• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.9-14
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• 2021

방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.27-33
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• 2018

본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2197-2204
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• 2015

In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.32-35
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• 2005

Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.787-797
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.647-656
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• 2011

1비트 변환 (one-bit transform) 및 2비트 변환 (two-bit transform)을 이용하는 이진 블록 매칭 움직임 예측 (motion estimation) 방법은 전역 탐색 (full search) 움직임 예측 방법에 비해 블록 매칭 연산의 복잡도를 감소시키지만 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)성능 저하를 야기한다. 이러한 이진 블록 매칭 움직임 예측 방법의 정확도를 개선하기 위해 조건부 국부 탐색 (conditional localsearch)이 더해져 보완된 1비트 변환 (modified one-bit transform) 및 보완된 2비트 변환 (modified two-bit transform) 방법이 제안되었다. 그러나 이와 같이 추가적인 국부 탐색은 움직임이 빠른 영상에 대한 $16{\times}16$ 블록 크기의 움직임 예측에 있어서 많은 수의 추가적인 탐색을 필요로 한다. 본 논문은 기존의 조건부 국부 탐색 방법 대신 탐색 영역내의 각 후보 블록들의 (candidate blocks) NNMP(Number of Non-Matching Points)를 기반으로 한 효율적인 탐색 방법을 제안한다. NNMP 기반 탐색 방법을 통하여 작은 NNMP 값을 가지는 후보 블록들을 쉽게 탐색하여 최종 움직임 벡터(motion vector)를 효율적으로 찾을 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 방법들보다 복잡도 및 정확도 측면에서 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

통신 기술이 급속히 발달한 현대 사회에서 디지털 디스플레이, 카메라 등 영상장치들이 주를 이루고 있다. 그러나 영상 데이터의 전송, 저장, 획득하는 과정에서 재료, 매질 등 원인으로 영상에 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 억제하기 위하여 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.35-40
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• 2004

본 논문에서는 정지 영상의 원하는 PSNR을 만족하도록 삽입될 워터마크의 길이를 DCT 평면에서 계산하는 방법을 제안하였다. DCT의 에너지 관계를 이용하여, 삽입될 워터마크의 길이를 DCT 평면에서 직접 계산하는 식을 유도하였다. 여러 개의 실험 영상에 대해 실험결과를 통하여 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.357-362
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• 2010

The joint transform correlator (JTC) has been the best known technique for pattern recognition and identification. This paper proposes a new technique of fringe adjustment by adopting a sinusoidal amplitude-modulated iterative filter convolved with an interference fringe pattern in the joint power spectrum (JPS) domain. The comparison of our new technique and other techniques is presented to show that the newly proposed technique can successfully improve both the correlation peaks and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Simulated results of enhanced interference fringes are also presented.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.499-507
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• 2016

Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.