본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.
H.264/AVC에서 다양한 블록 모드에서 최적 블록 모드를 결정하기 위해 율왜곡 최적화 알고리즘이 사용되고 있다. 이는 비트율을 개선시키고 있으나 계산량을 크게 증가시키고 있다. 본 논문은 움직임 추정을 위해 이미 계산된 비용을 이용해 율왜곡 최적화의 비용을 예측하여 적응적으로 율왜곡 최적화를 생략하는 고속 율왜곡 최적화 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 평균적으로 율왜곡 최적화에 의해 생성된 비트율과 화질을 거의 유지시키면서 율왜곡 최적화에 의해 발생하는 추가적인 계산량을 CIF와 QCIF에서 각각 69.86%와 69.63%를 감소시키고 있는 것을 보여주고 있다.
인터넷과 IP 네트워크 기술의 발전은 IPTV, VoIP와 같은 IP Network을 통한 융합화된 새로운 서비스형태를 창출하게 되었다. 특히 차세대(Next Generation) IP 분야인 IPv6의 발전은 인터넷 사용자들의 증가로 인한 IP 주소 고갈의 문제를 해결해 줄 것이며, 보안, QoS 및 대용량의 대역폭등 높은 수준의 서비스 품질을 요구하는 IPTV Network에서는 그 중요성이 매우 높아지고 있다. 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경 하에서 다양한 라우팅 프로토콜들에 대하여, 사용자 관점에서의 객관적 화질 평가방법인 PSNR을 이용하여 IPv6 네트워크에서 최적의 영상 품질을 서비스할 수 있는 기준을 제시하고자 한다.
최근 디지털 단층영상합성법을 영상유도 방사선 치료에 활용하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 적은 수의 투사영상으로 삼차원 영상재구성이 가능하기 때문에 환자에 대한 피폭선량을 줄일 수 있으며, 환자의 움직임을 최소화할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 단층영상의 화질이 스캔 각도(${\beta}_{scan}$) 및 사용한 투사영상의 수 등 촬영조건에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터링 후 역투사법을 이용한 디지털 단층영상합성의 구현에 대해 자세히 논하였으며, 이에 대한 최적 촬영조건에 대해 살펴 보았다. 이를 위해 시스템 성능을 신호 대 잡음비, 잔상퍼짐함수, 연산횟수를 조합한 이득함수로 정의하였으며, 다양한 촬영조건에 대해 실험을 통해 각 지표를 구한 후 평가하였다. 평가 결과 및 분석으로부터 큰 단위 스캔 각도(${\Delta}{\beta}$)로 60도 이상의 넓은 범위에 걸쳐 스캔을 할수록 높은 화질의 단층영상을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다. 대략적으로 시스템 성능이 $\sqrt{{\Delta}{\beta}}{\times}{\beta}^{2.5}_{scan}$에 비례하였다. 만약 각 평가지표에 명확한 가중치를 부여할 수 있다면 보다 엄밀하고 구체적인 촬영조건을 구할 수 있을 것이다.
유방촬영술은 유방암의 조기진단과 기본적인 스크리닝 검사의 진단방법으로서 디지털유방영상시스템의 보급과 유방촬영에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 유방영상의 화질은 타깃물질과 필터의 조합에 의해 결정되며, 이러한 조합은 X선 스펙트럼도 변화되지만 화질과 환자의 피폭선량에도 큰 영향을 주기 때문에 환자의 유선밀도와 두께에 따른 적합한 조합의 선택이 필요하다. 이에 본 연구에서는 디지털유방영상시스템에서 정량적인 영상평가와 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 환자의 피폭선량을 저감시킬 수 있는 타깃과 필터 조합을 제시하고자 한다. 그 결과 MTF, NPS, DQE의 영상평가에서 압박 유방의 두께가 얇은 경우는 Mo/Mo또는 Mo/Rh 조합, 두꺼운 경우에는 Rh/Rh또는 W/Rh조합의 영상이 우수하게 나타났다. 또한 임상에서 얇은 두께의 유방에 잘 사용하지 않는 W/Rh조합이 공간해상력 평가 결과에서 우수한 것으로 나타났다. 그리고 선량평가에서 압박 유방두께가 얇은 경우 Mo/Mo또는 Mo/Rh조합, 압박 유방두께 6cm 이상의 경우 Rh/Rh또는 W/Rh조합에서 피폭선량이 감소하였다. 두 번째 장기선량 평가에서는 검사 유방 외에 반대 유방의 선량이 검사 유방을 기준으로 약 47~73% 정도의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 다양한 유방 두께에 따른 최적의 타깃과 필터 조합을 선택하는 것이 환자 피폭선량 감소에 도움이 될 것이다.
본 논문은 냉각형 적외선(infrared focal plane array; IRFPA) 영상시스템에서 하드웨어 뉴럴 네트워크를 이용한 실시간 고정패턴잡음 제어를 위해 고속 DSP & FPGA 기반의 H/W 설계 방법을 제안한다. 고정패턴잡음은 검출기의 불균일 보정처리후에도 관측영상의 온도분포 변화에 의해 발생한다. 이것은 열상 화질의 저하뿐만 아니라 다른 응용에도 문제되는 중요한 요소이다. 냉각형 적외선 영상시스템의 신호처리구조는 저온, 상온, 고온의 3개 테이블을 기준으로 이득(gain) 값과 편차(offset) 값을 연산한다. 제안된 방법은 3개 편차 테이블에서 각각 교차되는 영역을 세분화하여 가상의 테이블을 만들고, 입력 영상의 구분된 3개 영역에서 영상의 평균값으로 하드웨어 뉴럴 네트워크의 가중치 값을 조정하여 최적의 온도구간을 선정한다. 이와 같은 방법은 영상의 평균값으로부터 저온, 상온, 혹은 고온의 이득, 편차 테이블을 연산하고, 운용 중에 지속적으로 편차 보상을 적용하지 않아도 된다. 따라서 제안된 방법은 실시간 처리로 관측영상의 온도분포 변화에 의해 발생하는 고정패턴잡음을 제어하여 영상화질의 개선된 결과를 보였다.
본 연구의 목적은 128 MDCT(Multi-detector computed tomography)의 CareDose 4D 선량감소 효과와 임상적 유용성을 평가하고자 시행되었다. Phantom과 임상 복부 검사 연구라는 두 가지 방법을 통해 128 MDCT CareDose 4D 시스템 적용 전후의 피사체 피폭선량과 영상 평가를 실시하였다. Phantom 연구에서는 CareDose 4D 적용 전후의 두 그룹에 대하여 중앙과 3, 6, 9, 12시의 방향으로 ROI(Region of interest)를 위치시켰고, 임상 연구에서는 간의 각 8구획에 대하여 CareDose 4D 적용 전 후 두 그룹에 대하여 ROI를 위치하여 CT Number, Noise, DLP(Dose length product)선량을 측정하였다. 측정결과 Phantom 및 임상연구에서 CT Number는 적용 전 후 값에 차이가 없었고(p>.05), 선량관련 CTDIvol(CT dose index volume) 측정값 및 유효선량은 CareDose 4D 적용 후가 낮았다 (p<.05). 결론적으로 CareDose 4D를 사용하면 영상의 화질을 저하시키지 않고 최적의 영상정보를 획득하면서 환자 선량이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.
2013년도 1월부터 12월까지 1년간 복부/골반 추적 검사를 시행한 환자 중 1년간 2회 이상 검사한 환자 10명에 대해 팔의 위치에 따른 방사선 선량과 image quality를 후향적으로 분석하였다. 팔을 올리고 표준 자세로 검사한 그룹을 A, 팔을 내리고 검사한 그룹을 B로 분류하였다. 첫 번째 선량비교에서 A 그룹은 B 그룹에 비해 평균 mAs 량이 11.4 % 적게 조사되었으며 CTDI 값도 11.3 % 작게 나타났다. 두 번째 영상의 화질 비교를 위한 histogram은 A 그룹과 B 그룹 모두 max 값은 비슷하게 측정되었지만 mean 값과 SD 값에서 큰 차이를 나타내 B 그룹이 A 그룹에 비해 선량을 더 주었지만 팔의 위치에 따라 선량 부족 현상이 나타났다. 최적의 영상을 획득하기 위하여 복잡한 알고리즘의 개발과 고사양의 장비도입 이전에 CT 검사 시 검사자가 적극적으로 팔을 올려서 검사하는 노력만으로 적은 피폭선량과 양질의 의료영상을 환자에게 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.
본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 변환양자화기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 변환기는 율-왜곡 비용을 비교하여 최적의 변환모드를 결정하지만 율-왜곡 비용은 변환과, 양자화, 역양자화 그리고 역변환을 통해 계산된 왜곡 값과 비트 량으로 결정된다. 따라서 상당히 많은 연산량과 소요시간이 필요하기 때문에 고해상도/고화질의 영상을 실시간으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 변환을 통한 계수의 합계를 비교하여 변환모드를 결정하는 방법을 제안한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 실험 결과를 토대로 영상의 화질에서 큰 변화 없이 신속하게 모드를 결정할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 변환모드에 따라 다른 값을 동일한 출력에 할당하고 곱셈 계수가 최대한 중복되도록 구성하여 하드웨어 면적을 감소시키고 연속적인 파이프라인 동작으로 구현함으로써 성능을 높였으며, 기존의 제안된 논문에서 사용한 공정 대비 더 큰 공정을 사용한 것을 감안하여 면적은 1/2배 감소, 성능은 2.3배 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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