This paper presents experimental results which explore the capability of a CW laser speckle photography for tile measurement of in-plane displacement at high temperature. The serious restrictions on the application of the method seem to be the ambient air turbulence and the change of surface texture caused by the oxidation, as they tend to decorrelate the double exposured speckle patterns. In order to assess only the effect of air turbulence, a ceramics-coated stainless steel plate is heated in air and Ar-laser specklegrams are made with combination of temperature and lateral translation displacement. The slight reduction in visibility of Young's fringes is observed at $1000^{\circ}C$. The analyses of Young's fringes are carried out by a image processing system using a TV-camera and computers, and the result agrees well with the micrometer reading. Futhermore, uncoated stainless steel and Hastelloy X plates are tested and the effect of oxidation is also evaluated. The experimental results demonstrate that a CW laser speckle photography is applicable at temperatures up to $1000^{\circ}C$.
The laser has been regarded as the potential illumination source for the next generation of projectors. However, currently the major issues in applying the laser as an illumination source for projectors are beam shaping and laser speckle. We present a compact solution for both issues by using a vibrating diffractive optical element (DOE). The DOE is designed and fabricated, and it successfully transforms the circular Gaussian laser beam to a low speckle contrast uniform rectangular pattern. Under a vibration frequency of 150 Hz and amplitude of $200{\mu}m$, the speckle contrast value is reduced from 67.67% to 13.78%, and the ANSI uniformity is improved from 24.36% to 85.54%. The experimental results demonstrate the feasibility and potential of the proposed scheme, and the proposed method is a feasible approach to the miniaturization of laser projection display illumination systems.
This paper presents ESPI system for the measurement of thermal expansion coefficient of STS430 up to 1,000$^{\circ}C$. Existing methods, strain gauge and moire have the limitation of contact to object and do not supply the coefficient up to 800$^{\circ}C$. There needs to measure the data up to 800$^{\circ}C$, because heat resistant materials have high melting temperature up to 1,000$^{\circ}C$. In previous studies related to thermal strain analysis, the quantitative results are not reported by ESPI at high temperature, yet. In-plane ESPI and vacuum chamber for the reduction of air turbulence and oxidation are designed for the measurement of the coefficient up to 1,000$^{\circ}C$and speckle correlation fringe pattern images are processed by commercial image filtering tool-smoothing, thinning and enhancement- to obtain quantitative results, which is compared with references data. The comparison shows two data are agreed within 4.1% blow 600$^{\circ}C$ however, there is some difference up to 600$^{\circ}C$. Also, the incremental ratio of the coefficient is changed up to 800$^{\circ}C$. The reason is the phase transformation of STS430 probably begins at 800$^{\circ}C$.
Various methods have been proposed for enhancing the contrast of laser speckle contrast image (LSCI) in subcutaneous blood flow measurements. However, the LSCI still suffers from low image contrast due to tissue turbidity. Herein, a physicochemical tissue optical clearing (PCTOC) method was employed to enhance the contrast of LSCI. Ex vivo and in vivo experiments were performed with porcine skin samples and male ICR mice, respectively. The ex vivo LSCIs were obtained before and 90 min after the application of the PCTOC and in vivo LSCIs were obtained for 60 min after the application of the PCTOC. In order to obtain the skin recovery images, saline was applied for 30 min after the application of the PCTOC was completed. The visible appearance of the tubing under ex vivo samples and the in vivo vasculature gradually enhanced over time. The LSCI increased as a function of time after the application of the PCTOC in both ex vivo and in vivo experiments, and properly recovered to initial conditions after the application of saline in the in vivo experiment. The LSCI combined with the PCTOC was greatly enhanced even in deep vasculature. It is expected that similar results will be obtained in in vivo human studies.
본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.
Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
Prostate cancer is one of the most frequent cancers in men and is a major cause of mortality in the most of countries. In many diagnostic and treatment procedures for prostate disease accurate detection of prostate boundaries in transrectal ultrasound(TRUS) images is required. This is a challenging and difficult task due to weak prostate boundaries, speckle noise and the short range of gray levels. In this paper a method for automatic prostate segmentation in TRUS images using Gabor feature extraction and snake-like contour is presented. This method involves preprocessing, extracting Gabor feature, training, and prostate segmentation. The speckle reduction for preprocessing step has been achieved by using stick filter and top-hat transform has been implemented for smoothing the contour. A Gabor filter bank for extraction of rotation-invariant texture features has been implemented. A support vector machine(SVM) for training step has been used to get each feature of prostate and nonprostate. Finally, the boundary of prostate is extracted by the snake-like contour algorithm. A number of experiments are conducted to validate this method and results showed that this new algorithm extracted the prostate boundary with less than 10.2% of the accuracy which is relative to boundary provided manually by experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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