• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권1호
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• pp.363-371
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• 2014

In this paper, a new super-resolution algorithm is proposed by using successive frames for generating high-resolution frames with better quality than those generated by other conventional interpolation methods. Generally, each frame used for super-resolution must only have global translation and motions of sub-pixel unit to generate good result. However, the newly proposed MSR algorithm in this paper is exempt from such constraints. The proposed algorithm consists of three main processes; motion estimation for image registration, normalization of motion vectors, and pattern analysis of edges. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than other conventional algorithms.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.457-469
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• 2003

In this paper, we have proposed the efficient algorithm that can segment the video scene change using a various statistical characteristics obtained from by applying the wavelet transformation for each frames. Our method firstly extracts the histogram features from low frequency subband of wavelet-transformed image and then uses these features to detect the abrupt scene change. Second, it extracts the edge information from applying the mesh method to the high frequency subband of transformed image. We quantify the extracted edge information as the values of variance characteristic of each pixel and use these values to detect the gradual scene change. And we have also proposed an algorithm how extract the proper key frame from segmented video scene. Experiment results show that the proposed method is both very efficient algorithm in segmenting video frames and also is to become the appropriate key frame extraction method.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.587-599
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• 2011

NIIRS(National Imagery Interpretability Rating Scale)는 영상의 판독력을 설명하는 품질 지표로 고해상도 위성영상의 품질을 나타내는데 널리 사용되어 왔다. 이는 MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio), 또는 GSD(Ground Sampling Distance)와는 달리 객관적이고, 직관적으로 영상의 전반적인 품질을 설명할 수 있다는 점에서, 그 활용도가 매우 크다고 할 수 있다. NIIRS는 전문 판독가에 의해 육안으로 직접 측정되거나, 영상의 에지 분석(Edge analysis)을 통해 정확하게 추정할 수 있다. 일반적으로 에지 분석에는 품질 측정을 위해 특별히 제작된 인공의 표적이 사용된다. 이 인공표적의 일례로 특정 크기의 반사율 차이를 가지는 흑백 패턴의 천막 형태가 있으며, 이러한 인공표적은 인공위성의 촬영경로 상에 설치되어 진다. 이 때문에 인공표적을 이용하는 방식은 표적의 설치와 관련하여 많은 비용이 지출될 뿐 아니라, 수시로 수행될 수 없다는 문제점을 가지게 된다. 이에 본 논문에서는 영상에서 쉽게 관측될 수 있는 자연표적들로부터 정확한 NIIRS 추정이 가능한 새로운 방식의 에지 분석법을 제안하였다. 이 방법은 임의의 성질을 가지는 자연표적의 특성을 반영하기 위해 알고리즘의 강인성이 강조되었으며, 다양한 실험들을 통해 성능이 평가되었다. 실험 결과는 제안 알고리즘이 기존 방식의 대안으로서 충분히 활용 가능함을 보여 주었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.145-150
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• 2022

The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.87-98
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• 1994

Object-oriented analysis-synthesis coding subdivides each image of a sequence into moving objects and compensates the motion of each object. Thus it can reconstruct real motion better than conventional motion-compensated coding techniques at very-low-bit-rates. It uses a mapping parameter technique for estimating motion information of each object. Since a mapping parameter technique uses gradient operators it is sensitive to redundant details and noise. To accurately determine mapping parameters, we propose a new analysis method using integral projections for estimation of gradient values. Also to reconstruct correctly the local motion the proposed algorithm divides an image into segmented objects each of which having uniform motion information while the conventional one assumes a large object having the same motion information. Computer simulation results with several test sequences show that the proposed image analysis method in object-oriented analysis-synthesis coding shows better performance than the conventional one.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1188-1193
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• 2013

In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.125-130
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• 2006

The number of the living endothelial cells and the shape of those are very import clinical parameters for the evaluation of the quality of cornea. In this paper, we developed the automated endothelial cell counting and shape analysis algorithm for a confocal microscope. Since, the endothelial images from the confocal microscope has a non-uniform illumination and low contrast between cell boundaries and cell bodies, it is very difficult to segment the cells from the endothelial images. To cope with these difficulties, we proposed the new two stage image processing algorithm. At first stage algorithm, we used a high-pass filter and histogram equalization to compensate the non-uniform brightness pattern and a morphological filter and a watershed method are applied to detect the boundary of cells. From this stage, we could count the number of cells in an endothelial image. At second stage algorithm, we used a Voronoi diagram method to classify the shape of cells. This cell shape analysis and the percent of hexagonal cells are very sensitive in detecting the early endothelium damage. To evaluate the performance of the proposed system, we p개cessed seven endothelial images obtained using a confocal microscope. The proposed system correctly counted 95.5% cells and classified 92.0% of hexagonal cell shapes. This result is better than any others in this research area.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.545-550
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• 2004

디지털 내시경 영상에서 식도염 등의 이상부위를 검출하기 위하여 임상 영상의 색상과 텍스쳐 인자에 대한 정보를 얻은 후 판별분석에 의해 영상의 이상부위론 인식하 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 개발하기 위하여 여러 가지 영상처리 인자들 중에서 어떠한 인자들이 정상과 이상 부위를 구별할 수 있는 중요한 특징 인자가 되는지를 구명하였다. 이 특징 인자들을 이용하여 식도염의 중요한 진단기준이라 할 수 있는 미란 및 궤양에 대한 검출을 수행하였다. 이를 검증하기 위하여 20개의 영상 이미지를 사용하였으며 판별분석의 알고리즘을 사용할 때 보정단계와 검증단계의 성공률은 각각 92.8%와 92.4%를 나타내었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권2호
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• pp.205-211
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• 2017

비알콜성 지방간에서 지방 간염으로 진행되는 확률이 높은 중등증 이상에서 적극적인 진단과 치료가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비알콜성 지방간을 경도, 중등증, 중증으로 나누어 GLCM 알고리즘의 컴퓨터 분석기법을 이용하여 정량적인 방법으로 분류하였다. 또한 지방간 중에서 국소지방회피영역의 초음파영상의 특징을 알아보고자 하였다. 정상, 경도, 중등도, 중증지방간, 국소적 저지방영역, 각각 80증례를 대상으로 GLCM 알고리즘의 파라미터 중에 간초음파영상의 인식률이 높은 자기상관성, 편차의 제곱, 평균의 합, 분산의 합에 대한 값을 산출하였다. GLCM알고리즘의 파라미터 인식률의 결과는 평균 97.5%로 나타났다. 국소적 저지방 영상분석의 결과는 정상실질과 가장 유사한 값을 나타내었다. 초음파검사는 일차적인 선별검사법으로 쉽게 접근할 수 있지만 숙련도에 따라 검사방법의 정확도나 결과의 일치성 부분에서 차이가 있을 수 있다. GLCM알고리즘을 적용하여 지방간 정도를 정량적으로 분류할 수 있었으며, 국소적 저지방영역은 지방침착이 되지 않은 균질한 간실질임을 예측 가능하였다. 이러한 GLCM 컴퓨터영상분석이 지방간뿐만 아니라 다른 병변의 감별에도 중요한 정보를 제공할 것으로 판단한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.565-572
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• 2011

본 연구에서는 초분광영상의 분광혼합분석을 위한 endmember를 효율적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 N-FINDR기법의 장점과 IEA기법의 장점을 혼합한 형태로서, 추출하고자하는 endmemebr의 개수 등 사전 입력변수를 전혀 요구하지 않는다. 또한 반복계산 과정에서 단계별로spectral unmixing을 수행하므로 endmember별 abundance fraction을 최종 결과물로 생성한다. USGS의 분광라이브러리를 이용하여 생성한 모의 초분광 영상자료에의 시험적용 결과, endmember의 개수와 반사특성, abundance fraction이 매우 정확하게 추출되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 영상 영역 내에 단일 물질로 순수하게 100% 피복된 pure pixel이 존재하지 않는 경우가 흔히 발생하는 실제 초분광 영상자료에의 적용성 시험을 위한 연구가 진행될 예정이다.