정적 영상 획득 시 기존의 정적 영상 획득 방식 대신 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임에 의한 motion correction을 적용함으로써 정적 영상 획득 시 발생되는 움직임에 의한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험은 capillary tube와 IEC body phantom을 이용하여 움직임이 없을 때 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상에 대해 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석하였으며 임의로 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 주어 motion correction 전후의 영상에 대해서도 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석 하였다. 기존의 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상의 resolution, frequency, total counts, blind test의 결과 값의 차이가 없었다. 또한 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 준 영상에 대해 motion correction 적용 전후의 비교 결과 값은 motion correction 후 resolution, frequency, blind test의 결과 값이 움직임이 없을 때의 정적 영상과 거의 차이가 없었다. 하지만 과도한 움직임에 대한 보정 시 frame당 흐림 현상이 많이 발생 하였으므로 좌표 보정이 어려워 frame을 제외하는 방법을 적용하였기 때문에 과도한 motion correction 후 삭제한 frame 수만큼 total counts에서 차이를 보였다. 정적 영상 획득 시 움직임이 예상되는 환자에게 기존의 정적 영상 획득방식이 아닌 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임 발생시 좌표 보정과 흐림 현상이 심한 frame 제외 방법을 이용하여 정적 영상에서 움직임에 의해 발생되었던 영상의 질 저하와 정량적 분석의 신뢰도 감소, 재검사에 대한 문제점을 해결할 수 있을 것이라고 생각되며 motion correction에 제공되는 다양한 프로그램 개발과 임상 적용에 대한 광범위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 지속적인 연구가 기대되는 바이다.
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.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.252-256
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1998
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
여러 모듈을 선형으로 배치하여 제작한 선형 검출기가 산업의 전수검사에 활용되고 있으나 선형 검출기로 획득한 2차원 영상에서 연결부위에 선 허상이 나타난다. 본 연구는 Flat-Field Correction 이후에 Wedge 팬텀 영상을 이용하여 선 허상을 제거하는 방법을 제시하였다. 통상적인 Flat-Field Correction을 수행하더라도 모듈의 연결부분에서 발생하는 선 허상을 제거하지 못하였다. 모듈의 연결부위에 위치한 양 엣지의 픽셀들이 Flat-Field Correction 이후 과도하게 보정되는 것을 확인하였고 이 픽셀들의 추가적인 보정을 위해 Wedge 영상을 이용하여 보정인자를 구하여 적용함으로써 선 허상이 완전히 제거된 영상을 획득하였다. 보정인자를 구하는 수동적인 절차를 자동화하여 산업에서 선 허상 제거를 쉽게 수행할 수 있도록 개선할 필요가 있다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.285-289
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1999
A processing system to produce cloud-free composite image data set was developed. In the process, a fine geometric correction based on orbit parameters and ground control points and radiometric correction based on 6S code are applied. Presently, by using AVHRR image data received at Tokyo, Okinawa, Ulaanbaatar and Bangkok, data set of 10 days composite images covering almost whole Asian region.
This study is aimed to improve the quality of image fusion results through shadow effects correction. For this, shadow effects correction algorithm is proposed and visual comparisons have been made to estimate the quality of image fusion results. The following four steps have been performed to improve the image fusion qualify First, the shadow regions of satellite image are precisely located. Subsequently, segmentation of context regions is manually implemented for accurate correction. Next step, to calculate correction factor we compared the context region with the same non-shadow context region. Finally, image fusion is implemented using collected images. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from satellite imagery.
최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.
In this paper, a new Scene-based Nonuniformity Correction (SBNUC) method is proposed by applying Image Roughness-like and Spatial Noise cost functions on deep neural network structure. The classic approaches for nonuniformity correction require generally plenty of sequential image data sets to acquire accurate image correction offset coefficients. The proposed method, however, is able to estimate offset from only a couple of images powered by the characteristic of deep neural network scheme. The real world SWIR image set is applied to verify the performance of proposed method and the result shows that image quality improvement of PSNR 70.3dB (maximum) is achieved. This is about 8.0dB more than the improved IRLMS algorithm which preliminarily requires precise image registration process on consecutive image frames.
Objectives The aim of this study is to propose an optimized tongue colour interpolation method to achieve accurate tongue image rendering. Methods We selected 60 colour chips in the chips of DIC color guide selector, and then divided randomly the colour chips into two groups. The colour chips of a group (Gr I) were used for finding the optimized colour correction factor of error and those of the other group (Gr II) were used for verifying the correction factor. We measured colour value of the Gr I colour chips with spectrophotometer, and took the colour chips image with a digital tongue image system (DTIS). We adjusted colour correction factor of error to equal the chip colour from each method. Through that process, we obtained the optimized colour correction factor. To verify the correction factor, we measured colour value of the Gr II colour chips with a spectrophotometer, and took the colour chips image with the DTIS in the two types of colour interpolation mode (auto white balance mode and optimized colour correction factor mode). And then we calculated the CIE-$L^*ab$ colour difference (${\Delta}E$) between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS. Results In auto white balance mode, The mean ${\Delta}E$ between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS was 13.95. On the other hand, in optimized colour correction factor mode, The mean ${\Delta}E$ was 9.55. The correction rate was over 30%. Conclusions In case of interpolating colour of images taken with the DTIS, we suggest that procedure to search the optimized colour correction factor of error should be done first.
This study is made to provide with a method for correcting the geometric distortion of the digital radiography image by analytical approach based upon the inverse square law and Beer's law. This study is aimed to find out and improve a mathematic model of nonlinear type. Variations in the alignment of the X-ray source, the object, and imaging plate affect digital radiography images. A model which is expressed in parameter values; e.g, angle, position, absorption coefficient, length, width and pixel account of radiography source, is developed so as to match the sample image. For the best correction of the digital image that is the most similar to the model image, a correction technique based upon tangent is developed; then applied to the digital radiography images of steel tubes. As a result, the image correction is confirmed to be made successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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