교해보고 실제 환자의 myocardial SPECT data에 대하여 육안적 평가를 실시하였다. 전반적인 contrast ratio는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 높았다. 직경 37 mm의 가장 큰 hot sphere에서 짧은 거리에서는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 각각 27.1%와 17.4%의 더 높은 contrast ratio를 보였고, 먼 거리에서는 40.5%와 32.6%로 더 높았다. 그러나 시간에 따른 변화의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한, 육안적 평가에서 Astonish가 다른 두 재구성 기법에 비하여 더 좋은 영상을 보였다. 이 실험에서는 정량적 분석 및 육안적 평가를 통하여 Astonish가 기존의 영상 재구성 기법인 MLEM과 3D-OSEM에 비하여 시간을 단축시켜 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라 질적으로도 우수한 영상을 구현하여 임상적으로 신뢰성이 높은 검사 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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