디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.
In this paper, we propose a world's first programmable video processing platform for video quality enhancement of 8K ($7680{\times}4320$) UHD (Ultra High Definition) TV at 60 frames per second. To support huge computation and memory bandwidth of video quality enhancement for 8K resolution, the proposed platform has unique features like symmetric multi-cluster architecture for data partitioning, ring data-path between clusters to support data pipelining, on-the-fly processing architecture to reduce DDR bandwidth, flexible hardware to accelerating common kernel in video enhancement algorithms. In addition to those features, general programmability of SRP (Samsung reconfigurable processor) as main core of the proposed platform makes it possible to upgrade continuously video enhancement algorithm even after the platform is fixed. This ability is very important because algorithms for 8K DTV is under development. The proposed sub-system has been embedded into SoC (System on Chip) and new 8K UHD TV using the programmable SoC is expected at CES2015 for the first time in the world.
스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.
본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신 호부각법과 결합된 선형예측방법을 제안한다. 선호부각법의 기본 개념은 Frobenius norm변에서 주어진 추정 행렬에 가장 가까이에 있는 주어진 rank의 공분산 행렬을 찾는 것이다. 선형예측방법은 높은 분해능을 보이나 낮은 신호대 잡음비 환정에서 낮은 통계적 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 선형예측방볍에 신호부각법을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 선호부각 선형예측 방법의 성능이 기존의 선형예측방법보다 우수한 통계적 성능을 제공함을 컴퓨터 시율레이션을 통하여 알 수 있었다.
Terahertz waves are superior to conventional X-ray or Magnetic Resonance Tomography(MRI), and the amount of information that can be transmitted is as large as thousands of times that conventional X-ray or MRI. In addition, Terahertz waves have great performance in analyzing an object which have some layered structure. By using this advantage, we can extract the letters of a page by analyzing information such as absorption amount and reflection amount by irradiating a closed book with pulses of various frequencies within gap of a terahertz wave. However, in the image of each page using the Terahertz wave might be obtained various kinds of noise and the different character occlusion region. So, to extract letters from the terahertz image, we must take the noise and occlusion region away. We have been working to enhancement the image quality in various ways, and keep on studying de-noising processing for enhancement about the image quality and high resolution. Finally, we also keep on studying about OCR(Optical Character Recognition) technology, which based on pattern matching technique, to read letters.
ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 색역 사상을 위한 3차원 룩업 테이블을 좀더 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존의 해상도 절감 3차원 룩업 테이블에 대해서 기술하고 하드웨어의 구조를 간소화시킨 해상도 절감 3차원 차분 룩업 테이블의 개념을 소개한다. 새로 제안하는 3차원 차분 룩업 테이블의 경우 기존의 방법과 같이 3차원 룩업 테이블을 8개의 1차원 룩업 테이블로 분해하여 구성하며 색역 사상 규칙은 현재 입력 영상 값과 색역 사상된 출력 값과의 차분 값만을 저장시키고 삼차원 보간 이후에 최종적으로 덧셈기를 추가함으로써 구성한다. 이를 통하여 필요로 하는 하드웨어의 양을 더욱 감축시킬 수 있으며 기존의 방법에 비해서 좀 더 고속으로 구현이 가능하다. 새로 제안된 하드웨어 구조는 FPGA나 ASIC으로 쉽게 구성이 가능하며 실시간 화질 개선의 용도로 쉽게 적용이 가능하다.
항공전자산업이나 반도체 산업분야에서 제품에 대한 품질관리와 안정성 확보 및 생산공정의 경비절감이라는 차원에서 초음파현미경이 사용되고 있다. 기존의 초음파현미경은 음향렌즈의 단일 특성주파수에서만 영상을 획득함으로써 깊이방향의 영상분해능이 결정되어졌다. 본 연구에서는 음향렌즈의 대역폭 내에서 동작주파수를 변화시키면서 K/sub z/방향성분의 지연을 일으켜 K/sub z/ 방향의 대역폭을 증가시키므로 깊이 분해능이 향상됨을 보였다. 실험에서는 내부의 홀을 갖는 시료와 깊은 홈을 갖는 시료에 대해 다중주파수 (4.4 ㎒∼5.6㎒)를 적용한 결과, 영상강도의 변화가 단일 주파수인 경우 10%이내로 변화하였으나 다중주파수의 경우 50%로 나타났다 한편 결함의 깊이가 다른 고체 내부의 결함에 대한초음파 영상의 복원시, 진폭의 경우에는 단일 주파수를 사용한 경우 결함의 형태는 나타났으나 깊이 정보는 알 수 없었고 다중 주파수를 사용한 경우 깊이에 따라 다른 영상 강도를 나타내며 출력되었다. 따라서 초음파 현미경에서 다중주파수를 사용할 경우, 깊이방향으로 더 좋은 영상분해능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
This paper represents a novel framework for multi-scale image fusion. Multi-scale Kalman Smoothing (MKS) algorithm with quad-tree structure can provide a powerful multi-resolution image fusion scheme by employing Markov property. In general, such approach provides outstanding image fusion performance in terms of accuracy and efficiency, however, quad-tree based method is often limited to be applied in certain applications due to its stair-like covariance structure, resulting in unrealistic blocky artifacts at the fusion result where finest scale data are void or missed. To mitigate this structural artifact, in this paper, a new scheme of multi-scale fusion framework is proposed. By employing Super Resolution (SR) technique on MKS algorithm, fine resolved measurement is generated and blended through the tree structure such that missed detail information at data missing region in fine scale image is properly inferred and the blocky artifact can be successfully suppressed at fusion result. Simulation results show that the proposed method provides significantly improved fusion results in the senses of both Root Mean Square Error (RMSE) performance and visual improvement over conventional MKS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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