This paper proposes a new frame interpolation algorithm mainly designed for intra-mode blocks. In order to improve the accuracy of pixel interpolation, the new algorithm exploits two different interpolation modes for inter-mode blocks and intra-mode blocks, respectively. The use of the two modes reduces ghost artifacts but increases blocking artifacts between the blocks interpolated by different modes. To reduce blocking artifacts, this paper proposes an interpolation algorithm that attempts to isolate a fast moving object and interpolates such objects as the intra-mode while the remaining blocks are interpolated as the inter-mode. Simulation results show that the proposed algorithm improves subjective and objective quality of pictures by reducing ghost artifacts.
본 논문에서는 적응적 중첩 블록 움직임 보상 방법을 이용한 새로운 양방향 프레임 율 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 참조 영역의 움직임 복잡도에 기반한 적응적 중첩 블록 음직임 보상 방법이 사용된다. 움직임 복잡도는 이전에 부호화된 움직임 추정과정에서 판단되므로 중첩 블록 움직임 보상 방법에 적응적 기법을 추가적인 계산 복잡도 없이 적용 가능하다. 실험결과는 제한한 방법이 기존 방법에 비해 객곽적, 주관적 화질에서 우수함을 보여준다.
Ji Hye Kwon;Seung Soo Lee;Jee Seok Yoon;Heung-Il Suk;Yu Sub Sung;Ho Sung Kim;Chul-min Lee;Kang Mo Kim;So Jung Lee;So Yeon Kim
Korean Journal of Radiology
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제22권12호
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pp.1985-1995
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2021
Objective: Although the liver-to-spleen volume ratio (LSVR) based on CT reflects portal hypertension, its prognostic role in cirrhotic patients has not been proven. We evaluated the utility of LSVR, automatically measured from CT images using a deep learning algorithm, as a predictor of hepatic decompensation and transplantation-free survival in patients with hepatitis B viral (HBV)-compensated cirrhosis. Materials and Methods: A deep learning algorithm was used to measure the LSVR in a cohort of 1027 consecutive patients (mean age, 50.5 years; 675 male and 352 female) with HBV-compensated cirrhosis who underwent liver CT (2007-2010). Associations of LSVR with hepatic decompensation and transplantation-free survival were evaluated using multivariable Cox proportional hazards and competing risk analyses, accounting for either the Child-Pugh score (CPS) or Model for End Stage Liver Disease (MELD) score and other variables. The risk of the liver-related events was estimated using Kaplan-Meier analysis and the Aalen-Johansen estimator. Results: After adjustment for either CPS or MELD and other variables, LSVR was identified as a significant independent predictor of hepatic decompensation (hazard ratio for LSVR increase by 1, 0.71 and 0.68 for CPS and MELD models, respectively; p < 0.001) and transplantation-free survival (hazard ratio for LSVR increase by 1, 0.8 and 0.77, respectively; p < 0.001). Patients with an LSVR of < 2.9 (n = 381) had significantly higher 3-year risks of hepatic decompensation (16.7% vs. 2.5%, p < 0.001) and liver-related death or transplantation (10.0% vs. 1.1%, p < 0.001) than those with an LSVR ≥ 2.9 (n = 646). When patients were stratified according to CPS (Child-Pugh A vs. B-C) and MELD (< 10 vs. ≥ 10), an LSVR of < 2.9 was still associated with a higher risk of liver-related events than an LSVR of ≥ 2.9 for all Child-Pugh (p ≤ 0.045) and MELD (p ≤ 0.009) stratifications. Conclusion: The LSVR measured on CT can predict hepatic decompensation and transplantation-free survival in patients with HBV-compensated cirrhosis.
본 논문은 배열안테나의 상호결합(mutual coupling)에 의한 방사패턴 왜곡을 보상하는 최적화 방법을 제시하도록 한다. 배열안테나에서 안테나 사이의 간격이 좁아지게 되면 안테나 상호간의 커플링에 의해 방사패턴에 왜곡이 발생하게 된다. 상호결합은 각 안테나에 여기되는 신호의 크기와 위상을 변화시키며 이는 방사패턴의 왜곡으로 이어진다. 이런 방사패턴의 왜곡 문제를 해결하기 위하여 상호결합을 고려한 여기신호를 각 배열 요소에 공급하는 방법을 제안하였다. 공급신호의 크기와 위상을 결정하기 위하여 입자 군집 최적화 알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하였다. 왜곡 보상을 검증하기 위하여 전방향으로 동일한 방사패턴을 갖는 다이폴안테나를 사용하였으며, 배열안테나의 간격을 0.2파장으로 두어 상호결합이 많이 발생하도록 하였다. 최적화를 통한 안테나의 신호를 선정한 결과 이상적인 방사패턴과 동일한 결과가 나오는 것을 확인하였다.
이 연구는 통신해양기상위성의 영상위치유지 (Image Navigation and Registration, INR) 시스템의 시뮬레이션을 위한 프로그램을 개발하고, 영상오차보상(Image Motion Compensation, IMC) 알고리즘의 성능을 비교분석 하였다. 통신해양기상위성 궤도와 자세 요소를 모델링 하고 궤도오차와 자세오차를 계산하여 이러한 궤도 및 자세오차가 영상왜곡에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 영상오차보상을 하지 않았을 경우와 GOES 위성의 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우, 그리고 선행 연구를 통해 개발되었던 개량된 영상오차보상 알고리즘을 적용하였을 경우의 영상들을 비교하여 각 알고리즘의 성능을 확인하였다. 개량된 영상오차보상 알고리즘은 GOES위성의 알고리즘보다 효율적으로 영상왜곡을 보상하였다. 이러한 연구는 통신해양기상위성의 INR시스템을 효과적으로 운용하고 그 성능을 향상시킬 수 있는 기술적 토대를 마련하는데 기여할 것이다.
고속의 이동 표적을 탐지하는 경우, 특히 송수신부가 독립적으로 이동하는 바이스태틱 레이더의 경우 표적신호의 레인지 워크(range walk)는 도플러 프로세싱(Doppler processing) 및 표적 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 표적 신호에 레인지 워크가 있는 경우 우선 레인지(range) 방향 인터폴레이션(interpolation)을 수행해서 일정한 시간간격으로 샘플링된 표적 성분이 있는 레인지 빈(range bin)을 추출하고, 이어서 도플러 프로세싱을 통한 도플러 정보 추출 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 바이스태틱 레이더 환경을 가정하고, 펄스 압축에 의해 레인지 프로세싱 과정을 포함한 도플러 프로세싱 과정을 이론적으로 설명한 후 시뮬레이션을 통하여 제시된 방식의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.
최근에 원거리 비디오 센싱과 같은 응용은 많은 무선 네트워크에 중요한 응용으로 크게 관심을 받고 있다. 분산 압축 비디오 센싱기술은 높은 부호화 복잡도를 간단히 하고, 동시에 비디오 데이터를 캡처함과 동시에 압축함으로써 이 분야에 적용 가능한 기술로 고려되고 있다. 특히, 움직임 보상 블록 압축센싱 기술인 MC-BCS-SPL은 분산 압축 비디오 센싱 방법 중에 효과적인 기술로서 고려되고 있으나, 복원된 위너-지브 프레임에서 우수하지 못한 성능을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 MC-BCS-SPL 알고리즘을 살펴보고, 이웃하는 키프레임 사이에 신뢰성에 기초하여 효과적으로 움직임 보상 프레임을 얻는 방법을 도입함으로써 우수한 화질을 제공하는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
This study proposes a modified sub-aperture stitching algorithm, which uses an image sharpening algorithm and particle swarm optimization to improve the stitching accuracy. In sub-aperture stitching interferometers with high positional accuracy, the high-frequency components of measurements are more important than the low-frequency components when compensating for position errors using a sub-aperture stitching algorithm. Thus we use image sharpening algorithms to strengthen the high-frequency components of measurements. When using image sharpening algorithms, sub-aperture stitching algorithms based on the least-squares method easily become trapped at locally optimal solutions. However, particle swarm optimization is less likely to become trapped at a locally optimal solution, thus we utilized this method to develop a more robust algorithm. The results of simulations showed that our algorithm compensated for position errors more effectively than the existing algorithm. An experimental comparison with full aperture-testing results demonstrated the validity of the new algorithm.
스테레오 비전 시스템을 이용하여 이동 물체의 거리와 속도를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 이동 물체의 거리와 속도 측정에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나는 물체 추적의 정확성이다. 따라서 빠르게 움직이는 물체 추적을 위해 배경 영상 기법을 이용하였고, 물체의 그림자와 잡음을 제거하기 위해 지역 Opening 연산을 이용하였다. 적응형 임계치를 적용하여 자기 변화에 상관없이 이동 물체의 추출 효율을 높이도록 하였다. 좌, 우 중심점 위치를 보정하여 더 정확한 물체의 속도와 거리를 측정할 수 있도록 하였다. 배경 영상 기법과 지역 Opening 연산을 사용하여 계산 과정을 줄임으로써 이동 물체의 거리와 속도의 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과, 배경 영상 기법은 다른 알고리즘과는 달리 빠르게 움직이는 물체를 추적할 수 있음을 보여준다. 적응형 임계치를 적용하여 후보 영역을 줄임으로써 목표물 추출 효율이 개선되었다. 양안 시차를 이용하여 목표물의 중심점을 보정함으로써 거리와 속도 측정 오차가 감소하였다. 스테레오 카메라에서부터 이동 물체까지의 거리 측정 오차율은 2.68%, 이동 물체의 속도 측정 오차율은 3.32%로 본 시스템의 향상된 효율성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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