본 연구에서는 다양한 기종의 DSLR 카메라에서 생성되는 RAW 이미지 파일들의 구조를 분석하고 이를 기반으로 임베디드 플랫폼용 RAW 이미지 뷰어를 개발하였다. DSLR 카메라로 촬영되는 정지 이미지는 JPEG 포맷 혹은 제조사별로 상이한 RAW 이미지 파일 포맷으로 저장매체에 저장된다. RAW 이미지 파일 포맷은 DSLR 카메라 제조사별로 다르고, 해당 포맷에 대한 구체적인 정보가 공개되지 않는 이유로 휴대용 멀티미디어 기기에서 RAW 이미지 재생 기능을 충분히 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 RAW 이미지 파일 포맷인 CRW, CR2, PEF, NEF, MRW에 대한 구조를 분석하였고, 이를 기반으로 PC용 RAW 이미지 파일 분석툴과 WinCE 기반의 임베디드 플랫폼에서 구동되는 RAW 이미지 뷰어를 개발하였다. 개발된 뷰어는 WinCE 기반하에서 5가지 종류의 RAW 이미지를 지원하며, 실험 결과 S3C6410 임베디드 플랫폼에서 RAW 이미지를 로딩하는데 약 10초가 소요되었다. 본 연구에서 개발된 솔루션은 향후 휴대용 멀티미디어기기에서 RAW 이미지를 포함한 다양한 이미지를 활용하는데 적용될 수 있을 것이다.
OSMI(Ocean Scanning Multi-Spectral Imager) raw image data(Level 0) were acquired and radiometrically corrected. We have applied two methods, using solar & dark calibration data from OSMI sensor and comparing with the SeaWiFS data, to the radiometric correction of OSMI raw image data. First, we could get the values of the gain and the offset for each pixel and each band from comparing the solar & dark calibration data with the solar input radiance values, calculated from the transmittance, BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) and the solar incidence angle($\beta$, $\theta$) of OSMI sensor. Applying this calibration data to OSMI raw image data, we got the two odd results, the lower value of the radiometric corrected image data than the expected value, and the Venetian Blind Effect in the radiometric corrected image data. Second, we could get the reasonable results from comparing OSMI raw image data with the SeaWiFS data, and get a new problem of OSMI sensor.
이 연구의 목적은 Raw 이미지 파일 포맷의 특성과 문제점을 분석하고, 디지털 사진기록물 관리에 적합한지 평가하고, 공공기관에서 Raw 이미지 파일 포맷을 활용하기 위한 도입 방안을 제시하는 것이다. Raw 이미지 파일 포맷은 적용된 이미지 편집을 되돌릴 수 있는 가역성과 편집자의 의도를 효과적으로 반영할 수 있는 유연성을 지닌다. 하지만 Raw 이미지 파일 포맷의 대다수가 디지털카메라 제조업체에 종속된 독점 파일 포맷이라는 문제가 있다. Raw 이미지 파일 포맷을 표준화하기 위해 개발된 DNG 포맷은 해외 공공기관에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 그러나 공식 표준 혹은 사실상 표준으로 완전히 인정받지 못했다는 한계가 있어 표준 Raw 포맷이 등장하기까지 잠정적으로 활용하는 것이 적합하다. 한편, 대검찰청에서 포맷 변환한 디지털 사진 파일을 법적 진본성을 가진 원본으로 인정하지 않는다는 문제가 있다. 따라서 단기적으로는 포맷 변환하여 생성한 DNG 파일과 원본 Raw 파일을 캡슐화하여 병행 보존하고, 장기적으로는 포맷 변환하여 생성한 DNG 파일만으로 법적 진본성을 인정받을 수 있도록 디지털 사진기록물의 해시값과 파일 크기 기준 시점을 재정의할 필요가 있다.
영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
A raw signal simulator for synthetic aperture radar (SAR) is a useful tool for the design and implementation of SAR system. Also, in order to analyze and verify the developed SAR processor, the raw signal simulator is required. Moreover, there is the need for a test system to help designing new SAR sensors and mission of SAR system. The derived parameters of the SAR simulator also help to generate accurate SAR processing algorithms. Although the ultimate purpose of this research is to presents a general purpose SAR simulator, this paper presents a SAR simulator in frequency domain at the first step. The proposed simulator generates the raw signal by changing various simulation parameters such as antenna parameters, modulation parameters, and sampling parameters. It also uses the statistics from an actual SAR image to imitate actual physical scattering. This paper introduces the procedures and parameters of the simulator, and presents the simulation results. Experiments have been conducted by comparing the simulated raw data with original raw SAR image. In addition, the simulated raw data have been verified through commercial SAR processing software.
목적: 다양한 algorism에 의한 영상처리기법은 핵의학 영상을 결정짓는 중요한 부분을 차지하고 있다. 이에 새로운 영상처리기법인 SIEMENS (made by pixon)사의 Onco. flash processing reconstruction을 적용하여 기존의 영상처리기법을 이용한 영상과 비교 분석함으로써 그 임상적 유용성을 평가한다. 대상 및 방법: 1) Scan speed의 차이에 의한 whole body bone scan을 시행하고, raw data와 processing data의 imaeg quality를 비교 분석하여 상대 평가한다. 2) Bone static scan을 acquisition count를 달리하여 시행하고, raw data와 processing data의 image quality를 비교 분석하여 상대 평가한다. 3) 4 quadrant - bar phantom을 이용하여 raw data와 processing data와의 육안적 평가를 통한 image quality를 확인한다. 4) LSF을 통한 raw data와 processing data의 FWHM을 구하여 해상력 평가를 확인한다. 결과: 1) Whole body bone scan을 시행하여 본원 핵의학 판독의의 blinding test한 결과 scan speed 20 cm/min의 raw data와 30 cm/min의 processing data에는 임상 판독에 영향을 미칠 수준의 image quality 저하가 없었으나, 40 cm/min processing data는 영상 판독과 진단에 오류의 가능성을 배제 할 수 없는 image quality의 향상을 볼 수 없었다. 2) Bone static scan의 경우 200 kcts processing data는 200 kcts raw data보다 확실한 image quality의 향상을 가져왔으며 400 kcts raw data와 비교한 본원 핵의학 판독의 blinding test 결과 판독과 진단에 무리가 없을 수준의 유사한 image quality를 보였다. 3) 4 quadrant - bar phantom을 이용하여 raw data와 processing data와의 육안적 평가는 processing을 통한 image quality의 향상을 확인할 수 있었다. 4) LSF을 통한 raw data와 processing data의 FWHM 평가 결과, resolution의 뚜렷한 증가나 감소의 확인은 할 수 없었다. 이는 noise level의 감소와 high S/N ratio 때문이라 판단된다. 결론: 기존의 영상과 비교 분석하여 평가한 결과 Onco. flash processing reconstruction을 적용한 경우 일정 수준까지 뚜렷한 image quality의 향상을 보였으며, 이는 장비 가동률의 상승과 환자 대기일수의 단축 그리고 저선량 검사에 따른 방사선 피폭에 대한 적극적 방어의 관점에서 현재 임상 핵의학에 충분한 유용성과 타당성이 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.
Raw ginseng root of Panax ginseng is graded according to its shape and the quality of its internal tissue. A variety of grades are sold with prices according to grade. If an inferior raw ginseng is purchased, the consumer experience an economic loss. This research was conducted in order to explore the possibility of developing a noninvasive method for investigating raw ginseng's internal tissue. It has been determined that computed tomography (CT) scanner images agreed with actual cross-sections of raw ginseng. CT images were obtained to assess the internal portions of raw ginseng, and CT scans of raw ginseng were thoroughly measured using the Hounsfield unit (HU) system, since it allows for a more detailed analysis compared to nuclear magnetic resonance imaging. HU is a measure of attenuation used for CT images, with each pixel being assigned a value using a scale on which air is defined as -1000, water as 0 and compact bone as +1000. It takes about one second to process are slice and produce an image of the raw ginseng by a one channel CT scanner. An image good enough to discriminate the internal tissues can be obtained in 1/24 seconds with a one-channel CT scanner. Using this method, images of raw ginseng can be obtained and the characteristics of the internal tissues can be observed in a short time.
문서 이미지의 이진화는 문서 인식의 이전 단계에서 주로 사용되며, 이진화의 성공 여부에 따라 문서 인식의 결과에 영향을 미치는 중요한 단계로 볼 수 있다. 지금까지 문서 이미지를 이진화 하기 위한 다양한 기법들이 연구되었지만, 문서 이미지의 상태에 따라 그 결과는 다양하다. 본 논문에서는 객체 추출에 많이 이용되는 MSER(Maximally Stable Extremal Region)을 이용하여 문서 이미지를 이진화하는 기법을 제안한다. 먼저 문서 이미지에서 MSER 객체를 추출한다. 추출된 MSER 객체는 그 자체로 문서 이미지 이진화에 사용되기는 어렵기 때문에 사용하기 적합한 형태로 변경되는 과정을 거친다. 그리고 최종 MSER 객체와 문서 이미지로부터 추출한 대비 이진 이미지를 이용하여 최종 이진 이미지를 계산한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 문서 이미지의 이진화에 유용함을 보여준다.
LiDAR 자료의 전처리 방법에 관한 다양한 연구 및 이와 관련된 다양한 알고리즘이 개발되고 있으며 크게 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 방법과 원시 LiDAR 자료를 DSM 혹은 영상(image)와 같은 정규격자형식의 자료로 변환하여 사용하는 방법으로 접근하고 있다. 정규격자형식으로 변환하여 사용하는 대표적인 방법인 영상처리 기법을 이용하는 방법은 수치해석기 법의 적용이 용이하고 평활화를 통하여 노이즈의 일부가 제거되고 모델링에 유리한 장점이 있으나 자료의 변환과정에서 원시자료의 정보손실의 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적으로 정규격자형식의 자료에 적용되는 경계검출 알고리즘 및 필터링기법 등의 영상처리기법을 벡터형식의 LiDAR 원시자료에 직접 적용하기 위한 알고리즘을 제시하고 지면정보 추출 정확도를 비교함으로써 궁극적으로는 원시자료의 정보손실을 최소화한 지면정보 추출기법을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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