• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.81-98
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• 2020

This review aims to provide a brief, comprehensive overview of advanced technologies of nuclear medicine physics, with a focus on recent developments from both hardware and software perspectives. Developments in image acquisition/reconstruction, especially the time-of-flight and point spread function, have potential advantages in the image signal-to-noise ratio and spatial resolution. Modern detector materials and devices (including lutetium oxyorthosilicate, cadmium zinc tellurium, and silicon photomultiplier) as well as modern nuclear medicine imaging systems (including positron emission tomography [PET]/computerized tomography [CT], whole-body PET, PET/magnetic resonance [MR], and digital PET) enable not only high-quality digital image acquisition, but also subsequent image processing, including image reconstruction and post-reconstruction methods. Moreover, theranostics in nuclear medicine extend the usefulness of nuclear medicine physics far more than quantitative image-based diagnosis, playing a key role in personalized/precision medicine by raising the importance of internal radiation dosimetry in nuclear medicine. Now that deep-learning-based image processing can be incorporated in nuclear medicine image acquisition/processing, the aforementioned fields of nuclear medicine physics face the new era of Industry 4.0. Ongoing technological developments in nuclear medicine physics are leading to enhanced image quality and decreased radiation exposure as well as quantitative and personalized healthcare.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.103-112
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• 2022

Background: A presentation attack places the printed image or displayed video at the front of the sensor to deceive the biometric recognition system. Usually, presentation attackers steal a genuine user's biometric image and use it for presentation attack. In recent years, reconstruction attack and adversarial attack can generate high-quality fake images, and have high attack success rates. However, their attack rates degrade remarkably after image shooting. Methods: In order to comprehensively analyze the threat of presentation attack to palmprint recognition system, this paper makes six palmprint presentation attack datasets. The datasets were tested on texture coding-based recognition methods and deep learning-based recognition methods. Results and conclusion: The experimental results show that the presentation attack caused by the leakage of the original image has a high success rate and a great threat; while the success rates of reconstruction attack and adversarial attack decrease significantly.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.287-301
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• 2022

The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.

• KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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• 제4C권3호
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• pp.123-128
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• 2004

In electrical impedance tomography (EIT), the internal resistivity distribution of the unknown object is computed using the boundary voltage data induced by different current patterns using various reconstruction algorithms. This paper presents a new image reconstruction algorithm based on the genetic algorithm (GA) via a two-step approach for the solution of the EIT inverse problem, in particular for the reconstruction of "static" images. The computer simulation for the 32 channels synthetic data shows that the spatial resolution of reconstructed images in the proposed scheme is improved compared to that of the modified Newton-Raphson algorithm at the expense of an increased computational burden.rden.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.632-641
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• 2004

본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제39권6호
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• pp.841-850
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• 2017

We investigate neural network image reconstruction for magnetic particle imaging. The network performance strongly depends on the convolution effects of the spectrum input data. The larger convolution effect appearing at a relatively smaller nanoparticle size obstructs the network training. The trained single-layer network reveals the weighting matrix consisting of a basis vector in the form of Chebyshev polynomials of the second kind. The weighting matrix corresponds to an inverse system matrix, where an incoherency of basis vectors due to low convolution effects, as well as a nonlinear activation function, plays a key role in retrieving the matrix elements. Test images are well reconstructed through trained networks having an inverse kernel matrix. We also confirm that a multi-layer network with one hidden layer improves the performance. Based on the results, a neural network architecture overcoming the low incoherence of the inverse kernel through the classification property is expected to become a better tool for image reconstruction.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.104-110
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• 2014

본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축 센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원 성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.

• ETRI Journal
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• 제37권6호
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• pp.1251-1258
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• 2015

We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.123-128
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• 2020

본 논문에서는 3차원 동영상을 구현하기 위하여 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 X-ray가 조사된 각도에서 획득한 데이터를 영상처리부로 전송하고 영상을 구성하는 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 보다 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하는 회전 기반법을 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 영상을 구성하는 시간단축을 통해 초당 3~5장의 영상을 얻음으로써 3차원 동영상을 실시간으로 구현하였으며 기존의 데이터 적층 방법에 비해 본 논문에서 사용한 회전 기반법이 우수함을 증명하였으며 단점 및 해결방법 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.625-630
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• 2009

영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.