Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.45-46
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2021
의료영상이란 의료영상장비로부터 DICOM이라는 의료영상표준에 따라 저장되며, 의료영상관리 시스템인 PACS를 통해 관리된다. 이러한, 의료영상장비 ICT기술이 융합되어 급격하게 발전되고 있으며 다양한 의료영상장치가 개발되어지고 있다. 하지만, 기술력은 높아지고 있으나 개발된 의료영상장비로부터 촬영된 영상품질관리에 대한 문제점이 제기되고 있다. 이와 관련하여 다기관의 의료영상장비 개발과 해당 기기로부터 수집된 의료영상에 대한 품질을 관리할 필요성이 증가하고 있다. 따라서 코로나 19와 같은 상황에서 의료기기 개발 지원과 관리를 비대면 관리서비스 시스템 개발과 의료영상장치 개발 정도를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상에 대한 품질까지 모니터링하여 및 개선 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.141-142
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2016
의료 기관에서 정확한 진단하기 위해 아날로그 시스템인 Film System보다 Digital System을 선호하고, 장비의 설치 또한 Digital System으로 많이 보급이 되고 있다. 장비가 많이 보급이 되었지만 현재 장비에 대한 안전관리나 품질관리는 미흡하다고 할 수 있다.이에 본 연구는 Digital System의 품질관리의 중요성을 알리고, 품질관리의 항목을 설정하여, 기준 값을 제시하고자 3개월 동안 SNR, MTF, DQE를 측정한 결과 다음과 같이 나타났다. 1달은 SNR 4.02, MTF 50% 4.6lp/mm, DQE는1.4로 측정이 되었다. 3주후 SNR은 3.55, MTF 50% 3.0lp/mm, DQE는 0.7로 나타났다. 3개월 뒤 SNR은 3.45, MTF 50% 2.1lp/mm, DQE는 0.5로 나타났다. 시간이 지나갈수록 영상의 디지털영상의 물리적 평가들이 저하되는 것으로 나타났다. 시간이 지나감에 따라 의료영상이 저하됨에 따라 안전관리 뿐만 아니라 영상의 품질관리도 같이 이루어져야 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.37-39
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2012
최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.595-598
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2003
본 논문에서는 방사선투영영상을 기존 압축방법인 JPEG 압축과 새로운 표준으로 채택중인 JPEG2000을 적용하여 압축율 및 영상의 품질을 비교 실험하였다. 기존의 의료영상압축 표준의 하나인 JPEG 압축은 압축비율이 높아짐에 따라 블륵킹 현상의 발생으로 원 영상이 회손되는 압축의 한계를 인식하고 있다. 따라서 원 영상의 보호와 압축율 증가의 두 가지 면을 만족시키기 위해 Wavelet 을 사용하는 JPEG2000을 실험 평가하여 의료영상압축에 적용하고자 한다. 실험대상으로 환자 10명 정상인 10명의 투영영상을 사용하였으며, 영상의 품질, 손상도 등을 평가하기 위해 PSNR( Peak Signal to Noise Ratio )과 판독의에 의한 ROC( Receiver Operating Characteristic )분석을 실행하였다. 실험결과, 영상의 품질, 손상도를 평가하기 위한 PSNR 은 15:1 압축에서 $46.05{\pm}1.1dB$의 값을 얻었으며, JPEG의 같은 압축비율에 비해 $1.78{\pm}0.1dB$의 값이 높음을 알 수 있었다. 종합적으로 3명의 판독의에 의해 ROC 분석을 실행한 결과 15:1의 압축비율에서 압축비율과 품질을 종합하였을 때 진단에 적합한 최적 압축비율임을 보였다.
The utilization of crowdsourced spatial data has been actively researched; however, issues stemming from the uncertainty of data quality have been raised. In particular, when low-quality data is mixed into drone imagery datasets, it can degrade the quality of spatial information output. In order to address these problems, the study presents a methodology for automatically validating the geometric quality of crowdsourced imagery. Key quality factors such as spatial resolution, resolution variation, matching point reprojection error, and bundle adjustment results are utilized. To classify imagery suitable for spatial information generation, training and validation datasets are constructed, and machine learning is conducted using a radial basis function (RBF)-based support vector machine (SVM) model. The trained SVM model achieved a classification accuracy of 99.1%. To evaluate the effectiveness of the quality validation model, imagery sets before and after applying the model to drone imagery not used in training and validation are compared by generating orthoimages. The results confirm that the application of the quality validation model reduces various distortions that can be included in orthoimages and enhances object identifiability. The proposed quality validation methodology is expected to increase the utility of crowdsourced data in spatial information generation by automatically selecting high-quality data from the multitude of crowdsourced data with varying qualities.
This Paper provides perceptual metrics for video quality based on properties of human visual system, and audio quality based on human audition. All metrics work without reference signals, allowing non-intrusive, in-service measurements. A simple and easy-to-learn user interface displays the metrics and saves them in popular file formats like CSV. In this paper, proposed method was able to various and corrective measurement for the multimedia service video quality. As that it was able to application to set up service guide line and the methode of measurement and system for the set up standardization of the high quality video service.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.75-77
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2015
디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.169-172
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2019
360 영상을 이용한 실감형 미디어에 대한 관심이 날로 높아지고 있지만 높은 대역폭 요구사항으로 인해 원활히 보급되지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 360 영상을 타일 분할 기법을 적용한 뒤 각 영역의 중요도에 따라 독립적으로 품질을 조절하여 서비스하는 타일 기반 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 사용자 시점에서 타일 경계에 있는 영상 지점을 바라볼 경우 다양한 품질의 영역이 부분적으로 존재하여 사용자 경험 평가가 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 360 영상을 비균등 품질의 타일들로 구성한 후 시선 위치 데이터를 통해 사용자 시점의 영상을 렌더링하는 과정에 대해 설명한다. 또한 다양한 품질의 영역으로 존재할 수 있는 사용자 시점의 영상의 두드러지는 영역에 대해 가중치를 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 사용자 경험을 크게 해치지 않으면서 동시에 대역폭을 낮출 수 있는 360 영상 타일의 최적 구성을 찾기 위한 방향을 제시한다.
이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
Accurate minutiae extraction from input fingerprint images is one of the critical modules in robust automatic fingerprint identification system. However, the performance of a minutiae extraction is heavily dependent on the quality of the input fingerprint images. If the preprocessing is performed according to the fingerprint image characteristics in the image enhancement step, the system performance will be more robust. In this paper, we propose a knowledge-based preprocessing method, which extracts S features (the mean and variance of gray values, block directional difference, orientation change level, and ridge-valley thickness ratio) from the fingerprint images and analyzes image quality with Ward's clustering algorithm, and enhances the images with respect to oily/neutral/dry characteristics. Experimental results using NIST DB 4 and Inha University DB show that clustering algorithm distinguishes the image Quality characteristics well. In addition, the performance of the proposed method is assessed using quality index and block directional difference. The results indicate that the proposed method improves both the quality index and block directional difference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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