최근 센서 네트워크 기술의 발달과 카메라 기술의 발달로 이 두 기술을 접목한 비주얼 센서 기술을 이용하여 사람이 접근하기 어려운 지역의 환경을 효과적으로 모니터링하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 비주얼 센서에서 획득된 영상은 자연 현상을 그대로 반영하기 때문에 날씨나 시간에 따라 영상의 품질이 나빠질 수 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서에서 획득되는 영상의 특성을 이용하여 영상의 대비를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 비주얼 센서가 촬영하는 대상에 대해서 관심 영역을 설정하고 관심 영역의 컬러 값의 변화를 영상의 밝기 값에 따라 분석한다. 그리고 분석한 결과와 동일한 대상의 고대비 영상을 이용하여 저대비 영상의 대비를 개선한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 저대비 영상의 컬러 성분들을 복원하여 영상의 대비를 개선하는 것을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.837-856
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2016
Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.
본 연구는 NEMA Phantom을 사용하여 관전류량 변화에 따른 면적선량과 영상화질의 분석을 통해 선량을 감소할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 인터벤션의 특성상 중요한 화질평가 항목인 공간 분해능, 저 대조도 분해능과 함께 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR), 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio; CNR)를 평가기준으로 하였고, 관전압은 80 kVp로 고정하고, 관전류량을 20, 30, 40, 50 mAs로 변화시켜 면적선량과 영상화질을 비교분석하였다. 그 결과 관전압을 고정한 상태에서 면적선량은 조건이 증가함에 따라 $1,066mGycm^2$에서 $6,160mGycm^2$으로 약 6배까지 증가하였고, 공간분해능과 저 대조도 분해능은 20 mAs, 30 mAs에서 평가기준보다 높게 관찰되었으나 40 mAs는 공간 분해능, 50 mAs에서는 공간 분해능과 저 대조도 분해능이 평가기준 이하로 관찰되었다. 또한 SNR과 CNR은 30 mAs까지는 증가하다 40 mAs에서 다소 증가하기는 하였으나 이전과 큰 차이가 없었고, 50 mAs에서는 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로 관전류의 과잉노출로 피폭선량이 증가하고, 공간 분해능, 저 대조도 분해능, SNR, CNR 모든 영역에서 영상화질이 저하된다는 것을 알 수 있었고, 적절한 관전류량의 설정으로 인터벤션에서 피폭선량을 줄이고 영상화질을 충분히 개선할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저저도 영상으로 학습시킨 인공신경망으로 반사 영상을 생성하였는데, PSNR=30.8682(db), SSIM=0.4345를 얻었다.
In this study, the correlation among the changes of Modulation Transfer Function(MTF) in the noise and high-contrast resolution and the change of Contrast to noise ratio(CNR) in the low-contrast resolution will be examined to investigate the estimation of image quality according to the type of algorithms. The image data obtained by scanning American Association of Physicists in Medicine(AAPM) phantom was applied to each algorithm and the exposure condition of 120 kVp, 250 mAs, and then the CT number and noise were measured. The MTF curved line of the high-contrast resolution was calculated with Point Spread Function(PSF) by using the analysis program by Philips, resulting in 0.5 MTF, 0.1 MTF and 0.02 MTF respectively. The low-contrast resolution was calculated with CNR and the uniformity was measured to each algorithm. Since the measurement value for the uniformity of the equipment was below ${\pm}$ 5 HU, which is the criterion figure, it was found to belong to the normal range. As the algorithm got closer from soft to edge, the standard deviation of CT number increased, which indicates that the noise increased as well. As for MTF, 0.5 MTF, 0.1 MTF and 0.02 MTF were all sharp algorithms, and as the algorithm got closer from soft to edge, it was possible to distinguish more clearly with the naked eye. On the other hand, CNR gradually decreased, because the difference between the contrast hole CT number and the acrylic CT number was the same while the noise of hole increased.
엑스선을 이용하면 다양한 종류의 시료에 대한 투영 영상을 얻을 수 있다. 시료가 저밀도 및 고밀도의 복합 물질로 구성되어 있는 경우는 단일 관전압 엑스선을 이용해서 두 물질을 모두 대조도가 높도록 영상화하기 어렵다. 저관전압과 고관전압을 이용하여 영상을 획득하고 영상처리하면 밀도의 차이가 큰 물질을 영상화하기에 용이하다. 크기가 작은 전자부품을 저관전압과 고관전압에서 영상을 획득하여 visual C++을 이용하여 픽셀-픽셀 영상 합성을 통하여 전자부품의 합성수지부분과 금속부분을 동시에 영상화하여 전자부품의 검사 및 관찰의 가능성을 검증하였다.
We propose a contrast-controlled feature detection approach for steel radiograph image. X-ray images are low contrast, dark and high noise image. So, It is not simple to detect defects directly in automated radiography inspection system. Contrast enhancement, histogram equalization and median filter are the most frequently used techniques to enhance the X-ray images. In this paper, the adaptive control method based on contrast limited histogram equalization is compared with several histogram techniques. Through comparative analysis, CLAHE(contrast controlled adaptive histogram equalization) can enhance detection of defects better.
Various methods have been proposed for enhancing the contrast of laser speckle contrast image (LSCI) in subcutaneous blood flow measurements. However, the LSCI still suffers from low image contrast due to tissue turbidity. Herein, a physicochemical tissue optical clearing (PCTOC) method was employed to enhance the contrast of LSCI. Ex vivo and in vivo experiments were performed with porcine skin samples and male ICR mice, respectively. The ex vivo LSCIs were obtained before and 90 min after the application of the PCTOC and in vivo LSCIs were obtained for 60 min after the application of the PCTOC. In order to obtain the skin recovery images, saline was applied for 30 min after the application of the PCTOC was completed. The visible appearance of the tubing under ex vivo samples and the in vivo vasculature gradually enhanced over time. The LSCI increased as a function of time after the application of the PCTOC in both ex vivo and in vivo experiments, and properly recovered to initial conditions after the application of saline in the in vivo experiment. The LSCI combined with the PCTOC was greatly enhanced even in deep vasculature. It is expected that similar results will be obtained in in vivo human studies.
본 연구는 전산화단층검사(computed tomography; CT)에서 저농도 조영제와 저관전압 기법이 선량과 영상에 미치는 유용성을 팬텀으로 평가하였다. 조영제 농도별로 희석정도를 달리하여 실험팬텀에 삽입 후 관전압과 관전류를 단계적으로 변화하여 촬영하였고, 획득된 팬텀영상을 통해 선량과 HU를 평가하였다. 그 결과 표준조건(350 mgI/ml, 120 kV)보다 저농도 조영제와 저관전압 조건(300 mgI/ml, 100 kV)설정이 체적 선량평가(CTDIvol; computed tomography dose $index_{vol}$)에서 평균 21% 감소하였다. SNR은 저농도 조영제와 저관전압 조건이 팬텀에서 측정한 모든 깊이(center, 4.5cm, 2.25cm)의 조영제와 생리식염수를 1:10, 1:20으로 희석한 실험에서 각각 12.2(26%), 6.2(17%) 증가하였다. CNR은 각각 11.5(32%), 6.3(26%) 증가하였다. CT 검사에서 조영제 부작용 감소를 위한 저농도 조영제의 사용과 피폭선량 감소를 위한 저관전압 사용으로 영상에서 높은 감약계수를 통한 다양한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2749-2763
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2021
The desirable result of infrared (IR) and visible (VIS) image fusion should have textural details from VIS images and salient targets from IR images. However, detail information in the dark regions of VIS image has low contrast and blurry edges, resulting in performance degradation in image fusion. To resolve the troubles of fuzzy details in dark regions of VIS image fusion, we have proposed a method of reflectance estimation for IR and VIS image fusion. In order to maintain and enhance details in these dark regions, dark region approximation (DRA) is proposed to optimize the Retinex model. With the improved Retinex model based on DRA, quasi-Newton method is adopted to estimate the reflectance of a VIS image. The final fusion outcome is obtained by fusing the DRA-based reflectance of VIS image with IR image. Our method could simultaneously retain the low visibility details in VIS images and the high contrast targets in IR images. Experiment statistic shows that compared to some advanced approaches, the proposed method has superiority on detail preservation and visual quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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