홍채 인식은 동공과 흰자위 사이에 존재하는 도넛 모양의 홍채 패턴(Iris pattern)을 이용하여 자신인지 타인인지 판별하는 매우 신뢰도가 높은 생체인식기술 가운데 하나이다. 홍채 인식은 홍채 영상의 홍채 패턴으로부터 홍채 코드(Iris code)를 추출하여 인식하기 때문에 좋은 질의 홍채영상을 취득하는 것은 정확한 홍채 인식을 위해서 매우 중요하다. 이러한 홍채 영상의 질을 결정하는 중요한 요소 가운데 하나가 초점(focus)이다. 초점이 맞지 않아 흐려진(blurring) 영상은 홍채 인식에서 자신임에도 불구하고 타인으로 인식하는 FRR(false reject error)를 증가시킨다. 홍채 인식 시스템의 카메라는 고정 초점 방식과 가변 초점 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점렌즈가 고정되어 있어서 초점이 맞지 않는 영상을 취득할 경우 사용자에게 다시 요구하여 입력받도록 한다. 이는 사용자에게 불편을 초래한다. 가변 초점 방식은 사용자와의 거리를 측정하여 초점렌즈를 움직여서 초점이 잘 맞은 선명한 영상을 얻는다. 하지만, 초점렌즈를 움직이기 위해서 사용자와의 거리를 측정하는 센서와 초점렌즈를 움직이는 모터등과 같은 부가 장비가 필요하다. 따라서 카메라의 부피가 커지고, 가격이 상승하게 되는 문제점이 있다. 그리므로 본 논문은 고정 초점 카메라를 사용하여 부가 장비 없이 홍채 영상 복원 알고리즘을 사용하여 소프트웨어적으로 초점이 맞지 않아 흐려진 영상을 처리하는 방법을 제안한다. 본 논문은 초점값을 이용하여 열화(degradation)의 정도를 판단하였으며, 초점값(focus value)에 따라 점확산함수(point spread function)를 설계하여 홍채영상을 복원하였다.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
임상병리 검사분야에 있어서 환자로부터 유래된 조직이나 세포의 형태학적 변화, 세포 생리, 세포 내 분자의 추적 및 신호전달 체계 등의 임상검사 및 관련 연구를 위한 빼놓을 수 없는 주요한 진단과 연구장비로서 현미경이 가지는 의미는 크다고 할 수 있다. 현미경에 대한 포괄적인 지식과 이해를 바탕으로 현미경의 올바른 사용, 관리와 유지보수는 신뢰도 높은 이미지 획득과 그에 따른 정확한 데이터 분석을 통한 질병의 진단을 위해서 반드시 요구되는 부분이라고 할 수 있다. 광학현미경의 표준 운영 절차(standard operating procedure, SOP)는 현미경의 작동 절차와 함께 검사실 규모에 따른 현장 사용자의 체계적인 현미경 장해 해결 방안과 기계적 원리에 대한 핵심 정보가 함께 수록되어야 한다. 현미경 유지관리 업무에는 대물, 접안렌즈와 현미경 내부 광학필터의 청소, 광원의 교체와 교정, XY재물대 유지보수, 공초점 레이저 주사 현미경(confocal laser scanning microscope)에서의 점확산함수(point spread function, PSF) 측정, 형광현미경에서의 검사 품질관리(quality control, QC)와 체계적인 현미경 장해 해결방안 등이 포함되어야 한다. 본 종설에서는 국제적 기준에 따른 레이저의 위험도에 따라 일부 현미경에 장착된 레이저 광원에 대한 안전지침과 보호장구에 대한 내용을 함께 소개하였다. 현미경을 통해 획득된 이미지는 촬영된 시점의 검체에 대한 모든 정보를 제공한다고 할 수 있으며, 적절한 유지보수 프로그램과 그에 따라 적합하게 관리된 현미경만이 이미지 데이터를 통한 정보의 획득, 올바른 해석과 정확한 진단에 반드시 필요한 선제 조건들이라고 하겠다.
점확산 함수(point spread function: PSF)의 정확한 주정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주체중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 새로운 알로리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 완전 디지털 자동초점 시스템을 제안한다. 자동초점시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 에지 분류을 통한 PSF측정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상을 다수의 소 영상 혹은 블록으로 분할한 뒤, 에지를 포함하고 있는 블록들로부터 단위계단응답을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 영상복원을 수행함으로써 맞는 영상을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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