• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.697-702
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• 2010

디지털 영상 내의 평탄한 영역에 대한 양자화 과정은 종종 의도하지 않은 의사 윤곽 오차 (false contour artifact)를 발생한다. 본 레터논문에서는 통상적인 블록 기반 비디오 부호화 방식의 양자화 과정에서 발생되는 이러한 오차의 효율적 제거 알고리즘을 보인다. 먼저, 입력 블록에 대해 의사 윤곽의 발생 특성에 기반하여 추출된 특징값들을 이용하여 후보 블록을 선정 한다. 그리고, 해당 블록에 대해 미리 준비된 pseudo-random noise mask를 적용함으로써 의사 윤곽을 제거한다. 이러한 후보 블록 선정을 통한 선택적인 필터링 과정은 불필요한 처리를 최소화함으로써, 화질 열화 억제와 연산 복잡도 감소를 동시에 달성한다. 또한 블록 기반의 처리는 비디오 부호화 루프와의 통합을 용이하게 함으로써, 종래의 코덱 루프 밖에서의 후처리 필터링 방식과 비교하여 구현에 필요한 자원 절감과 프레임 지연 방지라는 측면에서 큰 이점을 갖는다. 제안 알고리즘은 H.264/AVC표준 소프트웨어에 구현되어 율-왜곡 최적화(rate-distortion optimization) 관점에서 압축 성능의 저하없이 낮은 복잡도에서 의사 윤곽을 효율적으로 제거함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.327-328
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• 2007

A contour shape matching based pixel motion estimation is proposed. The pixel motion information is very useful to compensate the motion artifact generated at the specific gray level contours in the moving image for subfield gray-scale display devices. In this motion estimation method, the gray level boundary contours are extracted from the input image. Then using contour shape matching, the most similar contour in next frame is found, and the contour is divided into segment unit. The pixel motion vector is estimated from the displacement of the each segment in the contour by segment matching. From this method, more precise motion vector can be estimated and this method is more robust to image motion with rotation or from illumination variations.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2002년도 제7차 학술대회 초록집
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• pp.126-126
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• 2002

Purpose： For quantitative analysis of the cardiac diseases, it is necessary to segment the left-ventricle(LV) in MR cardiac images. Snake or active contour model has been used to segment LV boundary. In using these models, however, the contour of the LV may not converge to the desirable one because the contour may fall into local minimum value due to image artifact in inner region of the LV Therefore, in this paper, we propose the new preprocessing method using K-means clustering and merging algorithms that can improve the performance of the active contour model.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권2호
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• pp.97-101
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• 2013

Bit-depth expansion is a process of enhancing the image quality by increasing the number of intensity levels. To solve this problem, a hybrid method is proposed, where the pixels are categorized into smooth and complex regions, and are processed using different methods. The pixels in the smooth region are reconstructed with a smooth prior, and a Bayesian estimator is used for the pixels in the complex region. The proposed method effectively removes the false contour artifacts while requiring less computation than conventional methods. In addition, the method shows good quantitative performance, and the PSNR gains over the best existing method are 1.45 dB and 0.26 dB for 4 bits and 3 bits expansion cases, respectively.

• 방송공학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.501-509
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• 2011

In this paper, we propose an edge profile adaptive bi-directional diffusion interpolation method which consists of shock filter and level set. In recent years many interpolation methods have been proposed but all methods have some degrees of artifacts such as blurring and jaggies. To solve these problems, we adaptively apply shock filter and level set method where shock filter enhances edge along the normal direction and level set method removes jaggies artifact along the tangent direction. After the initial interpolation, weights of shock filter and level set are locally adjusted according to the edge profile. By adaptive coupling shock filter with level set method, the proposed method can remove jaggies artifact and enhance the edge. Experimental results show that the average PSNR and MSSIM of our method are increased, and contour smoothness and edge sharpness are also improved.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-60
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• 2003

심장 질환의 정량적 분석을 위해서 자기공명 심장 영상에서 좌심실의 경계를 추출하는 것이 중요하다. Snake 또는 active contour 모델은 좌심실 경계 추출을 위해서 사용되어 왔다. 그러나 이 모델을 사용하는데 있어서 좌심실의 경계선이 좌심실 내부에 생긴 결절 때문에 경계선이 지역최소값으로 빠져서 원하는 경계선에 수렴하지 못 할 수도 있다. 그러므로 본 논문에서는 active contour 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 k 평균 군집화와 병합 알고리즘을 이용한 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 지역 최소값 수렴 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권3호
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• pp.145-153
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• 2012

본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.504-512
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• 2002

본 논문에서는 plasma display panel에서 동영상을 표현할 때 발생할 수 있는 dynamic false contour (DFC) 등의 화질 열화를 개선할 수 있는 subfield 기법에 관하여 고찰한다. 인접한 subfield 들간의 시간 길이 차이로 인하여 DFC가 발생한다는 사실을 파악하고, 그 차이를 일정하게 유지하는 기울기가 일정한 code를 제안한다. 그리고, 에러의 첨두치와 지속 시간의 trade-off 관계를 고려하여 에러의 절대값의 평균을 최소화 할 수 있도록 상이한 시간 길이를 갖는 subfield들을 배열한 code를 제안한다. 제안한 subfield 기법은 계조값에 비례하여 에러의 크기가 증가하는 것을 보임으로써 인간의 시각적 특성 관점에서도 적합한 방법임을 입증하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.191-197
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• 2014

목 적 : CT simulation 시 고 밀도 인공물에 의해 발생된 metal artifact는 주변조직의 관찰능력 감소 및 CT number 변화에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 CT 촬영 시 Metal Artifact Reduction for Orthopedic implants(O-MAR)의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : CT simulator를 이용하여 Gammex phantom과 Rando phantom의 original 영상, 고 밀도 인공물을 삽입 후 획득한 non O-MAR 영상과 O-MAR 적용 영상을 획득하였다. CT 영상 평가를 위해 Gammex phantom CT 영상 내 5개 조직과 artifact 영향을 직접 받는 3개 지점에 관심영역(region of interest, ROI)을 각각 설정하고, CT number와 노이즈(standard deviation, SD)를 평균값으로 비교, 분석하였다. 고 밀도 인공물 주변조직의 CT number 변화에 따른 선량변화 확인을 위해 전산화치료계획시스템 Eclipse를 이용하여 Rando phantom CT 영상 3곳에 원기둥 체적을 형성하였다. 치료계획은 6 MV 광자선, 7개 조사면, 조사야 $15{\time}15cm$, 1회당 처방선량 100 cGy를 적용하여 수립하고 평균선량을 비교, 분석하였다. 두 실험 모두 original 영상을 기준으로 분석하였다. 결 과 : Gammex phantom을 이용한 영상평가 실험에서 각 영상별 5개 조직의 CT number 차이는 작았으며, artifact 영향을 직접 받는 3개 지점은 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 그리고 O-MAR 적용 시 8개 지점의 SD는 non O-MAR 영상보다 모두 감소되었다. Rando phantom을 이용한 선량변화 실험 또한 O-MAR 적용 시 original 영상과 유사하게 나타났다. 결 론 : O-MAR 적용 시 고 밀도 인공물 artifact로 인한 영상 왜곡 및 SD 감소로 영상의 질이 향상되었으며 CT number 보정에 유용하였다. 이는 체표윤곽도(contour) 생성 및 치료계획 수립에 이점이 있을 것이라 사료된다.

• 전기학회논문지P
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• 제57권1호
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• pp.22-29
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• 2008

In this paper, we propose an adaptive color enhancement algorithm. It is used for the flat panel displays (FPDs) such as LCD, PDP, and so on. The proposed algorithm consists of an adaptive linear approximation CDF(Cumulative Density Function) algorithm and an adaptive saturation enhancement algorithm. The one is for contrast enhancement which prevents an image from the distortion by luminance transient of an input image. The other is the algorithm which improves the saturation without the contour artifact and over-saturation, whose problems are generated during the enhancing saturation. In addition, it allows to achieve the high quality image using the saturation enhancement method for a preferred color of original image. Visual test and standard deviation of their histograms have been applied to evaluate the resultant output images of the proposed algorithm.