• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.17-26
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• 2019

본 연구는 환자의 알레르기 예방시스템을 구축하기 위해 스마트폰을 이용하여 저장된 처방전의 이미지잡음제거를 위한 ROI 추출 방법에 중점을 두었다. 현재 ROI 추출은 제한된 실험 환경에서 좋은 성능을 보여 주었지만 실제 환경에서의 성능은 잡음으로 인해 좋지 않았다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 ROI 추출을 위해 스마트폰 영상에서 발생하는 잡음제거 방법을 제안한다. SMF, DIN, DAE, DAECNN(Denoising Autoencoder with Convolution Neural Network) and median filter with DAECNN(MF+DAECNN) 방법을 실험하였고 그 결과 DAECNN 및 MF + DAECNN 방법이 스마트폰에서 이미지의 잡음제거가 효과적임을 보여주었다. 성능 향상을 검증하기 위해 SSIM, PSNR 및 MSE 방법을 사용하였고 이 시스템은 OpenCV, C ++ 및 Python로 구현 및 실험되었고 실제 이미지에서 성능 테스트를 거쳐 자연잡음(natural noise)을 제거하는데 본 논문에서 제안한 DAECNN과 MF+DAECNN이 각 69%로 기존의 DAE 방법 55% 보다 상대적으로 높은 결과를 도출하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권3호
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• pp.80-85
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• 2021

We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.21-32
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• 2022

이미지에 레이블을 부착하는 레이블링은 객체 탐지를 수행하기 위해서는 반드시 선행되어야 하며 이러한 작업은 딥러닝 모델을 구축하는 데 있어서 큰 부담으로 여겨지고 있다. 딥러닝 모델을 훈련하기 위해서는 수 만장의 이미지가 필요하며 이러한 이미지에 인간 레이블러가 직접 레이블링을 진행하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 전체 이미지가 아닌 일부 이미지에 대한 레이블링을 통해서도 큰 성능의 저하 없이 객체 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 저품질 동양화 이미지의 객체 탐지를 위해 초고해상화 알고리즘을 이용하여 저해상도의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하고, 이 과정에서 도출되는 SSIM과 PSNR이 객체 탐지의 mAP에 미치는 영향을 분석하여 객체 탐지 분석에 필요한 레이블링을 위한 최적의 샘플링을 수행하는 방안을 제안한다. 본 연구의 결과는 이미지 레이블링을 필요로 하는 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 분할 등 딥러닝 모델 구축에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.819-825
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• 2023

흉부 CT 검사 조건 중 관전압을 100, 80 kVp, 재구성 알고리즘을 FBP, ASIR-V, DLIR로 변화 적용하여 검사 선량과 화질 변화를 비교 분석해 보았다. 그 결과 기존 관전압 보다 낮은 관전압인 100 kVp 에서 ASIR-V, DLIR 적용 시 선량을 낮추면서 120 kVp, FBP 적용 시와 가장 유사한 화질로 구현. 특히, DLIR 재구성 영상은 모든 관전압에서 SNR, CNR이 우수하였다. 또한, SSIM 지수가 1에 가장 근사하게 분석되어 원본 영상과 가장 유사도가 높은 것을 알 수 있었다. 따라서 반복적으로 흉부 CT 검사를 시행하는 경우 DLIR 적용은 검사 선량을 약 29.7% 감소시킬 수 있어 CT 검사의 가장 큰 문제점인 검사로 인한 피폭을 일부 해결하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.37-46
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• 2023

MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.191-199
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• 2023

본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.1-8
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• 2010

본 논문에서는 효과적인 프레임율 증가 변환을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 첫 번째로 제안한 삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정 방법은 기존의 양방향 움직임 추정 방법에서 발생한 문제점인 유사한 특성을 갖는 이미지에서의 잘못된 움직임 추정을 해결하여 보간 프레임 생성 시 발생한 블록화 현상을 크게 줄일 수 있었다. 두 번째로 제안한 움직임 벡터 평탄화 방법은 시공간적으로 인접한 움직임 벡터들을 고려하여 블록화 현상의 원인이 되는 아웃라이어를 제거할 수 있었다. 실험 결과 제안한 프레임율 증가 변환 방법은 기존의 방법들과 비교했을 때 평균 PSNR이 최대 4.337 dB만큼 높은 것을 확인할 수 있었고, 평균 SSIM은 최대 0.089만큼 높은 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권3호
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• pp.448-463
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• 2017

Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.