KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
다양한 구성과 완성도가 높은 게임성, 그리고 화려하고 사실적 그래픽이 더해져 수많은 마니아를 양산한 게임을 명작이라 부른다. 게임사를 통틀어 수많은 명작게임이 나왔다가 사라진 이래 다시 근래에 모바일로 부활하고 있다. 이러한 현상은 여러 가지 하드웨어적 이유나 소프트웨어적인 이유가 있겠지만 본 연구자는 게임의 몰입도를 위한 여러 요소 중 유저의 자율선택에 의한 게임 몰입도를 높일 수 있는 캐릭터의 그래픽적인 이슈를 중심으로 비교분석하고자 하였다. 여러 게임의 캐릭터 중에 세계적으로 가장 사랑 받고 있는 캐릭터 중 탄생과 더불어 세계의 게임역사에서 그 어는 캐릭터보다 다양한 발전을 보인 슈퍼마리오라는 캐릭터를 중심으로 그래픽의 발전과정과 다양한 표현연출을 가지고 있는 캐릭터로 사료되어져서 그 캐릭터를 중심으로 비교분석 연구를 통한 게임캐릭터의 다양한 발전 가능성을 제시하고자 한다.
영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.
본 연구는 10만 개 이상의 움직이는 파티클 각각이 발광원으로서 존재할 때 라이팅을 위한 실시간 렌더링 알고리즘을 제안한다. 각 라이트의 영향 범위를 동적으로 파악하기 위해 2개의 3D 텍스처를 사용하며 첫 번째 텍스처는 라이트 색상 두 번째 텍스처는 라이트 방향 정보를 가진다. 각 프레임마다 두 단계를 거친다. 첫 단계는 Compute shader 기반으로 3D 텍스처 초기화 및 렌더링에 필요한 파티클 정보를 갱신하는 단계이다. 이때 파티클 위치를 3D 텍스처의 샘플링 좌표로 변환 후 이 좌표를 기반으로 첫 번째 3D 텍스처엔 해당 복셀에 대해 영향을 미치는 파티클 라이트들의 색상 총합을, 그리고 두 번째 3D 텍스처에 해당 복셀에서 파티클 라이트들로 향하는 방향벡터들의 총합을 갱신한다. 두 번째 단계는 일반 렌더링 파이프라인을 기반으로 동작한다. 먼저 렌더링 될 폴리곤 위치를 기반으로 첫 번째 단계에서 갱신된 3D 텍스처의 정확한 샘플링 좌표를 계산한다. 샘플링 좌표는 3D 텍스쳐의 크기와 게임 월드의 크기가 1:1로 대응하므로 픽셀의 월드좌표를 그대로 샘플링 좌표로 사용한다. 샘플링한 픽셀의 색상과 라이트의 방향벡터를 기반으로 라이팅 처리를 수행한다. 3D 텍스처가 실제 게임 월드와 1:1로 대응하며 최소 단위를 1m로 가정하는데 1m보다 작은 영역의 경우 해상도 제한에 의한 계단 현상 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 개선하기 위한 텍스처 샘플링 시 보간 및 슈퍼 샘플링을 수행한다. 한 프레임을 렌더링하는데 소요된 시간을 측정한 결과 파티클이 라이트의 개수가 262144개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 146ms, deferred Lighting 파이프라인에서 46ms 가 소요되었으며, 파티클 라이트의 개수가 1024576개일 때 Forward Lighting 파이프라인에서 214ms, Deferred Lighting 파이프라인에서 104ms 가 소요되었다.
1-day protocol method는 DIAMOX 영상에서 basal 영상을 감산시키는 방법으로 혈관 예비능을 평가하는데 있어서 매우 유용한 검사지만, 검사시간이 길기 때문에 움직임에 의한 불가피한 재검사율이 높다. 기하학적으로 차이가 있는 fan-beam 콜리메이터와 parallel 콜리메이터 중 임상적으로 1-day protocol method에 가장 효율적인 콜리메이터가 무엇인지 알아보았다. 삼중 헤드 감마카메라인 triad XLT 9 (TRIONIX)와 세 가지 콜리메이터(low energy high resolution-parallel beam: LEHR-par, ultra resolution-fan beam: LEUR-fan, super fine-fan beam: LESR-fan)를 사용하였다. PET/SPECT performance phantom, Hoffman 3D phantom, volunteer 실험을 실시하여 세 가지 콜리메이터의 감도, 대조도, 해상력, 영상의 질을 비교 측정하였다. Pixel size를 fan-beam 콜리메이터와 동일하게 하기 위하여 parallel 콜리메이터 실험 시 zoom factor를 2.0으로 변경하였다. Scan time은 50 kcounts/frame을 만족하게 하였으며 filtered back projection (FBP)의 재구성 방법을 사용하였고 각 콜리메이터 별 최적의 영상을 위하여 cut off 값을 변화하면서 비교 측정하였다. 총 획득 계수가 동일한 조건에서 해상력과 percent background variability는 LESR과 LEUR이 LEHR보다 우수한 결과를 나타내었고, 영상의 육안평가에서 선호도는 LESR, LEUR, LEHR 순이었다. 영상 획득 시간은 LESR이 낮은 감도로 인하여 LEUR과 LEHR보다 약 2배 더 길게 소요됐다. Volunteer 실험의 결과 LESR을 사용할 때보다 LEUR 또는 LEHR을 사용 할 때 약 10-14분 정도 시간이 감소했다. 1-day protocol method는 단 한 번의 움직임에도 재검사가 불가피하기 때문에 적절한 분해능뿐만 아니라 높은 감도의 유지를 위해 적절한 검사 방법의 확립이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서 동일한 계수를 획득할 경우 LEUR은 LESR보다 2배의 시간을 감소시킬 수 있었고 영상의 육안평가나 해상력도 LESR과 임상적으로 큰 차이를 보이지 않았으므로 Brain SPECT의 1-day protocol method에 가장 적합할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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