최근 무분별한 개발로 인한 산림지역의 훼손으로 토양의 침식이 발생하고 이는 강우와 결부되어 하천 오염 및 하천의 바닥고를 상승시켜 통수능을 저하시키는 원인이 되기도 한다. 이를 위해 국내에서는 환경영향평가 및 재해영향평가를 통하여 토사유출의 정량적 분석을 실시하여 적절한 대책을 수립하도록 하고 있다. 토사유출량 산정 시 고려되는 매개변수 중 본 연구에서는 무선조종 헬기 통하여 취득한 영상 정보를 이용하여 절취사면의 사면경사계수(LS) 및 토양피복계수(C)를 영상분석을 이용하여 보다 정확한 값을 산정하였다.
DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.
The main objective of pathologists is to achieve accurate lesion diagnoses, which has become increasingly challenging due to the growing number of pathological slides that need to be examined. However, using digital technology has made it easier to complete this task compared to older methods. Digital pathology is a specialized field that manages data from digitized specimen slides, utilizing image processing technology to automate and improve analysis. It aims to enhance the precision, reproducibility, and standardization of pathology-based researches, preclinical, and clinical trials through the sophisticated techniques it employs. The advent of whole slide imaging (WSI) technology is revolutionizing the pathology field by replacing glass slides as the primary method of pathology evaluation. Image processing technology that utilizes WSI is being implemented to automate and enhance analysis. Artificial intelligence (AI) algorithms are being developed to assist pathologic diagnosis and detection and segmentation of specific objects. Application of AI-based digital pathology in biomedical researches is classified into four areas: diagnosis and rapid peer review, quantification, prognosis prediction, and education. AI-based digital pathology can result in a higher accuracy rate for lesion diagnosis than using either a pathologist or AI alone. Combining AI with pathologists can enhance and standardize pathology-based investigations, reducing the time and cost required for pathologists to screen tissue slides for abnormalities. And AI-based digital pathology can identify and quantify structures in tissues. Lastly, it can help predict and monitor disease progression and response to therapy, contributing to personalized medicine.
A digital image processing approach has been adopted to measure the flank wear area, which is very difficult to measure using conventional techniques. Automatic thresholding of the gray-level values of an image is very useful in automated analysis of image. 1-D entropy thresholding technique is used for image processing and analysis of the flank wear area. This strategy provides more information about drill wear conditions and should therefore have a higher reliability than previous methods. This study calulated quantitatively the flank were area of drill by computer program.
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
Image compression is a fundamental technique in the field of digital image processing, which will help to decrease the storage space and to transmit the files efficiently. Recently many deep learning techniques have been proposed to promise results on image compression field. Since many image compression techniques have artifact problems, this paper has compared two deep learning approaches to verify their performance experimentally to solve the problems. One of the approaches is a deep autoencoder technique, and another is a deep convolutional neural network (CNN). For those results in the performance of peak signal-to-noise and root mean square error, this paper shows that deep autoencoder method has more advantages than deep CNN approach.
디지털이미지는 인터넷환경에서 수많은 편리함을 제공해준다. 디지털 도서관, Stock Image, 개인 사진, 중요정보 등 수많은 응용에서 디지털 이미지를 필요로 하고 있다. 하지만 디지털 이미지는 파일로 되어있어 조작이 매우 쉽다는 치명적 결점을 가지고 있다. 디지털 이미지 위조는 영상 편집 소프트웨어의 쉬운 접근성과 높은 기능성 덕분에 심각한 문제들로 부상되고 있다. 복사-이동 위조는 영상의 일부를 복사하고 동일 영상 내의 다른 위치에 붙여넣기 하는 동작은 포함하는 가장 간단한 형태의 위조이다. 복사-붙여넣기 위조를 검출하는 많은 방법들이 있지만 대부분 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시각적, 비시각적 특성에 기반한 위조를 검출하는 방법들이 비교되었다. 분석의 결과는 위의 두 가지 방법이 서로 보환할 수 있는 장점과 단점이 있음을 보였다. 그러므로 시각적, 비시각적 특징에 기반한 하이브리드 위조 검출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 각각의 기술의 단독 사용에 비해 향상된 성능을 보임을 증명하였다. 더욱이, 복사-복재 영역을 구분하는 것과 같은 위조 검출 기법에 대해 많은 정보들을 제공한다.
최근 무선 LAN통신 기능을 이용하여 보다 간편하고 빠르게 디지털 방사선 영상을 획득할 수 있는 디지털 무선 이동촬영장치가 개발되어 많은 편의성을 제공하고 있다. 응급 또는 중환자를 대상으로 시행하는 이동촬영(Portable)검사 특성상 발생할 수 있는 초점-격자 간 중심변위와 피사체의 검출기내 위치변위가 영상화질에 미치는 영향을 평가하여 디지털 무선 검출기의 가이드라인을 제시하고자 한다. 본 연구에서 사용된 장비는 Elmo-T6 Digital Mobile X선시스템(SIMAZU사), el' Tor($14{\times}17$"Wireless detector), 격자(10:1), Chest & head phantom을 사용하였다. 선량증가에 따른 후처리 영상과 초점-격자 간 중심변위와 두부팬텀의 위치변위 영상을 획득한 후 디지털 영상분석 프로그램 Image J를 사용하여 영상을 비교분석 평가하였다. 선량증가에 따른 영상의 변화에서 0.5 mAs의 선량에서는 영상이 거칠고, 적정선량인 1~2 mAs에서 시각적으로 영상의 차이를 알 수 없었고, 특히 2.5 mAs 부터 픽셀 평균값이 급격히 감소하여 대조도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 3 mAs 이상에서는 폐부분의 포화현상으로 대조도가 떨어졌다. Image J 프로그램을 이용한 분석결과 초점-격자 간과 두부팬텀의 중심의 위치변위가 커질수록 낮은 픽셀값의 빈도수가 증가하여 표면도의 윤곽형태가 사라져 대조도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중환자의 특성상 환자 자세의 어려움, 움직임, 호흡 및 X선관의 변위, 촬영거리의 적용여부에 따라 영상화질을 변화시킬 수 있다는 사실을 방사선사는 정확히 인지하여 검사에 임해야 할 것으로 사료된다.
건축 구조물의 상대적인 변위 계측을 위하여 2메가 픽셀 Full HD(FHD) 해상도의 카메라와 디지털 영상상관(DIC, Digital Image Correlation) 플랫폼을 설계하고, 계측에 영향을 주는 영상 품질을 분석하였다. DIC 플랫폼은 Freescale사의 I.MX6를 기반으로 설계하였다. 영상 상관을 이용한 계측은 영상의 품질에 따라 계측 정밀도에 영향을 줄 수 있는데, 이러한 영상 품질 요인으로 영상의 밝기(brightness), 대조(contrast), 신호대 잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio)를 분석하였다. 관심 영역(ROI, Region Of Interest)으로 설정한 부분에서 추출한 영상을 기준 영상으로 삼고, 일정 시간 경과 후 디지털 영상 상관(DIC)을 이용하여 기준 영상의 이동을 화소 및 부화소 단위로 추적 계산하여 변위를 측정하였다. 더불어 DIC 기반의 비접촉 원격 계측의 유효성을 파악하기 위하여 25m, 35m, 50m의 계측 거리에서, 영상 품질 요인 및 ROI 의 크기를 조정하여 측정을 하고 정밀도를 분석하였다.
Techniques for approximating digitalcurves by polygonal lines are a valuable tool for image analysis and data compression. S. Shilien proposed a method for segmenting a digital curve into digital straight line segments digital straight line segments which are not satisfied with the structural properties, and have more than one break point by Shilien's method. Here, the structural representation of digital straight lines and digital staight line segments is described. And a method for segmenting a digital curve into digital straight line segments which are not satisfied with the structural properties, and have more than one break point by Shilien's method. Here, the structural representation of digital straight lines and digital staight line segments is described. And a method for segmenting a digital curve into digital straight line segments which may be not satisfied with the structural properties is proposed. The number of break points extracted by this method is less than that by S. Shilien's method from the digital curve which includes the digital straight line segments not satisfied with the structural properties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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