• 제목/요약/키워드: image conversion

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DSP 임베디드 숫자-점자 변환 영상처리 알고리즘의 구현 (Implementation of DSP Embedded Number-Braille Conversion Algorithm based on Image Processing)

  • 채진영;우다라;김원호
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.14-17
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    • 2016
  • 본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 숫자-자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 숫자-점자 변환 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 팽창과 라벨링 연산을 수행하고 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 모의실험한 결과, A4 용지에 인쇄된 숫자(0-9)에 대하여 91.8% 변환 성공률을 보여 주었고, DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 90% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 숫자-자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.

3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 기본영상 재조합을 통한 재생영상의 깊이 변환 (Depth-Conversion in Integral Imaging Three-Dimensional Display by Means of Elemental Image Recombination)

  • 서장일;신승호
    • 한국광학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.24-30
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    • 2007
  • 3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 기본영상의 재조합을 통한 재생영상의 깊이변환에 관하여 연구하였다. 렌즈 배열 또는 카메라 배열 등을 통하여 획득된 영상 배열을 적절한 조건 하에서 재조합하여 재생함으로써 재생영상의 깊이에 대해 도치(pseudoscopic) 영상 또는 정치(orthoscopic) 영상, 허상, 실상 뿐만 아니라 임의의 깊이로의 왜곡 없는 변환이 가능하다. 본 논문에서는 각 변환에 대한 재조합 조건을 이론적으로 유도하고 실험을 통하여 확인하였다.

JPEG 영상 복원을 위한 다중 모드 채도 복원과 연산 재배열 기반의 시간 최적화된 컬러 변환 (Time-optimized Color Conversion based on Multi-mode Chrominance Reconstruction and Operation Rearrangement for JPEG Image Decoding)

  • 김영주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.135-143
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    • 2009
  • 최근 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 늘어남에 따라 효율적인 영상 코덱 개발의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT 변환과 컬러변환 배열간의 선형성을 바탕으로 이들 연산순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고 재배열된 부동소수점 연산에 정수 맵핑을 적용하여 시간 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 크게 단축하는 컬러변환 기법을 제안한다. 또한, 제안된 기법은 연산 재배열 및 정수 맵핑의 양자화오류로 인한 화질 저하를 다중 모드 채도 재구성 기법을 적용하여 보상하도록 한다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능평가를 통해 제안 된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 복원 영상의 화질 저하를 최소화하면서 실행시간을 크게 단축함을 알 수 있었다.

Liquid crystal modulator를 이용한 엑스선 검출기에 관한 연구 (Study for X-ray detector using liquid crystal modulator)

  • 허승욱;조성호;김윤석;김영빈;남상희;박지군
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.5-9
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    • 2009
  • 디지털 방사선 검출기의 주된 연구동향은 영상의 해상도 향상, 대면적화, 동영상 구현 등${\cdots}$ 이라 할 수 있다. 이런 연구는 방사선 변환과정에 따라 크게 직접변환 방식과 간접 변환 방식으로 나눌 수 있으며 각각 고유한 장단점을 내포하고 있다. 간접변환 방식의 경우 형광체의 사용으로 인한 Light scattering 문제로 해상력의 저하 그리고 직접방식의 경우는 낮은 system 안정성과 동영상 구현의 어려움 등이 대표적이라 할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위한 연구로써 액정을 이용한 엑스선 검출기 연구가 진행되었으나 그 구조의 특성상 균일한 액정의 주입이 어려워 제작에 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결할 수 있는 구조를 제안하고 이를 Simulation 통해 제안된 구조의 가능성을 검토해 보았다.

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Deep Learning-Based Computed Tomography Image Standardization to Improve Generalizability of Deep Learning-Based Hepatic Segmentation

  • Seul Bi Lee;Youngtaek Hong;Yeon Jin Cho;Dawun Jeong;Jina Lee;Soon Ho Yoon;Seunghyun Lee;Young Hun Choi;Jung-Eun Cheon
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제24권4호
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    • pp.294-304
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    • 2023
  • Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.

Color Temperature Conversion Method Using Reference White Region Estimation

  • Do, Hyun-Chul;Chien, Sung-Il;Tae, Heung-Sik
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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    • pp.872-875
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    • 2002
  • This paper presents an efficient method of estimating the correlated color temperature of an input color image and of generating a converted color image that can approximate the new target color temperature. After extracting the potential reference white region for an uncalibrated color image and estimating its correlated color temperature, the color conversion method produces a new color image with a target color temperature. Speed improvement and memory reduction have been achieved by using a simple transfer method without involving the CIE XYZ conversion step.

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망막 두께 측정을 위한 32채널 영상획득장치 개발 (Development of 32-Channel Image Acquisition System for Thickness Measurement of Retina)

  • 양근호;유병국
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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    • pp.110-113
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    • 2003
  • In this paper, the multi-channel high speed data acquisition system is implemented. This high speed signal processing system for 3-D image display is applicable to the manipulation of a medical image processing, multimedia data and various fields of digital image processing. In order to convert the analog signal into digital one, A/D conversion circuit is designed. PCI interface method is designed and implemented, which is capable of transmission a large amount of data to computer. In order to, especially, channel extendibility of images acquisition, bus communication method is selected. By using this bus method, we can interface each module effectively. In this paper, 32-channel A/D conversion and PCI interface system for 3-dimensional and real-time display of the retina image is developed. The 32-channel image acquisition system and high speed data transmission system developed in this paper is applicable to not only medical image processing as 3-D representation of retina image but also various fields of industrial image processing in which the multi-point realtime image acquisition system is needed.

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Matlab을 이용한 자동 점자 변환기 (Auto Braille Translator using Matlab)

  • 김현진;김예찬;박창진;오세종;이붕주
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.691-700
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    • 2017
  • 본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 변환 알고리즘은 웹캠으로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 라벨링 처리하여 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘을 모의 실험한 결과, A5 용지에 인쇄된 숫자와 알파벳에 대하여 각각 95%, 91% 변환 성공률을 보여 주었고, 아두이노를 이용하여 서보모터로 구현한 시제품 시험을 통해 89% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.

집적영상에서 요소영상의 좌표변환을 이용한 정치실영상 구현 (Orthoscopic real image reconstruction in integral imaging by modifying coordinate of elemental image)

  • 장재영;조명진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.1646-1652
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    • 2015
  • 본 논문에서는 집적영상에서 정치실영상을 재생하기 위한 깊이변환법을 제안한다. 종래의 집적영상은 재생상이 반전된 깊이로 재생되는 도치영상 문제가 있다. 재생상의 깊이는 개별 요소영상의 좌표에 의해 결정된다. 요소영상 획득과 재생시스템의 기하학적 관계를 분석하여 재생상의 깊이 변환 에 필요한 수식 유도가 가능하며 이를 이용하여 도치영상을 정치영상으로 변환할 수 있다. 제안하는 방법의 유용성을 보이고 또한 이론적 분석을 검증하기 위하여 실험을 수행하였고 그 결과를 제시한다.

컬러이미지-소리 변환 시스템에 관한 기초연구 (A Basic Study on the System of Converting Color Image into Sound)

  • 김성일;정진승
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.251-256
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    • 2010
  • 본 논문은 컬러이미지에서 소리를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 위하여 색-음 상호변환에 기초한 응용 시스템의 구축을 목표로 하고 있다. 그 첫 번째 단계로서 컬러 이미지를 소리로 변환하는 방법론에 관한 기초 연구 및 이에 기반한 기본 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 컬러 영상이 갖고 있는 색상과 소리의 파동, 즉 상호 주파수 특성에서의 유사성을 이용하여 가시영역에서 가청영역으로 변환하는 방법을 제시하고, 컬러모델 변환 및 변환된 모델에서의 히스토그램을 이용하여 컬러 영상을 소리의 청각적인 요소로 변환 가능하게 하는 색-음 변환 방법을 제시하고 있다. 또한 본 연구에서 제시된 색-음 변환 방법을 토대로 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩하고 실제 기본 응용 시스템을 구현해 보았다. 그 결과 색채와 소리의 상호 연관성 즉, 색채의 색상(Hue), 채도(Saturation)및 명도(Intensity)를 음의 높이(Fundamental Frequency), 하모닉(Harmonics) 및 옥타브(Octave)에 각각 대응시키고, 변환된 음향 요소를 Csound로 합성하여 웨이브 파일로 변환됨을 확인하였다.