• Korean Journal of Radiology
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• 제22권9호
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• pp.1525-1536
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• 2021

Objective: To investigate the feasibility of cine three-dimensional (3D) balanced steady-state free precession (b-SSFP) imaging combined with a non-local means (NLM) algorithm for image denoising in evaluating cardiac function in children with repaired tetralogy of Fallot (rTOF). Materials and Methods: Thirty-five patients with rTOF (mean age, 12 years; range, 7-18 years) were enrolled to undergo cardiac cine image acquisition, including two-dimensional (2D) b-SSFP, 3D b-SSFP, and 3D b-SSFP combined with NLM. End-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stroke volume (SV), and ejection fraction (EF) of the two ventricles were measured and indexed by body surface index. Acquisition time and image quality were recorded and compared among the three imaging sequences. Results: 3D b-SSFP with denoising vs. 2D b-SSFP had high correlation coefficients for EDV, ESV, SV, and EF of the left (0.959-0.991; p < 0.001) as well as right (0.755-0.965; p < 0.001) ventricular metrics. The image acquisition time ± standard deviation (SD) was 25.1 ± 2.4 seconds for 3D b-SSFP compared with 277.6 ± 0.7 seconds for 2D b-SSFP, indicating a significantly shorter time with the 3D than the 2D sequence (p < 0.001). Image quality score was better with 3D b-SSFP combined with denoising than with 3D b-SSFP (mean ± SD, 3.8 ± 0.6 vs. 3.5 ± 0.6; p = 0.005). Signal-to-noise ratios for blood and myocardium as well as contrast between blood and myocardium were higher for 3D b-SSFP combined with denoising than for 3D b-SSFP (p < 0.05 for all but septal myocardium). Conclusion: The 3D b-SSFP sequence can significantly reduce acquisition time compared to the 2D b-SSFP sequence for cine imaging in the evaluation of ventricular function in children with rTOF, and its quality can be further improved by combining it with an NLM denoising method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.683-686
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• 2010

본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.321-326
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• 2019

블록매칭을 이용한 잡음제거 방법은 영상 내의 이웃하는 블록들이 서로 비슷한 특질을 가지고 있다는 실험적 관찰에 기반한 방법으로서 잡음제거에 있어서 우수한 성능을 보인다. 그러나 블록매칭 잡음제거 방법은 유사한 블록을 찾고 수집하는 작업이 영상 내의 이웃 블록들을 대상으로 이루어지며 참조블록의 특질은 유사한 블록을 찾는 목적 외에는 사용되지 않는다. 따라서 가우스분포 상의 이상치(outlier)가 존재할 때 잡음제거 성능은 그 값의 영향을 받을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 영상을 이진화평면으로 분해하여 각 블록의 참 화소값의 범위를 추정하고 이를 근거로 이상치 값을 추정된 참 화소값의 범위내의 값으로 대치하는 방법을 통해 확장된 블록매칭 기법을 제안한다. 전통적인 가우시안 필터는 잡음제거 대상이 되는 화소와 이웃하는 화소들의 값을 모두 계산에 적용하므로 영상의 세부적인 특질이 보존되지 않는 단점이 있는데 이를 극복하기 위해 이진화평면을 구성하여 해당 화소의 참값 범위를 추정한 후 그 범위 안에 속하는 화소값만을 이용하여 잡음제거를 하므로 세부적인 특질이 보존될 수 있는 장점이 있다. 가우시안 필터의 장점과 블록매칭의 장점을 융합하는 방법을 통해 성능 향상을 꾀할 수 있을 것으로 예상되며 실제로 잡음이 추가된 다양한 영상을 통해 실험을 한 결과 잡음제거의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1044-1051
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• 2018

In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.