In this paper, we present a novel method for reconstructing a super-resolution image using multi-view low-resolution images captured for depth varying scene without requiring complex analysis such as depth estimation and feature matching. The proposed method is based on the iterative back projection technique that is extended to the 3D volume domain (i.e., space + depth), unlike the conventional superresolution methods that handle only 2D translation among captured images.
Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.
디스플레이 장치와 영상 기술의 발전으로 3D 입체 영상에 대한 관심과 기술적 접근이 어느 때 보다 활발하다. 입체 영상의 경우 통상 복수의 평면 영상을 이용하여 합성하게 되는데 이 과정에서 각 영상의 객관적 화질을 서로 달리 함으로써 주관적 화질을 향상시킬 수 있다는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 객관적 화질을 지나치게 달리 하거나 전반적으로 낮은 화질의 영상에서는 경계선이 제대로 재현되지 않아 입체감을 떨어뜨리는 문제가 발생한다. 또한 기존의 연구는 스테레오 영상에 한해서만 위의 가설을 검증하였으나 최근의 입체 영상에 관한 연구는 스테레오 영상뿐만 아니라 다시점 영상에서도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상과 9시점 영상에서의 비대칭 영상 부호화가 주관적 화질에 미치는 영향을 검증하고 구체적으로 어느 정도의 객관적 화질 차이를 유지하는 것이 비대칭 부호화에서 가장 효율적인지를 밝힌다. 또한 기존의 비대칭 영상 부호화와 비교하여 주관적 화질을 개선할 수 있는 더욱 효율적인 알고리듬을 제안한다. 제안되는 알고리듬은 경계선의 강도를 기준으로 매크로블록의 양자화 파라미터를 달리 하여 영상의 경계선을 보호하는 방법으로써 기존의 비대칭 영상 부호화보다 더욱 향상된 주관적 화질을 얻을 수 있다.
다시점 비디오의 일반적인 형태인 3차원 방송 서비스는 최근 많은 관심을 받고 있다. 그렇지만 3차원 방송의 성공을 위해서는 상용 가능한 컨텐츠의 개발, 사용의 용이성, 방송 품질 개선, 비용 절감 등의 과제가 남아있다. 본 논문은 이러한 과제들 중 방송 품질 개선 측면, 특히 인간 요소를 고려한 주관적 화질 개선을 중심으로 접근하여 양안식 영상과 다시점 영상에 적합한 비대칭 코딩 방법을 설명하고 최적의 주관적 화질을 유지하는 비대칭 율의 정량적인 값을 제안한다. 또한 저화질의 2차원 영상들의 경계선들이 3차원 영상의 인지에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고 경계선 왜곡의 문제점을 주관적 화질 측면에서 개선하는 경계선 보호 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존의 부호화 방법보다 주관적 화질을 개선시킴을 확인하였다.
본 논문은 다시점 영상처리 기술을 이용하여 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡(Crosstalk)을 저감하는 새로운 방법을 제안한다. 크로스톡은 현 시점 영상 정보를 주변 시점 영상 정보와 섞여 보이게 하여 출력 3차원 영상을 매우 흐리게 만든다. 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡을 저감하기 위해, 제안한 방법은 다시점 영상에 적응적 깊이 재배치와 시점 미분값 기반 크로스톡 역보상 필터를 적용한다. 또한, 제안한 방법은 에피폴라 영상 화소 보간법을 이용하여 넘침 및 아래 넘침 화소를 보상하여 영상 왜곡을 최소화한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 3차원 영상 품질을 향상시키면서 크로스톡을 효율적으로 저감함을 보여준다.
본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.
최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
This paper provides an integrated view on human and system interaction in advanced and automated systems, which adopting computerized multi-functional artifacts and complicated organizations, such as nuclear power plants, chemical plants, steel and semi-conduct manufacturing system. As current systems have advanced with various automated equipments but human operators from various organizations are involved in the systems, system safety still remains uncertain. Especially, a human operator plays an important role at the time of critical conditions that can lead to catastrophic accidents. The knowledge on human error helps a risk manager as well as a designer to create and control a more credible system. Several human error theories were reviewed and adopted for forming the integrated perspective: gulf of execution and evaluation; risk homeostasis; the ironies of automation; trust in automation; design affordance; distributed cognition; situation awareness; and plan delegation theory. The integrated perspective embraces human error theories within three levels of human-system interactions such as affordance level, psychological logic level and trust level. This paper argued that risk management process should dealt with human errors by providing (1) reasoning improvement; (2) support to situation awareness of operators; and (3) continuous monitoring on harmonization of human system interaction. This approach may help people to understand risk of human-system interaction failure characteristics and their countermeasures.
Ji Young Rho;Kwon-Ha Yoon;Sooyeon Jeong;Jae-Hoon Lee;Chul Park;Hye-Won Kim
Korean Journal of Radiology
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제21권8호
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pp.1018-1023
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2020
The coronavirus disease (COVID-19) outbreak has reached global pandemic status as announced by the World Health Organization, which currently recommends reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) as the standard diagnostic tool. However, although the RT-PCR test results may be found negative, there are cases that are found positive for COVID-19 pneumonia on computed tomography (CT) scan. CT is also useful in assessing the severity of COVID-19 pneumonia. When clinicians desire a CT scan of a patient with COVID-19 to monitor treatment response, a safe method for patient transport is necessary. To address the engagement of medical resources necessary to transport a patient with COVID-19, our institution has implemented the use of mobile CT. Therefore, we report two cases of COVID-19 pneumonia evaluated by using mobile cone-beam CT. Although mobile cone-beam CT had some limitations regarding its image quality such as scatter noise, motion and streak artifacts, and limited field of view compared with conventional multi-detector CT, both cases had acceptable image quality to establish the diagnosis of COVID-19 pneumonia. We report the usefulness of mobile cone-beam CT in patients with COVID-19 pneumonia.
IMRT, 양성자 치료와 같이 방사선 치료 기술이 발전할수록 치료 시 환자의 위치를 확인하고 그 정확성을 평가하는 기술의 중요성이 강조되고 있다. 현재 국립암센터 양성자치료센터에 설치되어 있는 양성자 치료기의 단순 X-선 영상시스템을 이용하여 콘빔 CT (cone-beam CT) 3차원 영상을 획득, 영상유도 방사선 치료의 가능성을 확인하고자 하였다. 양성자 치료기에 설치되어있는 X-선 영상시스템(SDD: 2,108 mm, SOD: 1,511 mm, Varian a277 x-ray tube & Varian Paxscan 4030: a-Si+DRZ screen)을 이용하여 양성자 갠트리를 $2^{\circ}$씩 회전시켜가면서 기하학적인 오차 측정을 위한 팬톰과 인체 팬톰 (Humanoid phantom, Rando, CA, USA)의 투사영상을 획득하였다. 현재 시스템적으로 연속적인 회전과 영상획득이 지원되지 않아서 영상획득 후 갠트리를 회전하는 방법으로 투사영상을 획득하였다. 기하학적 오차측정을 위한 팬텀과 두경부 팬텀에 대해서 $360^{\circ}$를 회전하며 180장의 투사영상($2,304{\times}3,200$, 14 bit with 127${\mu}m$ pixel pitch)을 관전압 85 kVp, 관전류 80 mA, 조사시간 0.5 s의 조건으로 촬영하였다. 콘빔 CT 영상재구성을 위해 Ram-Lak filter를 적용한 Feldkamp cone-beam 알고리즘을 사용하였으며, 획득한 180장의 투사영상을 사용하여 $0.4{\times}0.4{\times}0.4mm^3$의 voxel size를 가진 $512{\times}512{\times}512$ CT영상을 재구성하였다. 기하학적인 오차 측정방법을 통해 X-선 선원, 검출기와 갠트리의 기하학적 정보를 측정하였다. 측정된 결과에 의하면 검출기가 $0.25^{\circ}$ 회전된 오차를 보이는 것을 발견하였다. 기하학적 교정으로 재구성된 콘빔 CT 영상을 multi-planar view (axial, sagittal and coronal view) 및 3차원 영상으로 재구성하여 비교 평가 하였다. 현재 양성자치료기에 설치되어있는 단순 X-선 영상 시스템에서 기하학적 오차 측정을 위한 볼 팬텀을 이용하여 시스템의 오차를 측정하였다. 측정한 오차를 바탕으로 기하학적 교정을 통해서 두경부 및 복부 팬텀에 대한 3차원 영상인 콘빔 CT 영상들을 재구성하였다. 추후 연속적인 회전을 통한 영상획득이 가능하게 된다면, 보다 정확하고 신속한 영상재구성이 가능 하며 콘빔 CT가 영상유도 양성자 치료에 매우 유용할 것으로 사려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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