• 제목/요약/키워드: Spatial resolution

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Fan-Beam CT 영상 재구성 알고리즘 성능 비교 (Performance Comparison of Reconstruction Algorithms for Fan-Beam Computerized Tomography)

  • 이상철;조민형;이수열
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.223-229
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    • 2001
  • In this paper, we have compared the direct fan-beam reconstruction method with the rebinning method in terms of computation time and spatial resolution using computer simulation. As a result, the direct fan-beam method is superior to the rebinning method in the spatial resolution though the former needs longer computation time. However, if we adopt the quarter-detector-offset technique to improve the spatial resolution, the rebinning method outperforms the direct fan-beam method. The computation times have been evaluated using the fast algorithms optimized to reduce the number of interpolation calculations at the back-projection, and the spatial resolutions have been compared using the computer generated phantoms.

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경 엑스선 존 플레이트(Zone Plate) 설계 및 제작 (Design and Fabrication of Hard X-ray Zone Plate)

  • 천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.27-31
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    • 2010
  • 엑스선 영상의 공간분해능은 영상획득 장치에 사용되는 광학소자의 성능에 의해 결정된다. 8.5keV에서 높은 공간분해능 달성이 가능한 존 플레이트를 설계하였다. 방사광을 이용하는 대신 엑스선 튜브를 사용하는 영상시스템에서는 80nm의 공간분해능을 달성할 수 있음을 광선추적 기법을 이용하여 예측하였다. 전자빔 석판인쇄술을 이용하여 최외곽 폭 40nm를 갖는 존 플레이트가 제작하였다.

Standardized Agricultural Land Use Classification Scheme at Various Spatial Resolution of Satellite Images

  • Hong Seong Min;Jung In Kyun;Park Geun Ae;Kim Seong Joon
    • 한국농공학회논문집
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    • 제46권7호
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    • pp.15-21
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    • 2004
  • This study is to present a standardized agricultural land use classification scheme at various spatial resolution (from 1 m to 30 m) of satellite images including Landsat TM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural land use, crop types, agricultural facilities and structures of 18 items. It was found that there is a threshold spatial resolution between 4 m and 6.6 m to identify the full items. Thus it is suggested that IKONOS fusion image (MS enhanced by PAN) is required to produce land use map for agricultural purpose.

Region Growing Segmentation with Directional Features

  • Lee, Sang-Hoon
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권6호
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    • pp.731-740
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    • 2010
  • A region merging technique is suggested in this paper for the segmentation of high-spatial resolution imagery. It employs a region growing scheme based on the region adjacency graph (RAG). The proposed algorithm uses directional neighbor-line average feature vectors to improve the quality of segmentation. The feature vector consists of 9 components which includes an observation and 8 directional averages. Each directional average is the average of the pixel values along the neighbor line for a given neighbor line length at each direction. The merging coefficients of the segmentation process use a part of the feature components according to a given merging coefficient order. This study performed the extensive experiments using simulation data and a real high-spatial resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for the object-based analysis of high-spatial resolution images.

디지털 엑스선유방촬영장치에서 검출기 위치에 따른 공간분해능의 변화 (Changes in Spatial Resolution at Position of the Detector in Digital Mammography System)

  • 김민혜;천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.215-222
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    • 2016
  • 엑스선유방촬영술은 다양한 유방질환 중 석회화 병변을 진단하는데 가장 효과적인 방법이다. 환자의 의료피폭 저감과 진단에 필요한 최적의 영상을 얻기 위해서는 성능유지를 지속적으로 관리해야 한다. 엑스선유방촬영술에서 엑스선을 발생시키는 양극의 경사각도는 중심선을 기준으로 하기 때문에 조사야 내의 위치에 따라 엑스선관의 유효초점이 미세하게 달라질 수 있어 공간분해능의 차이가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 엑스선유방촬영장치에서 검출기 위치에 따른 LSF를 측정하여 MTF를 계산함으로써 공간분해능 변화에 대해서 연구하였다. 와이어 직경에 대한 변화에서 $50{\mu}m$ 직경의 와이어의 경우 가장 높은 공간주파수 값을 나타냈으며 검출기의 픽셀보다 작은 직경을 갖는 와이어를 사용해야 검출기의 공간주파수에 따른 응답을 바르게 구할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 조사야 내의 검출기의 위치에 따라서 공간주파수는 중심부분의 와이어가 나머지 와이어보다 우수한 MTF 특성을 보였으나, 그 차이는 미소하게 나타났다. 또한 중앙부분에서 반치폭 또는 유효초첨이 가장 작게 나타났으며 중앙에서 벗어날수록 반치폭이 증가하여 공간분해능이 낮아진 것으로 나타났다.

A Study on Super Resolution Image Reconstruction for Effective Spatial Identification

  • Park Jae-Min;Jung Jae-Seung;Kim Byung-Guk
    • Spatial Information Research
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    • 제13권4호
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    • pp.345-354
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    • 2005
  • 초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.

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A STUDY ON THE DETERMINATION OF THE INSTANTANEOUS FIELD OF VIEW FOR I-M HIGH RESOLUTION SATELLITE IMAGE

  • Seo Doo-Chun;Park Su-Young;Lee Dong-Han;Lee Sun-Gu;Song Jeong Heon;Lim Hyo-Suk
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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    • pp.649-652
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    • 2005
  • In this paper we present a detail approach of the determination of IFOV (Instantaneous Field of View) of high-resolution (l m) panchromatic satellite image over test site. IFOV is the representative measurements as the determination of the spatial resolution in remote sensed imaging system. It can be defined as some area on the ground with the particular altitude when the satellite acquires the image at any given time. Especially, spatial resolution of passive sensors primarily depends on their IFOV. The determination of IFOV goes through simple steps of procedure as followings: Firstly, the GSD (Ground Sample Distance) should be computed at each point on the geometrically corrected image. Then, The GSD is converted into the IFOV. So we are going to explain our test procedures and results.

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The effect of error sources on the results of one-way nested ocean regional circulation model

  • Sy, Pham-Van;Hwang, Jin Hwan;Nguyen, Thi Hoang Thao;Kim, Bo-ram
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.253-253
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    • 2015
  • This research evaluated the effect of two main sources on the results of the ocean regional circulation model (ORCMs) during downscaling and nesting the results from the coarse data. The two sources should be the domain size, and temporal and spatial resolution different between driving and driven data. The Big-Brother Experiment is applied to examine the impact of them on the results of the ORCMs separately. Within resolution of 3km grid point ORCMs applying in the Big-Brother Experiment framework, it showed that the simulation results of the ORCMs depend on the domain size and specially the spatial and temporal resolution of lateral boundary conditions (LBCs). The domain size can be selected at 9.5 times larger than the interest area, and the spatial resolution between driving data and driven model can be up to 3 of ratio resolution and updating frequency of the LBCs can be up to every 6 hours per day.

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CT 영상 재구성의 공간분해능에 대한 영향 (Influence of CT Reconstruction on Spatial Resolution)

  • 천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.85-91
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    • 2018
  • 전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.

딥러닝을 이용하여 생성한 초해상화 드론 영상의 정량적 평가 (Quantitative Evaluation of Super-resolution Drone Images Generated Using Deep Learning)

  • 서홍덕;소형윤;김의명
    • 지적과 국토정보
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    • 제53권2호
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    • pp.5-18
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    • 2023
  • 드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.