다시점 비디오의 일반적인 형태인 3차원 방송 서비스는 최근 많은 관심을 받고 있다. 그렇지만 3차원 방송의 성공을 위해서는 상용 가능한 컨텐츠의 개발, 사용의 용이성, 방송 품질 개선, 비용 절감 등의 과제가 남아있다. 본 논문은 이러한 과제들 중 방송 품질 개선 측면, 특히 인간 요소를 고려한 주관적 화질 개선을 중심으로 접근하여 양안식 영상과 다시점 영상에 적합한 비대칭 코딩 방법을 설명하고 최적의 주관적 화질을 유지하는 비대칭 율의 정량적인 값을 제안한다. 또한 저화질의 2차원 영상들의 경계선들이 3차원 영상의 인지에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고 경계선 왜곡의 문제점을 주관적 화질 측면에서 개선하는 경계선 보호 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존의 부호화 방법보다 주관적 화질을 개선시킴을 확인하였다.
웨이블릿 변환에 기반을 둔 영상 압축은 기존의 JPEG과 비교했을 때, 블록 형태의 잡음이 나타나지 않고 화소 당 비트 수를 적게 압축할 때의 화질이 우수하므로 산업계에서 널리 사용되고 있다. 이산 웨이블릿 변환에 의해서 생성되는 계수들은 양자화 과정을 거쳐서 코드 비트 수를 줄이게 된다. 양자화 다음에는 무손실 부호화 과정을 통해서 코드 비트 수를 더 감소시킨다. 본 논문은 생성된 계수들의 통계적 특성을 바탕으로 양자화된 계수들에 대하여 효율적으로 무손실 부호화를 수행하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 이산 웨이블릿 변환과 양자화 과정을 결합하여 본 알고리즘을 0.5㎛ 표준 셀 방식의 영상 압축 칩으로 구현한 결과, 효율성과 성능을 확인할 수 있었다.
We can and must improve the diagnostic images using available knowledge and technology. At the same time we must strive to reduce the patient's integral and entrance radiation dose. Reducing the integral dose to the patient during the radiologic procedure is a primary concern of the patient, especially the pediatric patient, the radiologist and the technologist. A 100cm focal film distance generally is used for most over-table radiography. The early x-ray tubes and screen film combinations required long exposures, which often resulted in motion artifacts. But nowaday, we have the generators and x-ray tubes that can deliver the energy necessary in a very short time and the receptors that can record the information just as rapidly. And, we performed this studies to evaluate the patient exposure dose and the image quality by increasing focal film distance in diagnostic radiography. There are many factors which affected to exposure factor, but we studied to verify of FFD increase, only. Effect of increasing the focal film distance to a 140 cm distance was tested as follows; 1. The focal film distances were set at 100, 120, and 140cm. 2. A 18cm acryl(tissue equivalent) phantom was placed on the table top. 3. An Capintec 192 electrometer with PM 05 ion chamber was placed at the entrance surface of the phantom, and exposure were made at each focal film distances. 4. The procedure was repeated in the same manner as above except the ion chamber was placed beneath the phantom at the film plane. 5. Exit exposure were normalize to 8mR for each portions of the experiment. Based on the success of the empirical measurements, a detailed mathematical analysis of the dose reduction was performed using the percent depth dose data. The results of this study can be summerized as followings ; 1) Increasing FFD from 100 cm to 140 cm, we would create a situation that would have a significant effect on the overall quality of radiograph and achive the 17.42% reduction of entrance dose and the 18.95% reduction of integral dose that the patient receives. 2) Thickness of Al step wedge for equal film density increased with the long distance. 3) Increasing FFD, Magnification of image was lowered. 4) Resolution of image also increased with the FFD. As the results described above, we strongly recommend using the long FFD to provide better information for our patients and profession in abdomen radiographic studies.
본 연구에서는 Metal 환자를 대상으로 자기공명영상검사를 할 때 발생할 수 있는 자화율 인공물을 줄이기 위해 SEMAC(Slice Encoding for Metal Artifact Correction) 기법을 사용하여 실험하였다. 실험도구는 신체 조직과 유사한 Foot&Ankle Phantom을 사용하였으며 자화율 인공물을 만들기 위해 3.8 cm의 일반 나사못을 사용하였다. 실험장비는 3.0T Magnetom Skyra를 이용하였으며, 얻어진 영상에서는 신호 꺼짐 현상이 가장 두드러지는 17번째 영상으로 면적을 측정하였다. 분석방법은 동일한 부위에서의 신호 꺼짐 현상의 면적을 측정한 후에 통계프로그램인 SPSS(Ver.25)를 사용하여 평균을 구한 후 Wilcoxon 부호순위검정(Signed Rank Test)으로 유의성을 평가하였다. 연구결과 Non SEMAC일 때의 면적은 $289.5300{\pm}23.07197mm$로 신호 꺼짐 현상이 가장 크게 나타났으며 SEMAC 사용 후 Turbo Factor를 3, 4, 5로 변화를 주었을 때 각각 $125.0200{\pm}7.45875mm$, $120.9600{\pm}12.01704mm$, $108.7900{\pm}16.53498mm$로 감소하였다. 결론적으로 본 연구는 SEMAC 사용 시 자화율 인공물을 효과적으로 감소시켜 SEMAC의 유의성을 증명하였고 TF를 함께 적용하였을 때 촬영시간 감소와 인공물의 면적을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다.
흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.
본 논문에서는 블록간의 유사성과 선형조합을 이용하여 블록화 현상 (blocking artifact)을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 모든 블록을 DCT 계수에 따라서 저주파 블록과 고주파 블록으로 나눈다. 그리고 블록화 현상이 나타나는 블록 경계면을 중심으로 하는 블록을 치역 블록 (range block)이라 정의하고, 이 치역 블록과 유사한 블록을 탐색영역 범위 안에서 찾은 다음 이를 정의역 블록 (domain block)이라라 정의한다. 그리고 탐색과정에서는 좀 더 정확한 정의역 블록을 참기 위해 치역 블록의 블록 경계면을 중심으로 양쪽으로 나누어진 부 블록 특성과 블록간 유사성을 이용하였다. 마지막으로 탐색과정에서찾은 정의역 블록과 블록화 현상이 발생한 치역 블록과의 선형 조합(linear combination)을 이용하여 치역 블록의 화소 값을 바꿈으로써 블록화 현상을 제거하였다. 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 기조의 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.04∼04 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질 면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 신호적응필터 및 블록간 선형조합을 이용하여 멀터미디어 시스템에서 발생하는 양자화잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파, 고주파, 및 중간조 블록으로 블록 분류를 행한 후, 링잉 현상이 발생할 가능성이 있는 영상내의 고주파 블록에 대해서 Sobel 연산자를 이용하여 에지맵을 구한 다음, 에지들의 존재유무에 따른 신호적응필터를 수행함으로써 영상의 원래 에지들을 보호하면서 에지 주위에 나타나는 링잉 현상을 효율적으로 제거한다. 그리고 블록화 현상이 발생하지 않는 곳의 화소 밝기값 정보들을 이용하여 블록화 현상이 발생한곳의 화소 밝기값들을 개선시킴으로서 블록화 현상을 효율적으로 제거한다. 모의실험 결과 기존 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.2~0.4 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 IPTV 환경의 원격 영상회의에서 화자 간의 자연스러운 시선 맞춤(eye contact)을 위한 깊이영상의 후처리 필터링 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이탐색 기술과 영상합성 기술을 사용해서 화자의 정면시점 영상을 합성한다. 하지만, 깊이영상을 탐색하는 과정에서 객체의 경계 불일치, 시간적 상관도 저하 등의 문제가 발생하기 때문에 이를 해결하기 위해 시간축으로 확장된 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 깊이영상의 후처리 필터링 기술이 정면시점 합성영상의 화질을 향상시켰고, 원격의 화자와 시선 맞춤이 기능한 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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