• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.6-11
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• 2012

디지털 맘모그램은 유방암의 초기 증상중 하나인 미세 석회화 발견에 장점을 가지고 있다. 디지털 맘모그램에서 미세석회화 병변의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상처리 기술들이 연구되어 졌다. 특히 영상의 대비향상을 위하여 웨이블렛 기반 멀티스케일 방법이 주로 사용되었다. 본 논문은 웨이블렛 영역에서 밝기와 대비향상을 기반으로 한 디지털 맘모그램의 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 히스토그램을 이용하여 동적 범위를 정규화 한다. 영상의 밝기는 저주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시키고, 대비는 대비척도를 기반으로 고주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시킨다. 제안된 방법은 실험결과에서 기존 방법에 비해 우수한 향상 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3572-3578
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• 2011

양전자방출단층촬영에서 표준섭취계수는 종양의 진단에 사용이 되는 지표이다. 표준섭취계수는 여러 인자에 의해 변화한다. 본 연구에서는 Philips사의 GEMINI TF PET/CT를 이용하여 물질에 따른 영상의 왜곡 및 표준섭취계수의 변화에 대하여 실험하였다. 물질별 표준섭취계수의 변화는 스테인레스보정물은 1.8, 스텐트는 1.4, 요오드성조영제는 2.4, 황산바륨은 2.6, 석고는 1.6, 파라핀은 1.4 이였다. 황산바륨 일수록 농도가 높을수록 영상의 왜곡은 크게 나타났다. 실험의 결과 원자번호가 낮은 금속성 물질이나 농도가 낮은 조영제의 경우 큰 영향은 없었다. 그러나 검사전 반드시 금속성 물질을 제거하거나 조영제의 유무를 확인하여 영상의 왜곡 및 표준섭취계수의 변화를 최소화 해야할 것이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권4호
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• pp.345-354
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• 2000

목적 : 방사선조사야를 확인하는 보편적인 방법인 linacgram은 저대조도(low contrast)의 영상을 보여주고 있어 정확한 영상을 확인하는데 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 linacgram의 대조도를 높이는 저가형 확인방법을 모색하여 영상판독과 조사야 확인에 도움이 되고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형을 사용하여 얻어진 필름 영상을 필름전용 스캐너(Diagnostic Pro)를 통해 Optical Density Scan, Histogram Equalized, Linear Histogram Based (HB), Linear Histogram Independent, Linear Optical Density (OD) Logarithmic 및 Power, Square Root scan 방식으로 디지털화 하였다. 각기 다른 방식으로 전산 입력된 영상의 신호분포도를 얻어 signal intensity를 비교한 후 pailette fitting 방식을 통해 영상을 재구성하였고 재구성된 영상을 비교 분석하였다. 실제 치료에서 얻어진 각 인체 부위별 linacgram도 동일한 방법으로 처리한 후 화질 개선도를 알아 보았다. 결과 : 인체모형을 통해 얻어진 영상의 신호 분포영역은 Logarlthmic 방식을 선택했을 때 최소값인 3192가 나왔고 Square Root방식을 사용했을 때 최대값인 21940가 나왔다. 이러한 값들을 모니터 상에서 구현할 수 있는 256 gray scale로 바꾸어 보았을 때 7$\~$30$\%$ 만 사용되어지고 있음을 알수 있었다. Pallette fitting 방식을 통하여 모니터의 최대표현 값인 256 계조도로 Gray Scale Expansion (GSE) 함으로써 모니터가 지원하는 8bit gray scale pallette의 전범위를 사용하여 대조도가 개선되었다. 임상에서 얻어진 각 인체 부위별 무릎관절, 두경부, 폐, 골반영상에서도 GSE 처리하여 얻어진 영상이 해부학적 구조를 판독하는데 도움이 죄었다. 결론 : GSE 영상의 재구성은 대조도를 증가 시킬뿐 아니라 인체내 관심부위의 농도분포를 별도로 재구성할 수 있으므로 이중방사선조사(double exposure)에 의해 발생되는 화질의 저하를 보정함으로써 화질 개선을 가능하게 하였다. Linacgram 화질 개선은 simulation image 및 치료계획에서 발생한 DRR과 multi-layer 중첩영상 분석에 사용할 수 있으며 영상 비교 시 치료부위의 신속하고 정밀한 확인을 가능하게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.236-244
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• 2011

성능이 저하된 IVR 장치의 지속적 사용은 환자 및 시술자의 방사선 피폭을 증가시킬 뿐 아니라, 잘못된 영상정보를 제공함으로써 환자에게 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 IVR장치의 성능평가를 위한 적절한 시험방법 및 검사기준을 마련하고자 하였다. IVR장치의 국내현황 및 규격을 조사하였으며, 표준팬텀을 이용하여 국내 IVR장치의 성능을 현장 측정함으로써, 국내 실정에 맞는 적절한 IVR 장치의 화질 및 성능평가 기준을 설정하였다. 장치의 기본적 성능에 관한 검사를 위해 관전압시험, 관전류 시험, 반가층 시험을 실시하며, NEMA stndard XR-21 Phantom을 표준팬텀으로 사용하여 화질 및 선량 평가를 하도록 하였다. 표준팬텀을 이용한 검사항목은 image-field geometry, spatial resolution, low-contrast iodine detectability, wire resolution, phantom entrance dose이다. 또한 매일, 매주, 1개월, 3개월, 6개월 및 1년 주기의 평가항목을 설정하였다. 장치의 성능기준은 진단용방사선안전관리 규정을 준용하여 kVp시험은 평균오차 ${\pm}10%$, mA시험은 평균오차 ${\pm}15%$, 반가층시험은 80kVp에서 최소 2.3mmAl으로 설정하였다. 표준팬텀의 검사기준은 image-field geometry에서 최소 acceptable이 나와야 하며, spatial resolution은 Image Intensifier 나 detector 크기기준으로 34-40cm은 0.8 lp/mm, 28-33cm은 1.0lp/mm, 22-27cm은 1.2 lp/mm이상이 나와야 한다. low contrast iodine detectability는 최소농도 200mg/cc 이상 보여야 하며, phantom entrance dose는 10R/min을 초과해서는 안 된다. Wire resolution은 정지 상태에서 최소 0.012인치까지 보여야 하며, 움직일 때 최소 0.022인치까지 보여야 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.201-208
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• 2008

물리적 평가(physical evaluation)가 영상품질의 객관화와 정량화를 위한 토대를 제공함에도 불구하고, 부정확하고 가변적인 특성을 지닌 주관적 평가(subjective evaluation)가 영상평가에 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구에서는 디지털 방사선 영상의 물리적 평가와 주간적 평가의 단점을 상호 보완하고 객관적 정량화를 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 임상에 사용되고 있는 4대의 디지털 방사선 영상 촬영장치로부터 동일한 임상조건에서 흉부 팬톰 영상을 획득하였다. 물리적 영상평가를 위하여 디지털 흉부 팬톰 내에서 3개의 영역(폐, 심장, 그리고 복부)에 존재하는 CNR (contrast-to-noise ratio)를 측정하였고 분할(segmentation)과 정합(registration)등 다양한 영상처리기술이 적용되었다. 주관적 평가는 5명의 관찰자에 의한 저 대조도 물체의 식별 정도를 점수화 하였다. 두 평가의 특성을 보완 및 결합하고자 퍼지적분 이론이 도입되었다. 4대의 시스템으로부터의 평가결과가 비교되었으며, 물리적 평가와 주관적 평가가 항상 비례하지 않음을 보였다. 물리적 평가에서는 높은 점수를 보였던 시스템이 주관적 평가에서는 상대적으로 낮은 평가를 보였다. 본 연구에서 제안한 퍼지적분에 의한 영상평가의 정량화는 물리적 평가와 주관적 평가를 모두 포함하는 총체적인 평가 방법이며, 다양한 영상품질 평가에 유용할 것이라 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.395-401
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• 2010

영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권5호
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• pp.473-480
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• 2021

This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.438-443
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• 2008

In this paper, segmenting and classifying low contrast defects on flat panel display is one of the key problems for automatic inspection system in practice. Problems become more complicated when the quality of acquired image is degraded by the illumination irregularity. Many algorithms are developed and implemented successfully for the defects segmentation. However, vision algorithms are inherently prone to be dependent on parameters to be set manually. In this paper, one morphological segmentation algorithm is chosen and a technique using frequency domain analysis of input images is developed for automatically selection the morphological parameter. An extensive statistical performance analysis is performed to compare the developed algorithms.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.263-266
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• 2002

This paper describes extraction procedure for the center coordinates of steam generator tubes of Youngkwang NPP #6, which are arrayed in triangular patterns. Steam generator tube images taken with wide field-of-view lens and low-light lamp mounted on a ccd camera tend to have low contrast, because steam generator is sealed and poorly illuminated. The extraction procedures consists of two steps. The first step is to process the region with superior contrast in entire image of steam generator tubes and to extract the center points. Using the extracted coordinates in the first step and the geometrical array characteristics of tubes lined up in regular triangle forms, the central points of the rest region with low contrast are estimated. The straight lines from center point of a tube to neighbour points in horizontal and 60, 120$^{\circ}$ degree directions are derived. The intersections of straight line In horizontal direction and slant line in regular triangle direction are selected as the center coordinates of steam generator tubes. The Chi-square interpolation method is used to determine the line's coefficients in horizontal and regular triangle direction.