In this paper, we propose the defect emphasis in TFT-LCD panel image. The defect emphasis image consist of S(Shape) map and B(Brightness) map. S map based on DoG(difference of gaussian) is made with the mura defect shape characteristic. And B map use defect intensity property that defect intensity is higher than background. The experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed defect emphasis method. The results of experiments show the validity of the defect emphasis using the proposed method.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 생성 시 필요한 깊이 영상의 화질 개선을 위하여 잡음 제거 기법과 홀 채움 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 모두 이용하게 된다. 먼저 입력된 컬러 영상을 RGB 색상계에서 HSI 색상계로 변환하여 밝기 영상을 생성한다. 그리고 깊이 영상에서 기준 화소와 주변 화소간의 거리 값, 깊이 값의 차이를 구하고 컬러 영상의 밝기 값 차이를 계산하여 제안하는 잡음 제거 기법에 이용한다. 이후 홀을 탐색하여 홀과 주변 화소간의 거리, 컬러 영상의 밝기 값 차이를 제안하는 홀 채움 기법을 적용하여 깊이 영상 내에 존재하는 홀을 채우게 된다. 마지막으로 실시간 환경에 적용하기 위하여 제안하는 기법을 GPU로 병렬화하여 속도 향상을 하고자 하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존 기법에서 발생하는 경계 부분의 흐려짐 현상을 줄이면서 홀을 채우는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.
Objective: To demonstrate that human visual illusion can contribute to sub-endocardial dark rim artifact in contrast-enhanced myocardial perfusion magnetic resonance images. Materials and Methods: Numerical phantoms were generated to simulate the first-passage of contrast agent in the heart, and rendered in conventional gray scale as well as in color scale with reduced luminance variation. Cardiac perfusion images were acquired from two healthy volunteers, and were displayed by the same gray and color scales used in the numerical study. Before and after k-space windowing, the left ventricle (LV)-myocardium boarders were analyzed visually and quantitatively through intensity profiles perpendicular the boarders. Results: k-space windowing yielded monotonically decreasing signal intensity near the LV-myocardium boarder in the phantom images, as confirmed by negative finite difference values near the board ranging -1.07 to -0.14. However, the dark band still appears, which is perceived by visual illusion. Dark rim is perceived in the in-vivo images after k-space windowing that removed the quantitative signal dip, suggesting that the perceived dark rim is a visual illusion. The perceived dark rim is stronger at peak LV enhancement than the peak myocardial enhancement, due to the larger intensity difference between LV and myocardium. In both numerical phantom and in-vivo images, the illusory dark band is not visible in the color map due to reduced luminance variation. Conclusion: Visual illusion is another potential cause of dark rim artifact in contrast-enhanced myocardial perfusion MRI as demonstrated by illusory rim perceived in the absence of quantitative intensity undershoot.
본 논문은 시점 벡터 추정과 명도 차분 맵에 기반하여 직물 텍스쳐 매핑을 수행하는 객체 VR 기반 가상 직물 착용 시스템에 관한 것이다. 제안된 시스템은 객체 VR 용도의 다시점 2D 의류 모델 영상들에서 의류 형상 영역을 분할하여 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킨 후, 이러한 가상 착용 상태를 다시점에서 입체적으로 관측할 수 있도록 한 것이 특징이다. 제안된 시스템은 모델 의류의 컬러나 명도에 관계없이 선택된 의류 형상 영역의 특성을 유지하면서 직물 패턴을 가상적으로 변경시킬 수 있다. 또한 각기 다른 스타일 혹은 전체적인 차림새를 위한 다양한 직물 패턴 조합을 신속하고 용이하게 시뮬레이션하고 비교 선택할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 비교적 자연스럽고 입체적인 가상 착용 스타일을 제공할 뿐만 아니라 수작업을 줄인 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
The theory of optimal stack filtering has been used in difference of estimates(DoE) approach to the detection of intensity edges in noisy image. In this approach, stack filters are applied to a noisy image to obtain local estimates of the dilated and eroded versions of the noise-free image. Thresholding the difference between these two estimates produces the estimated edge map. In this paper, the DoE approach is modified by imposing a symmetry condition of the data used to train the two stack filers. Under this condition, the stack filters obtained are duals of each other. Only one filter must therefore be trained;the other is simply its dual. They also produce statistially unbiased estimates. This new technique is called the symmetric Difference of Estimates (SDoE) approach.
Lee, Yoon Jung;Lee, Song;Jang, Jinhee;Choi, Hyun Seok;Jung, So Lyung;Ahn, Kook-Jin;Kim, Bum-soo;Lee, Kang Hoon
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제19권2호
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pp.107-113
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2015
Purpose: Susceptibility weighted imaging (SWI) is a new magnetic resonance technique that can exploit the magnetic susceptibility differences of various tissues. Intracranial hemorrhage (ICH) looks a dark blooming on the magnitude images of SWI. However, the pattern of ICH on phase images is not well known. The purpose of this study is to characterize hemorrhagic lesions on the phase images of SWI. Materials and Methods: We retrospectively enrolled patients with ICH, who underwent both SWI and precontrast CT, between 2012 and 2013 (n = 95). An SWI was taken, using the 3-tesla system. A phase map was generated after postprocessing. Cases with an intracranial hemorrhage were reviewed by an experienced neuroradiologist and a trainee radiologist, with 10 years and 3 years of experience, respectively. The types and stages of the hemorrhages were determined in correlation with the precontrast CT, the T1- and T2-weighted images, and the FLAIR images. The size of the hemorrhage was measured by a one- directional axis on a magnitude image of SWI. The phase values of the ICH were qualitatively evaluated: hypo-, iso-, and hyper-intensity. We summarized the imaging features of the intracranial hemorrhage on the phase map of the SWI. Results: Four types of hemorrhage are observed: subdural and epidural; subarachnoid; parenchymal hemorrhage; and microbleed. The stages of the ICH were classified into 4 groups: acute (n = 34); early subacute (n = 11); late subacute (n = 15); chronic (n = 8); stage-unknown microbleeds (n = 27). The acute and early subacute hemorrhage showed heterogeneous mixed hyper-, iso-, and hypo-signal intensity; the late subacute hemorrhage showed homogeneous hyper-intensity, and the chronic hemorrhage showed a shrunken iso-signal intensity with the hyper-signal rim. All acute subarachnoid hemorrhages showed a homogeneous hyper-signal intensity. All parenchymal hemorrhages (> 3 mm) showed a dipole artifact on the phase images; however, microbleeds of less than 3 mm showed no dipole artifact. Larger hematomas showed a heterogeneous mixture of hyper-, iso-, and hypo-signal intensities. Conclusion: The pattern of the phase value of the SWI showed difference, according to the type, stage, and size.
In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the gradient descent and threshold map methods for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors which collected rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. These methods produced rainfall information by calculating the average value of the threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a threshold map corresponding to the 4 (channel) × 5 (considering rainfall information) grid and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. To verify these proposed results, the application was evaluated by comparing rainfall observations.
기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Background: To minimize damage to the ovarian reserve, it is necessary to evaluate the follicular density in the ovarian tissue surrounding endometriosis on preoperative imaging. The purpose of the present study was to evaluate the usefulness of subtraction pelvic magnetic resonance imaging (MRI) to detect ovarian reserve. Methods: A subtracted T1-weighted image (subT1WI) was obtained by subtracting unenhanced T1WI from contrast-enhanced T1WI (ceT1WI) with similar parameters in 22 patients with ovarian endometriosis. The signal-to-noise ratio (SNR) in ovarian endometriosis, which was classified into the high signal intensity and iso-to-low signal intensity groups on the T2-weighted image, was compared to that in normal ovarian tissue. To evaluate the effect of contrast enhancement, a standardization map was obtained by dividing subT1WI by ceT1WI. Results: On visual assessment of 22 patients with ovarian endometriosis, 16 patients showed a high signal intensity, and 6 patients showed an iso-to-low signal intensity on T1WI. Although SNR in endometriosis with a high signal intensity was higher than that with an iso-to-low signal intensity, there was no difference in SNR after the subtraction (13.72±77.55 vs. 63.03±43.90, p=0.126). The area of the affected ovary was smaller than that of the normal ovary (121.10±22.48 vs. 380.51±75.87 ㎟, p=0.002), but the mean number of pixels in the viable remaining tissue of the affected ovary was similar to that of the normal ovary (0.53±0.09 vs. 0.47±0.09, p=0.682). Conclusion: The subtraction technique used with pelvic MRI could reveal the extent of endometrial invasion of the normal ovarian tissue and viable remnant ovarian tissue.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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