This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.
본 연구에서는 DSA 장치에 의하여 획득된 영상을 고역 통과 필터링 알고리즘을 구성하여 구성된 알고리즘으로 실험을 하여 혈관조영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 고역 통과 필터(High Pass Filter)는 고주파 성분은 통과시키고 저주파 성분은 차단하는 필터이다. 의료영상에서 고주파 성분은 장기(organ)의 윤곽이나 경계선 부분이 고주파 성분에 해당된다. 따라서 고역 통과 필터는 경계선 검출에도 쓰이지만 고역 강조를 위해서도 이용된다. 제시한 알고리즘으로 분석을 하여 혈관조영상의 화질을 개선할 수 있었다. 목적부위의 표현이 확연하게 두드러짐을 알 수 있었다. 제안된 방안을 이용한다면 DSA 시스템의 화질을 개선하는 소프트웨어에 적용하여 오진을 줄여주고 시술의 정확도를 더욱 높여 줄 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문에서는 WDCT(Warped Discrete Cosine Transform)의 개념에 대해서 소개하고 이의 응용분야로서 WDCT를 이용한 영상 압축 알고리듬을 제시한다. WDCT는 기존의 일반적인 DCT와 주파수 특성이 하나의 파라미터로 조절되는 IIR(infinte impulse response) 전대역 통과 필터(all-pass filter)를 직렬로 연결한 변환이다. 제시된 영상 압축 알고리듬에서는 필터의파라미터가 미리 정의된 범위 내에서 조절되도록 한다. 각 영상의 블록에 대해서 주어진 범위 내에서 가장 좋은 파라미터가 선정되면 이를 이용한 WDCT의 결과와 이 파라미터를 디코더로 전송한다. 본 논문에서는 IIR 전대역 통과 필터링 과정을 하나의 행렬로 대체하거나 DCT를 필터뱅크로 보아 IIR 필터와 DCT의 결합을 일반적인 DCT와 마찬가지로 하나의 행렬로 표현하였다. 따라서 주어진 파라미터에 따라 각각 다른 새로운 WDCT 행렬을 정의할 수 있으므로 WDCT의 결과는 행렬과 벡터의 곱으로 얻어진다. WDCT를 이용한 영상 압축의 결과는 높은 비트율과 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 DCT의 성능보다 우수함을 알 수 있었다.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.126-130
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2007
This paper proposes a method that automatically extracts characteristics of cracks such as length, thickness and direction, etc., from a concrete surface image with image processing techniques. This paper, first, uses the closing morphologic operation to adjust the effect of light extending over the whole concrete surface image. After applying the high-pass filtering operation to sharpen boundaries of cracks, we classify intensity values of the image into 8 groups and remove intensity values belong to the highest frequency group among them for the removal of background. Then, we binarize the preprocessed image. The auxiliary lines used to measure cracks of concrete surface are removed from the binarized image with position information extracted by the histogram operation. Then, cracks broken by the removal of background are extended to reconstruct an original crack with the $5{\times}5$ masking operation. We remove unnecessary information by applying three types of noise removal operations successively and extracts areas of cracks from the binarized image. At last, the opening morphologic operation is applied to compensate extracted cracks and characteristics of cracks are measured on the compensated ones. Experiments using real images of concrete surface showed that the proposed method extracts cracks well and precisely measures characteristics of cracks.
Defocussed된 정지화상은 그 PSF(point spread fufction)이 rectangular 혹은 Gaussian등의 2차함수가 되며 이것과 입력화상과의 convolution으로 모델링 할 수 있음이. 알려져 있다. 그런데 이를 TV카메라의 주사선을 이용한 analog 방식으로 개선코자 할 경우에는 매 수평주사선에 관한한 1차원적인 처리가 가능하며 이 defocussed된 화상은 원래의 화상과 일정한 폭을 가진 펄스와의 수평방향으로 convolution된 결과로 해석 할 수 있음을 밝혔다. 또한 TV 카메라의 analog compound high pass filter를 사용한 복구 실험으로써 현저히 개선된 사진을 얻을 수 있있다.
The purpose of this study was to propose the utility which was evaluated the digital image processing and clinical application of the videodensitomery. The experiments were performed with IBM-PC/16bit-AT compatible, video camera(CCdtr55, Sony Co., Japan), an color monitor(MultiSync 3D, NEC, Japan) providing the resolution of 512×480 and 64 levels of gray. Sylvia Image Capture Board for the ADC(analog to digital converter) was used, composed of digitized image from digital signal and the radiographic density was measured by 256 level of gray. The periapical radiograph(Ektaspeed EP-21, Kodak Co., U. S. A) which was radiographed dried human mandible by exposure condition of 70 kVp and 48 impulses, was used for primary X-ray detector. And them evaluated for digitzed image by low and high pass filtering, correlations between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge, aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alveolar bone, the range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255. The obtained results were as follows: 1. The edge between aluminum steps of digitized image were somewhat blurred by low pass filtering, but edge enhancement could be resulted by high pass filtering. Expecially, edge enhancement between distal root of lower left 2nd molar and alveolar lamina dura was observed. 2. The correlation between aluminum equivalent values and the thickness of aluminum step wedge was intimated, yielding the coefficient of correlation r=0.9997(p<0.00l), the regression line was described by Y=0.9699X+0.456, and coefficient of variation amounting to 1.5%. 3. The aluminum equivalent values of sound enamel, dentin, and alvolar bone were 15.41㎜, 12.48㎜, 10.35㎜, respectively. 4. The range of diffuse density for gray level ranging from 0 to 255 was wider enough than that of photodenstiometer to be within the range of 1-4.9.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
천문학회보
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제44권2호
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pp.78.1-78.1
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2019
There are a huge number of faint objects that have not been observed due to the lack of large and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional image stacking technique or the expensive large and deep surveys. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) stripe 82 which provide repeatedly scanned imaging data, a training data set is constructed: g-, r-, and i-band images of single pass data as an input and r-band co-added image as a target. Out of 151 SDSS fields that have been repeatedly scanned 34 times, 120 fields were used for training and 31 fields for validation. The size of a frame selected for the training is 1k by 1k pixel scale. To avoid possible problems caused by the small number of training sets, frames are randomly selected within that field each iteration of training. Every 5000 iterations of training, the performance were evaluated with RMSE, peak signal-to-noise ratio which is given on logarithmic scale, structural symmetry index (SSIM) and difference in SSIM. We continued the training until a GAN model with the best performance is found. We apply the best GAN-model to NGC0941 located in SDSS stripe 82. By comparing the radial surface brightness and photometry error of images, we found the possibility that this technique could generate a deep image with statistics close to the stacked image from a single-pass image.
TFT-LCD영상은 불균일한 휘도 변화를 어느 정도 허용하고 있으며, 영상 전반에 걸쳐 나타나는 큰 휘도 변화는 국부적으로 주변 영역과 차이가 나는 결함 영역을 찾는데 방해가 된다. SQI(Self Quotient Image)는 얼굴 인식 분야에서 저주파에 해당하는 조명성분을 제거 하는데 사용되어 왔으며, 일종의 High Pass Filter(고주파 통과 필터) 형태이다. 본 논문에서는 SQI가 신호의 저주파 성분을 평활화 하는 효과를 가지면서 국부적인 변화를 유지하는 특성을 가지는데 착안하여, TFT-LCD영상에 존재하는 결함을 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 TFT-LCD영상 전처리 방법들과 비교하였을 때, 평활화 효과 및 결함 영역 강조 효과가 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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