• Title/Summary/Keyword: 영상의평가

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Evaluation of Relative Emission of Image Plate by Using Relative Sensitivity in Computed Radiography System (컴퓨터 방사선영상시스템에서 비감도를 이용한 영상판의 상대적 발광량 평가)

  • Seoung, Youl-Hun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.11
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    • pp.355-361
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    • 2014
  • The aim of the present study was to evaluate a relative emission of image plate (IP) in computed radiography (CR) system by using relative sensitivity in film/screen methods. The characteristic curve was obtained by using the uniform aluminum 11-step wedge penetrometer. X-ray exposure factors on radiographic digital image were 50 kVp, 10 mAs. We adjusted zero of all parameter of algorithms (MUSICA) so proximate to raw data and applied to 200 of exposure class. Modeling on relative emission of IP are used IP without fading time and IP after 4 hours, 8 hours, 12 hours, 24 hours in the respective storage after X-ray exposure. The results of this study showed that the sensitivity point density at the measuring of relative sensitivity in CR was suited pixel values of the 2000 easy to relatively measure the characteristic curve and when relative sensitivity is decreased, the amount of light emitted from the image signal for generating was also decreased. In conclusion, the proposed method of measurement of relative sensitivity can be utilized to evaluate the quantity of relative emission of IP in CR system.

Survey of the Knowledge of Korean Radiology Residents on Medical Artificial Intelligence (의료 인공지능에 대한 대한민국 영상의학과 전공의의 인식 조사 연구)

  • Hyeonbin Lee;Seong Ho Park;Cherry Kim;Seungkwan Kim;Jaehyung Cha
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.81 no.6
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    • pp.1397-1411
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    • 2020
  • Purpose To survey the perception, knowledge, wishes, and expectations of Korean radiology residents regarding artificial intelligence (AI) in radiology. Materials and Methods From June 4th to 7th, 2019, questionnaires comprising 19 questions related to AI were distributed to 113 radiology residents. Results were analyzed based on factors such as the year of residency and location and number of beds of the hospital. Results A total of 101 (89.4%) residents filled out the questionnaire. Fifty (49.5%) respondents had studied AI harder than the average while 68 (67.3%) had a similar or higher understanding of AI than the average. In addition, the self-evaluation and knowledge level of AI were significantly higher for radiology residents at hospitals located in Seoul and Gyeonggi-do compared to radiology residents at hospitals located in other regions. Furthermore, the self-evaluation and knowledge level of AI were significantly lower in junior residents than in residents in the 4th year of training. Of the 101 respondents, only 16 (15.8%) had experiences in AI-related study while 91 (90%) were willing to participate in AI-related study in the future. Conclusion Organizational efforts through a radiology society would be needed to meet the need of radiology trainees for AI education and to promote the role of radiologists more adequately in the era of medical AI.

An Improvement method of Digital Watermarking using Block patterns Applied to Binary Printed (블록패턴을 이용한 이진 디더영상에 적용하는 워터마킹의 성능개선)

  • 유성필;권동진;박원배;곽내정;안재형
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.703-707
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    • 2001
  • 디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린6트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 8 8 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 2 2 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 1 과 0 의 두가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출을 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.

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Evaluation of Image Quality for Scattered X-rays using in Digital Radiography (디지털방사선영상에서 산란선의 영상특성 평가)

  • Kim, Hansol;Kim, Changsoo
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.16 no.4
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    • pp.395-403
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    • 2022
  • Flat-panel detector (FPD) used in digital radiographic imaging systems was used to perform a quantitative power spectrum evaluation as a result of the thickness change of polymethyl methacrylate (PMMA), a tissue equivalent. As the PMMA thickness increases with the resolution-chart phantom image, the effect of the scattering line increases, indicating that the modulation characteristics decrease, and the image is bright. The results show that the noise of the image increases, and noise-power spectral images are obtained by Fourier transform to confirm by spatial frequency. Thus, it can be verified that the PMMA thickness and noise are proportional through the result of evaluating the change of resolution characteristics and representing the 2D noise-power spectrum as one-dimensional values by evaluating the change of scattering line with MTF as the PMMA thickness increases in the image.

Reversible Watermarking Algorithm using Difference of Quantized Coefficients in JPEG image (JPEG 영상의 양자화 계수 차이값을 이용한 가역 워터마킹 알고리즘)

  • Jo, Hyun-Wu;Lee, Hae-Yeoun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.04a
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    • pp.665-668
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    • 2012
  • 멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있으므로 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고 가역 워터마킹 방법은 하나의 솔루션이다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 기법을 제안한다. JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 유지되는 양자화 DCT 블록 데이터에 대하여 인접 블록의 계수간 차이값의 히스토그램을 계산하고, 히스토그램 쉬프팅을 통하여 가역 워터마크를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상에 삽입된 워터마크를 추출함과 동시에 원본 JPEG 표준 영상의 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 영상 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 32.33dB과 89.69%로, 표준 JPEG 압축된 영상 대비 각 3.24dB의 PSNR 차이와 2.58%의 압축률 차이를 보였다.

A Relevance Feedback-based Image Retrieval Using Fusion of Features (특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색)

  • 최치영;정성환
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.240-244
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    • 2003
  • 최근 디지털 영상 사용의 증가로 인해 자동적인 영상 색인과 검색에 관한 연구가 진행되고 있지만 일반 영상을 대상으로 하는 연구는 아직까지 만족스럽지 못한 실정이다 본 논문에서는 특징 융합을 이용한 관련성 귀환 영상 검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 GLCM의 Contrast, Engergy 그리고 Entropy를 특징 값으로 사용하였고, 특징 융합과 관련성 귀환을 검색시스템에 적용하고 성능을 평가하였다. 7 가지 종류의 영상으로 구성된 실험 데이터베이스를 사용하여 실험 결과, 개별적 특징 값인 Energy 보다 융합 특징 값을 사용한 검색 결과가 무귀환에서 4%, 1차 귀환에서 4%의 Retrieval Precision이 증가함을 볼 수 있었다.

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Emotion from Color images and Its Application to Content-based Image Retrievals (칼라영상의 감성평가와 이를 이용한 내용기반 영상검색)

  • Park, Joong-Soo;Eum, Kyoung-Bae;Shin, Kyung-Hae;Lee, Joon-Whoan;Park, Dong-Sun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.2
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    • pp.179-188
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    • 2003
  • In content-based image retrieval, the query is an image itself and the retrieval process is the process that seeking the similar images to the given query image. In this way of retrieval, the user has to know the basic physical features of target images that he wants to retrieve. But it has some restriction because to retrieve the target image he has to know the basic physical feature space such as color, texture, shape and spatial relationship. In this paper, we propose an emotion-based retrieval system. It uses the emotion that color images have. It is different from past emotion-based image retrieval in point of view that it uses relevance feedback to estimate the users intend and it is easily combined with past content-based image retrieval system. To test the performance of our proposed system, we use MPEG-7 color descriptor and emotion language such as "warm", "clean", "bright" and "delight" We test about 1500 wallpaper images and get successful result.lpaper images and get successful result.

Evaluation of DEM Accuracy from ASTER Data (ASTER 데이터에 의해 추출한 DEM 의 정확도 평가)

  • Na, Sang-Il;Park, Jong-Hwa;Shin, Hyoung-Sub
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.2028-2032
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    • 2008
  • DEM은 도시계획, 도로건설 계획, 수해지역 예측 등의 많은 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 홍수와 같은 하천재해를 분석, 관리하기 위한 유출모형 적용 때 중요한 입력 자료로 사용되고 있다. 그러나 현재 우리나라에서 사용되는 DEM 제작방법은 과정이 복잡하고 자료 전환이 불가피하며 적용범위에 있어서도 제약이 따른다. 따라서 기존에 사용되던 방법들의 한계를 극복할 수 있는 정확한 DEM 생성 방법으로 위성영상을 이용하는 연구 및 기술개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 DEM 생성 알고리즘을 ASTER 위성 영상에 적용하여 추출한 DEM의 정확도를 평가하고자 하였다. 정확도 평가는 USGS DEM을 사용하였으며, 그 결과 정사보정의 RMSE는 6개의 GCP에서 2 화소에 수렴하였고, 구름영역에서 고도값이 실제 지형보다 높게 나타났다. 또한, 금강 유역의 북동쪽으로 발달된 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만 영상 왼쪽에 위치한 분지는 평활한 지역으로 ASTER DEM과 USGS EM과의 차이가 거의 없는 것으로 나타났다. 또한, 산림 지역 등 능선의 고도값은 ASTER DEM이 USGS DEM에 비해 과소평가 되었지만, 분지 등 평탄 지역의 DEM은 차이가 거의 없는 것으로 나타났다.

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Subject Test Using Electroencephalogram According to Variation of Autostereoscopic Image Quality (무안경 입체영상의 화질변화에 따른 뇌파 기반 사용자 반응 분석)

  • Moon, Jae-Chul;Hong, Jong-Ui;Choi, Yoo-Joo;Suh, Jung-Keun
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.5 no.4
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    • pp.195-202
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    • 2016
  • There have been many studies on subject tests for 3D contents using 3D glasses, but there is a limited research for 3D contents using autostereoscopic display. In this study, we investigated to assess usability of electroencephalogram (EEG) as an objective evaluation for 3D contents with different quality using autosteroscopic display, especially for lenticular lens type. The image with optimal quality and the image with distorted quality were separately generated for autostereosopic display with lenticular lens type and displayed sequentially through lenticular lens for 26 subjects. EEG signals of 8 channels from 26 subjects exposed to those images were detected and correlation between EEG signal and the quality of 3D images were statistically evaluated to check differences between optimal and distorted 3D contents. What we found was that there was no statistical significance for a wave vibration, however b wave vibration shows statistically significant between optimal and distorted 3D contents. b wave vibration observed for the distorted 3D image was stronger than that for the optimal 3D image. This results suggest that subjects viewing the distorted 3D contents through lenticular lens experience more discomfort or fatigue than those for the optimum 3D contents, which resulting in the greater b wave activity for those watching the distorted 3D contents. In conclusion, these results confirm that electroencephalogram (EEG) analysis can be used as a tool for objective evaluation of 3D contents using autosteroscopic display with lenticular lens type.

UV Mapping Based Pose Estimation of Furniture Parts in Assembly Manuals (UV-map 기반의 신경망 학습을 이용한 조립 설명서에서의 부품의 자세 추정)

  • Kang, Isaac;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.667-670
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    • 2020
  • 최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

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