고밀도 물질의 존재에 따른 킬로볼트 및 메가볼트 에너지 전산화 단층촬영(kilovoltage & megavoltagecomputed tomography, KVCT & MVCT) 영상의 아티팩트 차이를 비교하기 위하여 Cheese 팬텀을 사용하여 KVCT와 MVCT로 얻은 영상자료를 통해 밀도변화에 따른 HU값의 변화를 비교하였다. 또한 각 영상의 sinogram 자료를 치료계획 장비에 입력 후 시행하여 치료선량에 변화 여부와 조사면내 계산값과 실측값간의 차이를 r값으로 비교분석하였으며 이에 대한 실제 환자에 적용하여 임상적용에 관한 유용성을 검정하였다. KVCT와 MVCT간에 HU값 차이는 KVCT의 밀도 3.0에서 역치를 보여 변화가 없었으나 MVCT에서는 밀도 5.0 이상도 구별하는 것을 관찰할 수 있었다. 각 방법의 Sinogram 정보를 통해 일반팬텀으로 계산한 결과 r 값이 허용오차인 1보다 낮은 비율은 KVCT와 MVCT에서 각각 94.92%, 93.87%로 큰 차이를 보이지 않았으나 고밀도팬텀을 이용해 아티팩트가 존재하는 자료를 이용한 선량계산의 결과는 KVCT와 MVCT에서 각각 88.25%와 93.77%로 다소 차이를 보였다. MVCT 이용 시에는 아티팩트가 거의 나타나지 않았고 고밀도 물질의 윤곽을 정확히 알 수 있었으며 상대적으로 선량계산의 정확성이 향상되어 척추궁 절제술 후 인공보형물이 삽입된 척추종양과 같이 결정장기와 종양이 인접한 환자에 있어서도 MVCT영상자료를 이용하여 선량 계산 시 보다 정확한 치료계획이 가능하리라 사료된다.
최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.
The purpose of this study was to investigate whether a radiometric analysis of radicular cysts and periapical granulomas is useful in the differential diagnosis. In this experiment, twenty-nine periapical radiographs of the radicular cyst and those periapical granuloma were used. The periapical radiography was taken by intraoral paralleling device. The X-ray film was digitized and digitally filtered to reduce film-grain noise. We estimated density difference of the inner/outer area, roundness or circularity, bone profile or scan line of the margin and cumulative percentage frequency curve of radicular cyst & periapical granuloma. The obtained results were as follows; 1. The differences in density between ROIs of inner and outer area of radicular cysts were smaller than those of periapical granulomas. 2. The equivalent circular diameter was over 6.3mm, there was significant difference between periapical cyst and periapical granuloma. 3. In differential diagnosis of radicular cyst and periapical granuloma using bone profile. sensitivity. specificity and accuracy were considerably high(0.83. 0.86. 0.86) respectively. 4. Cumulative percentage frequency curve of the radicular cyst was closer to the pseudo-pixel value of 50 than average curve, whereas periapical granuloma was closer to that of 0. Hence we conclude that digital radiometric features might be useful in the differential diagnosis between radicular cyst and periapical granuloma.
In this paper, we have proposed an automatic inspection system for cracks on the surface of a structure. The proposed system consists of the imaging system and the veh~cle system. The imaging system. a set of optical sensor, lens, illuminator, storage and their configuration, images the scene and store it on the hard disk. We adopted a linescan camera of 5000 pixel density to achieve high resolution without loss of simplicity. The vehicle system that moves the optical system IS ~mplemented by an AGV. The AGV moves forward at constant velocity and avoid obstacles to acquire a stable image. We have cmplemented an experimental system and have acquired images of the wall of hallway. The image is of 0.1-mmipixel resolution and the scanning time IS about 1 mlsec. The allow able scan.
자기 저장장치의 한계가 보이는 현 시점에서 홀로그래픽 저장장치는 빠른 데이터 전송율과 높은 기록밀도를 가지고 차세대 광 저장장치의 매력적인 후보로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 HDSS (Holographic data storage system)의 채널 환경에서 발생하는 2차원 심볼간 간섭효과와 픽셀 어긋남 문제로 인해 발생하는 비트 오검출 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 축약 사상 이론 (contraction mapping theorem) 기반의 반복 2차원 등화 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 다양한 홀로그래픽 채널 환경을 구성하고 모의 실험을 수행하여 제안하는 기법의 BER 성능을 측정하여 기존의 threshold detection 기법과 비교함으로써 제안 기법의 우수성을 확인하였다.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 CWMF, SWMF, A-TMF가 있으며 기존의 방법들은 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크의 잡음밀도에 따라 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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