본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
This paper reviews recent major activities on instrumentation and methodology of PET. The performance of the PET instrumentation can be expressed by four physical characteristics, 1) spatial resolution, 2) coincidence resolving time, 3) energy resolution, and 4) detection efficiency. The physical and technical aspects of PET systems are briefly discussed along with these characteristics. Toward high resolution PET the recent trend has been to design multiple rings of densely packed detector arrays with scintillators. In order to satisfy the sampling requirement in reconstruction, continuous detector units has been developed. Iterative image reconstruction algorithms have received considerable attention for improvement of both the sampling requirement and image quality toward the stationary PET. Better resolving time improves the maximum true coincidence rate, which is also increased with more detectors placed in coincidence with each other. It suggests that volume PET is promising for enhancement of detection efficiency. The scattered coincidence event rate may be reduced by using detectors with better energy resolution. The use of interplane septa, however, takes over improvement of energy resolution in 2D PET. Energy resolution becomes an important factor for image quality under the condition of septa removal such as volume PET. Toward full utilization of emitting photons, 3D reconstruction incorporating oblique rays has been studied, and volume reconstruction algorithms have been developed. Practical volume PET systems impose heavy burden not only to detector sets and coincidence circuits, but also to computers in the memory requirements and the data processing. In conclusion, there have been many ingenious methods in development of PET instrumentation, which are based on unique capability of PET. They will be expected to overcome technical limitations, and to approach the fundamental limits.
본 논문에서는 무선 통신 환경에서 잡음 및 간섭을 제거하여 원하는 목표물을 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 잡음과 간섭이 포함된 정보신호가 수신기에 입사하면 원하는 목표물을 정확히 추정하기 어렵기 때문에 잡음 및 간섭 신호를 제거하는 방법이 필수적이다. 수신 신호영역을 두 공간으로 분리하기 위해서 상관행렬, 공분산, 고유특성벡터, 고유치를 분석하여 전력 스펙트럼을 획득한다. 제안한 전력 스펙트럼은 잡음을 제거할 수 있는 알고리즘으로서 목표물 추정성능을 분석하기 위해서 기존의 알고리즘과 모의실험을 통해서 확인한다. 모의실험 결과로, 기존 알고리즘의 목표물방향 추정 분해능은 10°이상이지만, 제안 알고리즘의 분해능은 10°미만을 나타내었다. 제안 알고리즘이 기존 알고리즘보다 약 5°의 분해능이 향상 되었다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 목표물 추정 정확도와 분해능이 기존 알고리즘보다 우수함을 입증하였다.
국내 농업 분야 비산먼지의 배출계수와 활동도 자료는 국내의 환경조건(풍속, 습도 등)과 농업의 특성을 반영하지 않고 미국의 인벤토리 체계를 그대로 적용해 왔다. 이 연구에서는, 활동 자료 중 하나인 시간 해상도는 풍속 및 건기일수 적용을 통해 월별 배분계수를 도출하여 지역별로 시간 해상도를 향상시켰고, 공간 해상도는 시·군·구에서 동과 리로 세분화하여 지역별로 공간 해상도를 향상시켰다. 이 연구를 통해, 지금 존재하는 농업분야의 비산먼지의 배출량, 활동도 자료의 개선에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.647-650
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2006
Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
UAVs are unmanned, autonomous or remotely piloted aircraft. As UAVs become smaller, lighter and more economical, their applications continue to expand. Researches on UAVs in the field of remote sensing show development methods and purposes similar to those on satellite images, and they are widely used in studies such as 3D image composition and monitoring. In the field of environmental impact assessment(EIA), satellite information and data are mainly used. However, only low-resolution images covering long distances and large-scale data allowing for rough examination are being provided, so their uses are seriously limited. Therefore, in this paper, we construct spatial information of forest area by using unmanned aerial vehicle and seek efficient utilization and policy improvement in the field of environmental impact assessment. As a result, high-resolution images and data from UAVs can be used to identify the location status of SEIA, EIA, and small scale EIA project plans and to evaluate detailed environmental impact analysis. In addition, when provided together with infographics about Post-environmental impact investigation, it was confirmed that the possibility of periodic spatial information construction and evaluation can be used throughout the entire project contents and project post-process.In order to provide sophisticated infographics for the EIA, drone photography and GCP surveying methods were derived.The results of this study will be used as a basis for improving high-resolution monitoring and environmental impact assessment in the forest sector.
도래각 추정 알고리즘의 분해능은 배열 안테나 개구면의 크기에 비례한다. 따라서 인접한 코히런트 신호를 개구면이 작은 배열 안테나를 이용하여 분해하는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 가상 확장 배열 안테나에 대한 공간 스펙트럼들의 특성을 이용하여 분해능을 향상시키는 방안을 제시하였다. SNR이 -10 dB에서 0 dB를 갖는 코히런트 신호가 원형 배열 안테나에 입사할 경우를 시뮬레이션한 결과, 표준 DML 알고리즘은 입사 신호를 전혀 분해할 수 없었으나, 제안한 DML 알고리즘은 100 % 분해 가능함을 확인하였다.
Purpose: Evaluation of alveolar bone is important in the diagnosis of dental diseases. The periodontal ligament space is difficult to clearly depict in cone-beam computed tomography images because the reconstruction filter conditions during image processing cause image blurring, resulting in decreased spatial resolution. We examined different reconstruction filters to assess their ability to improve spatial resolution and allow for a clearer visualization of the periodontal ligament space. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography projections of 2 skull phantoms were reconstructed using 6 reconstruction conditions and then compared using the Thurstone paired comparison method. Physical evaluations, including the modulation transfer function and the Wiener spectrum, as well as an assessment of space visibility, were undertaken using experimental phantoms. Results: Image reconstruction using a modified Shepp-Logan filter resulted in better sensory, physical, and quantitative evaluations. The reconstruction conditions substantially improved the spatial resolution and visualization of the periodontal ligament space. The difference in sensitivity was obtained by altering the reconstruction filter. Conclusion: Modifying the characteristics of a reconstruction filter can generate significant improvement in assessments of the periodontal ligament space. A high-frequency enhancement filter improves the visualization of thin structures and will be useful when accurate assessment of the periodontal ligament space is necessary.
위성영상을 이용한 토지피복 분류를 시행할 때 대부분 화소의 밝기값(DN: Digital Number)에 의존하는 분광적 패턴인식기법을 사용해 왔다. 그러나 화소의 DN이 해당화소 뿐만 아니라 인접화소와도 밀접한 관련이 있다는 점을 고려할 때, 인접화소의 영향을 고려한 토지피복 분류에 관한 연구가 필요하다. 또한, 위성영상의 공간해상도가 기술의 발달로 인해 현격히 향상되고 있다는 점을 고려할 때 공간적 분류방법은 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 supervised 분류방식에 의한 분광적 분류방법과 분광적 분류방법에 화소의 공간적 분포패턴까지를 적용한 공간적 분류방법의 정확도를 평가하여 공간적 분류방법의 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 6가지 공간적 분류방법을 적용한 실험을 통해 공간적 분류방법을 이용한 경우가 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 2-6% 정도 분류정확도가 증가됨을 알 수 있었다. 또한 밴드조합을 달리 설정하여 분류를 실시한 실험을 통해 공간적 분류방법을 적용하였을 때 기존 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 향상된 정확도 결과를 얻을 수 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다.
We have developed and proposed the heavy ion CT system which consists of fluorescent screen and CCD camera equipped with image intensifier. In our system, we have measured the residual range of particles that passed a phantom and reconstructed the CT image for the distribution of relative stopping power by filtered back projection method with Shepp '||'&'||' Logan filter. The heavy ion $\^$12/C accelerated up to 400 MeV/u by HIMAC (Heavy Ion Medical Accelerator in Chiba) was used. Intensity of the beam output changes like macro pulse, the period being 3.3 sec and the width being 2 sec. The series of data was acquired in synchronizing with the pulse, leading to the improvement of S/N in the CT image. The fundamental performance was experimentally evaluated in the proposed system. The spatial resolution was estimated to be about 1 mm and the density resolution (electron density referred to water) to be about 0.01.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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