• 제목/요약/키워드: X-ray 영상 향상 기법

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X선 토모그램의 Smoothing 효과가 암석의 물성 예측에 미치는 영향 분석 (Smoothing Effect in X-ray Microtomogram and Its Influence on the Physical Property Estimation of Rocks)

  • 이민희;김영석
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제12권4호
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    • pp.347-354
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    • 2009
  • 암석의 물성을 정확히 예측하기 위해서는 물성에 일차적인 효과를 미치는 공극구조에 대한 이해가 매우 중요하며, 정확한 공극구조와 물성시뮬레이션을 이용한 다양한 물성예측 및 변화양상의 정량적 상관관계는 많은 지구물리분야에 응용할 수 있다. 최근 비파괴 구조해석방법, 특히 X선 토모그래피를 이용한 고분해능 스캔 등이 상용화되고 컴퓨터의 성능이 향상됨에 따라 실제의 공극구조를 이용하여 투수율을 예측하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구를 투수율뿐만 아니라 속도와 전기전도도의 영역으로 확장하려는 시도를 하였다. 하지만 토모그래피 방법에서 발생하는 smoothing 효과에 의해 공극구조가 왜곡되고 계산된 물성에 오차가 발생하여, 영상처리기법(sharpening filtering 및 인공신경망 분류법)을 사용하여 smoothing 효과를 제거하는 방법을 시도하였다. 그 결과 가시적으로 향상된 공극구조를 얻을 수 있었고, 투수율 및 전기전도도의 계산값도 이론적 모델링과 유사한 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만 속도의 경우에는 smoothing 효과의 제거에도 불구하고 오차도 상대적으로 크고 향상정도도 매우 미미하였다. 박편과 토모그래피에서 얻어진 공극구조의 비교 연구를 통하여 본 연구에서 사용된 사암의 경우에는 토모그래피에서 얻어진 해상도가 너무 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 이유로 smoothing 효과가 제거되어도 속도예측의 향상은 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 방법은 토모그램의 smoothing 효과를 효율적으로 제거하였으며 이는 토모그래피방법으로 공극구조를 획득할 때 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 또한 속도예측의 경우 토모그램의 해상도가 매우 중요한 인자로 판명되었으며 투수율 예측에 일반적으로 사용되는 해상도보다 최소 세 배 이상의 높은 해상도가 요구되는 것으로 파악되었다.

토모그램의 해상도와 영상처리 기법이 속도예측에 미치는 영향 (Resolution and Image processing Methods of Tomogram and There impact of Computational Velocity Estimation)

  • 이민희;송다희;김영석
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2009년도 학술대회 초록집
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    • pp.147-154
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    • 2009
  • 암석의 속도를 정확히 예측하기 위해서는 속도에 1차적인 영향을 미치는 공극구조의 연구가 필수적이다. 이에 본 연구에서는 고해상도 구조 해석에 가장 많이 사용하고 있는 X선 토모그래피 방법을 이용하여 공극구조를 획득하였다. 그러나 X선 토모그래피 방법의 경우 그 역산과정에서 발생하는 smoothing 효과에 의해 공극구조가 왜곡될 수 있다.이를 간단한 공극구조 생성 방법인 single threshold 방법으로 이분화 할 경우 grain contact 부분이 명확히 표현되지 않아 입자의 접촉면적에 좌우되는 속도의 경우 많은 오차를 야기한다. 또한 grain contact의 정확한 기술을 위해서는 고해상도 토모그램 획득이 매우 중요하며, 해상도에 따른 속도의 변화양상 또한 정량적 분석이 필요한 부분이다. 이를 위해 본 연구에서는 영상처리 기법을 적용하여 다양한 이분화를 시도하고, 서로 다른 해상도의 토모그램을 이용하여 이들이 속도 계산에 미치는 영향을 분석하였다. 다양한 영상처리 기법을 적용한 결과 single threshold 방법으로 이분화 한 결과보다 정확한 접촉면적을 보여주는 이분화 결과를 얻을 수 있었지만 실제 계산된 속도에서는 그 향상 정도가 미미하였다. 고해상도 토모그램을 이용한 경우에는 입자의 grain contact이 명확하게 표현되었고, 속도 또한 상당히 향상된 결과를 보여주었다. 결론적으로 디지털 공극구조에서 시뮬레이션을 통한 속도 예측의 경우, 입자의 접촉 부분을 정확히 기술 할 수 있는 높은 해상도의 토모그램이 필수적이며, smoothing 효과의 제거 등의 영상처리와 병행된다면 보다 정확한 암석의 속도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

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문자인식의 전처리과정에서 영상향상 (Image Ehancement in the Pre-processing of a Character Recognition)

  • 신충호;이종은;김단환;김형균;김재석;오무송
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.139-142
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    • 2001
  • 컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 침식, 골격화의 2단계를 적용하여 기종의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켜 문자를 인식하는 알고리즘을 제안한다.

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컨테이너 검사 효율 극대화를 위한 화질 향상 기법 연구 (A Study on Technique for Image Quality Enhancement to Maximize Container Inspection Efficiency)

  • 이창호;신지혜;김장오;정영진;민병인
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제40권4호
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    • pp.639-646
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    • 2017
  • 본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.

정규화된 형상 모델을 이용한 뼈 나이 측정 방법 (A Bone Age Assessment Method Based on Normalized Shape Model)

  • 유주환;이종민;김회율
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.383-396
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    • 2009
  • 뼈 나이 측정은 소아의 내분비계 관련 질병 진단을 위해 소아과에서 널리 사용되는 방법이다. 그러나 전문 인력이 부족하여 자동화된 측정 방법에 대한 꾸준한 요구가 있었다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식기법을 이용한 자동화된 뼈 나이 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 X-ray 영상에서 손가락뼈의 각 부분을 자동으로 분류하는 과정과 분류된 뼈 영상으로부터 정규화된 형상 모델을 추출하는 과정, 그리고 정규화된 형상 모델로부터 뼈 나이를 측정하는 과정으로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 능동 형상 모델(Active Shape Model: ASM)을 이용하여 나이 측정에 사용되는 특정값 추출의 정확도를 향상시켰으며, 뼈 나이 분류를 위해 사용된 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 정규화된 형상 모델로부터 얻어진 각 뼈의 크기와 비율을 특징값으로 사용하였다. 성능 평가를 위해서 한양대학교 부속병원에서 제공한 영상에 대해 전문가가 평가한 나이와 제안한 알고리즘을 이용하여 측정된 나이를 통계적으로 비교 분석하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 특징값과 알고리즘으로 뼈 나이를 진단한 결과, 전문가에 의한 결과와 평균 0.679살의 오차 이내의 뛰어난 뼈 나이 측정 성능을 보였다.

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