Kim, Min-Joo;Chang, Ji-Na;Park, So-Hyun;Kim, Tae-Ho;Kang, Young-Nam;Suh, Tae-Suk
Progress in Medical Physics
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v.22
no.1
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pp.28-34
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2011
To perform the Adaptive Radiation Therapy (ART), a high degree of deformable registration accuracy is essential. The purpose of this study is to identify whether the change of MV CBCT intensity can improve registration accuracy using predefined modification level and filtering process. To obtain modification level, the cheese phantom images was acquired from both kilovoltage CT (kV CT), megavoltage cone-beam CT (MV CBCT). From the cheese phantom images, the modification level of MV CBCT was defined from the relationship between Hounsfield Units (HUs) of kV CT and MV CBCT images. 'Gaussian smoothing filter' was added to reduce the noise of the MV CBCT images. The intensity of MV CBCT image was changed to the intensity of the kV CT image to make the two images have the same intensity range as if they were obtained from the same modality. The demon deformable registration which was efficient and easy to perform the deformable registration was applied. The deformable lung phantom which was intentionally created in the laboratory to imitate the changes of the breathing period was acquired from kV CT and MV CBCT. And then the deformable lung phantom images were applied to the proposed method. As a result of deformable image registration, the similarity of the correlation coefficient was used for a quantitative evaluation of the result was increased by 6.07% in the cheese phantom, and 18% in the deformable lung phantom. For the additional evaluation of the registration of the deformable lung phantom, the centric coordinates of the mark which was inserted into the inner part of the phantom were measured to calculate the vector difference. The vector differences from the result were 2.23, 1.39 mm with/without modification of intensity of MV CBCT images, respectively. In summary, our method has quantitatively improved the accuracy of deformable registration and could be a useful solution to improve the image registration accuracy. A further study was also suggested in this paper.
Recent years, the use of multimedia information is rapidly increasing, and the video media is the most rising one than any others, and this field Integrates all the media into a single data stream. Though the availability of digital video is raised largely, it is very difficult for users to make the effective video access, due to its length and unstructured video format. Thus, the minimal interaction of users and the explicit definition of video structure is a key requirement in the lately developing image and video management systems. This paper defines the terms and hierarchical video structure, and presents the system, which construct the clustering-based video hierarchy, which facilitate users by browsing the summary and do a random access to the video content. Instead of using a single feature and domain-specific thresholds, we use multiple features that have complementary relationship for each other and clustering-based methods that use normalization so as to interact with users minimally. The stage of shot boundary detection extracts multiple features, performs the adaptive filtering process for each features to enhance the performance by eliminating the false factors, and does k-means clustering with two classes. The shot list of a result after the proposed procedure is represented as the video hierarchy by the intelligent unsupervised clustering technique. We experimented the static and the dynamic movie videos that represent characteristics of various video types. In the result of shot boundary detection, we had almost more than 95% good performance, and had also rood result in the video hierarchy.
Kim, Seong-Jin;Jeong, Si-Chang;Hwang, In-Gyeong;Baek, Jun-Gi
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.3
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pp.58-65
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2002
In order to reduce blocking artifacts in inter-frame coded images, we propose a new image restoration algorithm, which directly processes differential images before reconstruction. We note that blocking artifact in inter-frame coded images is caused by both 8$\times$8 DCT and 16$\times$16 macroblock based motion compensation, while that of intra-coded images is caused by 8$\times$8 DCT only. According to the observation, we Propose a new degradation model for differential images and the corresponding restoration algorithm that utilizes additional constraints and convex sets for discontinuity inside blocks. The proposed restoration algorithm is a modified version of standard regularization that incorporate!; spatially adaptive lowpass filtering with consideration of edge directions by utilizing a part of DCT coefficients. Most of video coding standard adopt a hybrid structure of block-based motion compensation and block discrete cosine transform (BDCT). By this reason, blocking artifacts are occurred on both block boundary and block interior For more complete removal of both kinds of blocking artifacts, the restored differential image must satisfy two constraints, such as, directional discontinuities on block boundary and block interior Those constraints have been used for defining convex sets for restoring differential images.
Pixel values of contrast enhanced computed tomography (CE-CT) images are randomly changed. Also, the middle liver part has a problem to segregate the liver structure because of similar gray-level values of a pancreas in the abdomen. In this paper, an automatic liver segmentation method using a partial histogram threshold (PHT) algorithm is proposed for overcoming randomness of CE-CT images and removing the pancreas. After histogram transformation, adaptive multi-modal threshold is used to find the range of gray-level values of the liver structure. Also, the PHT algorithm is performed for removing the pancreas. Then, morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the boundary. Four CE-CT slices of eight patients were selected to evaluate the proposed method. As the average of normalized average area of the automatic segmented method II (ASM II) using the PHT and manual segmented method (MSM) are 0.1671 and 0.1711, these two method shows very small differences. Also, the average area error rate between the ASM II and MSM is 6.8339 %. From the results of experiments, the proposed method has similar performance as the MSM by medical Doctor.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1991.04a
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pp.17-22
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1991
최근 기계장치로부터 발생하는 소음을 감소시키는 새로운 방법으로서, 능동 적으로 소음을 제어하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이것은 원하지 않는 소음을 그 신호의 역위상을 갖는 부가음을 이용하여 능동적으 로 감쇠시키는 방법으로서, 저주파수 대역에서 비효율적인 수동적인 방법인 소음기둥에 대한 대안으로 많은 학자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 초기에 는 소음을 줄이기 위해 요구되는 여러가지 음향요소의 전달함수를 제어하는 데 대한 불가능성으로 인해 능동 소음제어에 대한 실질적인 발전이 지연되 어 왔으나 최근 마이크로 컴퓨터를 비롯한 전자공학의 발전으로 인해 적응 신호처리 분야가 등장하게 되었으며, 음향계의 소음을 원하는 수준까지 제어 하는 능동 소음제어의 실시간 구현이 가능하게 되었다. 그 중에서도 음이 1 차원적으로 전파한다고 볼 수 있는 길이가 긴 덕트구조물에서의 능동 소음 제어는 가장 기본적이며 현실적으로 자동차 배기계나 냉동.공조설비에 있어 서 실용적으로 적용할 수 있는 문제임 만큼 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 능동 소음제어 방법을 음향계에 적용하였을 때, 부가적인 음을 발생 하는 제어용 스피커로 인해 입력마이크로폰으로의 음향궤환이 존재하고 이 에 따라 제어계가 불안정해질 수 있으며, 또한 변환기의 사용으로 인한 부가 적인 전달함수가 존재하므로 이에 대한 중요한 의미를 갖고 고려하여야 한 다. 본 연구에서는 적응 필터링 이론에 의한 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측으로써 부가음을 발생시키고, 입력신호 및 제어된 출력신호간의 차인 오차를 최소화 시키도록 하는 오차적응제어법을 이용한 능동소음 제어 방법 을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해야 하는 적응 소음제어 시스템에서, 음향궤환과 함 께 필히 고려해야 하는 부가적인 전달함수의 영향을 고려한 능동 소음제어 에 대해 연구하였다. 경량화 추세에 따라 지반이나 케이싱이 경량이거나 유연하여 회전축과 동적으로 연성된 경우 회전축-베어링-지반으로 이루어진 2중구조의 회전축 계 동특성을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하므로서 회전 기계류의 진동 전반에 걸친 문제점에 대한 그 원인과 현상을 명확히 분석하여 국내의 전기 계류의 보다 신뢰성있는 설계 및 제작자료를 확보하는데 기여할 수 있게 하 였다.존의 small molecular Gd-chelate에 비해 매우 큼을 알 수 있었다. MnPC는 간세포에 흡수된 후 담도계로 배출되는 간특이성 조영제임을 확인하였다. 장비 내에서 반복 시행한 평균값의 차이는 대체적으로 유의한 차이가 없었으나, 다른 장비에서 반복 시행한 장비간의 사이에는 유의한 차이가 있는 경우가 더 많았다. 따라서 , MRS 검사를 소뇌나 뇌교의 어떤 절환에 적용하기 전에 각 장비 마다 정상 기준치를 반드시 얻은 후에 이상여부를 판 정하는 것이 필수적이라고 생각된다.EX> 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field
A feature-based 3D modeling algorithm is presented in this paper. Since conventional methods use depth-based techniques, they need much time for the image matching to extract depth information. Even feature-based methods have less computation load than that of depth-based ones, the calculation of modeling error about whole pixels within a triangle is needed in feature-based algorithms. It also increase the computation time. Therefore, the proposed algorithm consists of three phases, which are an initial 3D model generation, model evaluation, and model refinement phases, in order to acquire an efficient 3D model. Intensity gradients and incremental Delaunay triangulation are used in the Initial model generation. In this phase, a morphological edge operator is adopted for a fast edge filtering, and the incremental Delaunay triangulation is modified to decrease the computation time by avoiding the calculation errors of whole pixels and selecting a vertex at the near of the centroid within the previous triangle. After the model generation, sparse vertices are matched, then the faces are evaluated with the size, approximation error, and disparity fluctuation of the face in evaluation stage. Thereafter, the faces which have a large error are selectively refined into smaller faces. Experimental results showed that the proposed algorithm could acquire an adaptive model with less modeling errors for both smooth and abrupt areas and could remarkably reduce the model acquisition time.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.71-79
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2011
The objective of the imaging pipeline is to transform the original scene into a display image that appear similar, Generally, gamma adjustment or histogram-based method is modified to improve the contrast and detail. However, this is insufficient as the intensity and the chromaticity of illumination vary with geometric position. Thus, MSR (Multi-Scale Retinex) has been proposed. the MSR is based on a channel-independent logarithm, and it is dependent on the scale of the Gaussian filter, which varies according to input image. Therefore, after correcting the color, image quality degradations, such as halo, graying-out, and dominated color, may occur. Accordingly, this paper presents a novel color correction method using a modified image formation model in which the image is divided into three components such as global illumination, local illumination, and reflectance. The global illumination is obtained through Gaussian filtering of the original image, and the local illumination is estimated by using JND-based adaptive filter. Thereafter, the reflectance is estimated by dividing the original image by the estimated global and the local illumination to remove the influence of the illumination effects. The output image is obtained based on sRGB color representation. The experiment results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conventional methods.
In this paper, we propose speech enhancement algorithm as a pre-processing for robust speech recognition in noisy environments. Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis (AuxIVA) is performed with weighted covariance matrix using time-varying variances with scaling factor from target masks representing time-frequency contributions of target speech. The mask estimates can be obtained using Neural Network (NN) pre-trained for speech extraction or diffuseness using Coherence-to-Diffuse power Ratio (CDR) to find the direct sounds component of a target speech. In addition, outputs for omni-directional noise are closely chained by sharing the time-varying variances similarly to independent subspace analysis or IVA. The speech extraction method based on AuxIVA is also performed in Independent Low-Rank Matrix Analysis (ILRMA) framework by extending the Non-negative Matrix Factorization (NMF) for noise outputs to Non-negative Tensor Factorization (NTF) to maintain the inter-channel dependency in noise output channels. Experimental results on the CHiME-4 datasets demonstrate the effectiveness of the presented algorithms.
In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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