• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제53권1호
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• pp.106-110
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• 2010

해마경화증은 난치성 측두엽간질의 가장 흔한 원인들 중 하나이다. 일반적으로 해마경화증은 뇌 자기공명영상에서 높은 민감도와 특이도로 규명될 수 있다. 이 병변의 뇌 자기공명영상 소견은 해마에 국한된 조영증가와 이와 연관된 위축된 해마 소견이라 할 수 있다. 반면에 국소성 겉질 형성이상증은 회백질-백질 경계부의 불분명함, 백질 부분의 이상 조영증강 소견을 보인다. 저자들은 수술적 치료 이전에 뇌 자기공명 영상에서 좌측 측두엽의 겉질 형성이상증의 소견을 보였으나, 수술 후 병리검사에서 해마경화증 외에 정상소견을 보였던 1례를 경험하였기에 보고하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.763-772
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• 2020

DR 시스템에서 일반X선 검사 시 환자에 의해 물리적으로 발생되는 산란X선으로 인하여 영상의 흐림 현상으로 인해 질 저하를 초래한다. 현재 임상에서는 격자를 사용하여 물리적으로 발생한 산란X선을 제거하여 영상의 대조도를 높이지만, 이로 인해 촬영조건이 증가되기 때문에 환자의 피폭선량이 증가되고 격자에 의한 아티팩트가 생길 가능성이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가상 격자 역할을 하는 VGR (virtual grid role) 알고리즘을 사용하여 Non-grid 수준의 촬영조건을 가지고 Real-grid를 사용했을 때와 유사한 영상을 얻어내는데 목적이 있다. Real-grid 영상의 70%의 촬영조건을 가지고 획득한 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 Non-grid와 GLE 알고리즘은 MTF_0.5는 0.265와 0.350, MTF_0.1은 0.412와 0.467로 차이가 나타났으며 SNR과 CNR도 차이가 있음을 보여줬다. 또한, VGR 알고리즘과 Real-grid 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 VGR 알고리즘과 Real-grid는 MTF_0.5는 0.350과 0.367, MTF_0.1은 0.467와 0.483으로 차이가 거의 없었으며 SNR과 CNR도 차이가 거의 없음을 보여줬다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권4호
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• pp.50-58
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• 2008

본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.438-456
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• 2010

홍채 인식은 고유한 홍채 패턴을 이용하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적으로 홍채인식에서 는 홍채 직경이 200 화소(pixel) 이상 되는 고해상도 홍채 영상을 사용하며, 이런 경우 인식률 감소 없이 정확한 홍채 인식 결과를 얻는다고 알려져 있다. 이를 위해 기존의 홍채 인식 시스템들은 줌렌즈 카메라를 사용하지만, 이러한 카메라는 홍채 인식기의 가격과 크기를 증가시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 줌렌즈 카메라의 사용 없이 저해상도로 취득된 홍채 영상에서의 인식 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 방법과 비교하여 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다. 첫째, 기존의 연구에서는 홍채 직경이 200 화소 이하인 저해상도 영상에서의 홍채 인식 성능 감소에 대한 정량적 분석이 진행된 바 없다. 본 연구에서는 홍채 영상의 초점 정도, 눈꺼풀 및 속눈썹 가림 정도의 영향을 배제하고, 홍채 영상의 크기 변화에 따른 인식율의 저하정도를 정량적으로 파악하였다. 둘째, 한 장의 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 홍채 영역의 에지 방향에 따라 개별적으로 다르게 학습된 다중 다층 퍼셉트론을 적용함으로써, 복원된 영상에서의 인식 정확도를 향상시켰다. 원 영상대비 6%만큼의 크기로 축소한 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원한 결과, 제안하는 방법에 의한 홍채 인식의 EER이 기존의 이중선형보간법에 의한 EER보다 0.133% (1.485% - 1.352%) 만큼 감소됨을 알 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.56-63
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• 2010

목적 : 본 논문에서는 DIR 영상을 이용하여 두뇌의 피질두께측정 연구를 수행하는 한편 평행 영상기법 중 하나인 GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)를 이용하여 GRAPPA 인자 (reduction factor, R)가 2일 때와 평행 영상기법을 이용하지 않았을 때의 결과 비교를 통해 3D DIR 영상의 획득시간 단축 가능성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)의 3D DIR 펄스열을 이용하여 6명(남자 3명, 여자 3명, $25.33{\pm}2.25$살)의 정상인 뇌에 대한 3차원 영상을 얻었다. GRAPPA 시뮬레이션은 R=2 일 때를 가정하여 수행되었고 두뇌 피질두께측정을 위해 Analyze 9.0과 Freesurfer v.4.3.0 프로그램을 사용하였다. 결과로 얻은 데이터를 T-검증을 이용하여 비교분석 하였다. 결과 : GRAPPA 기법을 통하여 복원한 영상이 잡음이 증가하는 경향을 보였으나 두뇌 피질두께 측정에는 별다른 영향을 미치지 않았다. 통계분석을 통해 비교한 결과 대부분의 두뇌 영역에서 참조영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 차이가 유의하지 않았다. 결론 : 피질두께측정 연구에 있어서 3D DIR영상의 문제점 중 하나는 긴 영상획득시간이다. 따라서 평행영상 기법 중 하나인 GRAPPA 영상기법을 적용하면 피질두께측정 연구결과의 큰 차이없이 영상 획득 시간을 단축시킬 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.113-122
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• 2000

이미 방송된 비디오 영상으로부터 자막 영역을 제거하고 원 영상으로 복원할 필요가 종종 발생한다. 복원될 영상의 량이 적을 경우 수 작업에 의한 복원이 가능하나, 비디오 영상과 같이 복원할 영상이 많아질 경우에는 수 작업에 복원은 어렵다고 볼 수 있다. 따라서 자동으로 자막 영역을 원 영상으로 복원할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 기존의 영상 복원에 관한 연구는 주로 블러링(blurring)된 영상을 주파수 필터를 사용하여 선명하게 복원하거나, 영상 통신을 위한 비디오 코딩 방법에 대한 연구가 많이 이루어졌다. 본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm)을 이용하여 자막 영역을 복원하는 방법을 제안하고자한다. 자막 복원을 위한 사전 정보로 자막 영역 정보와 장면 전환 정보를 추출한다. 추출된 자막 정보로부터 자막의 시작 프레임, 끝 프레임, 자막 문자의 구성 요소 정보를 얻을 수 있다. 자막 정보(자막의 시작 프레임, 끝 프레임)와 장면 전환 정보를 이용하여 복원의 방향성 및 복원의 종점을 결정한다. 복원의 방향성에 따라 각 프레임마다 문자의 구성 요소에 대한 블록 정합을 수행하여 원 영상을 복원한다. 실험결과 비교적 움직임이 적은 영상에서는 복원이 잘 됨을 볼 수 있었으며, 복잡한 배경을 갖고 있는 영상의 경우도 복원됨을 볼 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.49-56
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• 2020

본 연구에서는 그라디언트(gradient) 공식을 사용하여 무인항공사진의 선명도 분석을 실시하고, 작업자가 간단하게 사용할 수 있도록 MATLAB GUI(Graphical User Interface) 기반 선명도 분석 tool 제작에 대하여 소개하였다. 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 상용 software인 Agisoft사의 Metashape로 무인항공영상의 선명도를 측정한 결과와 비교하였다. 총 10장의 영상을 대상으로 두 가지 tool로 선명도를 각각 측정한 결과 동일 영상에 대하여 선명도 수치의 값들은 서로 상이하였다. 하지만 두 결괏값 간에는 0.11 ~ 0.20 정도의 일정한 편이(bias)가 존재하여 이를 소거하면 동일한 선명도를 나타내어 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 입증하였다. 또한, 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 검증하기 위하여 선명도가 낮은 무인항공사진을 저품질의 영상으로 분류한 후, 각각 이를 포함한 정사영상과 이를 제외하고 제작한 정사영상의 품질을 비교하였다. 실험결과, 저품질의 무인항공사진을 포함하고 있는 정사영상은 해상도 타겟 부분의 흐림 현상으로 품질 분석이 불가하였다. 하지만 저품질의 무인항공사진을 제외하고 제작한 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)는 해상도 타겟이 선명하게 관측 가능하여 bar target은 3.2cm, siemens star는 4.0cm이었다. 이 결과는 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.95-102
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• 2005

본 논문은 잡음이 존재하는 전송 선로를 통한 영상 전송 시 발생하는 손실 블록에 대한 방향성 복구 방법을 제안한다. 손실된 블록은 웨이블릿 부대역의 에너지(EWS)와 DC값의 차이(DDC)에 의해 적응적으로 선택되어진 이웃 블록들을 이용한 선형 보간법에 의해 복구된다. 고정된 4-이웃 블록을 사용하여 복구하는 방법은 강한 에지영역에서 블록화된 블러링 효과를 발생시킨다. 본 논문의 방향성 복구 방법은 에지나 영상 내의 방향성 정보에 따라 적응적으로 변하는 이웃 블록을 사용하기 때문에 강한 에지영역에서 효과적이다. EWS만 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 수직, 수평 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 대각 에지에 대해서는 약점을 가지고 있다. DDC만을 이용하여 이웃블록을 선택하는 경우는 대각 에지에서는 좋은 성능을 보이지만 에지 프로파일에 따라 약점을 보인다. 따라서 EWS와 DDC 정보를 함께 이용하여 적응적으로 손실 블록을 복구할 이웃블록을 선택함으로써 두 가지방법의 약점을 서로 보완하여 더 좋은 성능을 보일 수 있다. 모의실험 결과 본 논문의 블록 복구 방법은 객관적 평가와 주관적 평가에서 모두 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.29-38
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• 2012

의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.