We developed a compact gamma camera based on a modified uniformly redundant array coded aperture to investigate the position of a $UO_2$ pellet emitting characteristic X-rays (98.4 keV) and ${\gamma}-rays$ (185.7 keV). Experiments using an only-mask method and an antimask subtractive method were conducted, and the maximum-likelihood expectation maximization algorithm was used for image reconstruction. The images obtained via the antimask subtractive method were compared with those obtained using the only-mask method with regard to the signal-to-noise ratio. The reconstructed images of the antimask subtractive method were superior. The reconstructed images of the characteristic X-rays and the ${\gamma}-rays$ were combined with the obtained image using the optical camera. The combined images showed the precise position of the $UO_2$ pellet. According to the self-absorption ratios of the nuclear material and the minimum number of effective events for image reconstruction, we estimated the minimum detection time depending on the amount of nuclear material.
IKONOS-2, QuickBird, KOMPSAT-2와 같은 고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있다. 영상융합은 서로 다른 공간, 분광해상도를 가지는 영상을 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 것을 의미하며 위성영상을 영상의 시각화, 개체 추출 등에 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 한다는 점에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 많은 영상융합 알고리즘이 제안되었지만, 대부분 의 알고리즘들은 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 효과적으로 보존하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 수정된 영상 유도 기법을 통하여 융합영상의 분광왜곡량을 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 분광 정보 왜곡량을 보정하도록 유도기법을 조정하였다. QuickBird 영상에 적용한 결과, 다양한 융합영상들이 본 알고리즘을 적용할 경우에 분광왜곡량이 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
영상융합의 목적은 다양한 영상으로부터의 정보를 하나의 영상으로 통합하는 것이다. 위성영상의 융합에 있어, 고해상도의 전정영상과 저해상도의 다중분광영상을 결합하기 위해 많은 영상 융합기법들이 제안되어왔으며, 융합결과의 공간적 세밀함과 분광정보 모두를 보존하는 것은 매우 중요하다. 웨이블릿 변환을 이용한 영상 융합기법은 분광정보의 보존 측면에서 다른 융합 기법에 비해 좋은 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 IKONOS 영상을 이용한 수정된 a'trous 알고리즘 기반 웨이블릿 영상융합 기법을 제안한다. IKONOS 영상의 실험결과, 기존의 a'trous 알고리즘을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적인 기법임을 확인할 수 있었다.
영상 처리는 인터넷 시대가 발전함에 따라 중요한 한 분야로 인식되고 있다. 영상은 획득, 저장, 전송하는 과정에서 여러 가지 원인으로 인해 영상의 열화가 발생된다. 주로 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 영상 복원에 관한 많은 연구가 계속되고 있다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 salt and pepper 잡음의 영향을 제거하기 위해, 화소 분포를 이용한 변형된 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
This study proposes a modified sub-aperture stitching algorithm, which uses an image sharpening algorithm and particle swarm optimization to improve the stitching accuracy. In sub-aperture stitching interferometers with high positional accuracy, the high-frequency components of measurements are more important than the low-frequency components when compensating for position errors using a sub-aperture stitching algorithm. Thus we use image sharpening algorithms to strengthen the high-frequency components of measurements. When using image sharpening algorithms, sub-aperture stitching algorithms based on the least-squares method easily become trapped at locally optimal solutions. However, particle swarm optimization is less likely to become trapped at a locally optimal solution, thus we utilized this method to develop a more robust algorithm. The results of simulations showed that our algorithm compensated for position errors more effectively than the existing algorithm. An experimental comparison with full aperture-testing results demonstrated the validity of the new algorithm.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 다중워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB 값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
영상복원은 영상에 첨가되는 여러가지 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 등 방법들이 제안되었으나 이러한 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 마스크 메디안 값의 여부에 따라 마스크 크기를 확대 시키는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권1호
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pp.47-50
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2006
An active contour model has been used to detect the edges in a still image. In order to apply the active contour model to edge detection, the energy function which consists of internal, external and image energies should be defined. After defining the energy function, the edge of an object is detected through minimization of the value of the energy function. In this paper, the modified internal energy function is proposed to improve the convergence of the energy function when the active contour model is applied to the tracking of deformable objects using the greedy algorithm. In order to show the performance of the proposed energy function, experiments were carried out for the still and animated images.
The level set based approach is one of active methods for contour extraction in image segmentation. Since Osher and Sethian introduced the level set framework in 1988, the method has made the great impact on image segmentation. However, there are some problems to be solved; such as multi-objects segmentation, noise filtering and much calculation amount. In this paper we address the drawbacks of the previous level set methods and propose an extension of the traditional fast level set to cope with the limitations. We introduce a relationship matrix, a new split-and-merge criterion, a modified Chan-Vese criterion and a novel filtering criterion into the traditional fast level set approach. With the segmentation experiments we evaluate the proposed method and show the promising results of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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