Gamma-ray images generally suffer from a lot of noise because of low photon detection in the gamma camera system. The purpose of this study is to improve the image quality in gamma-ray images using a gamma camera system with a fast nonlocal means (FNLM) noise reduction algorithm with an acceleration function. The designed FNLM algorithm is based on local region considerations, including the Euclidean distance in the gamma-ray image and use of the encoded information. To evaluate the noise characteristics, the normalized noise power spectrum (NNPS), contrast-to-noise ratio (CNR), and coefficient of variation (COV) were used. According to the NNPS result, the lowest values can be obtained using the FNLM noise reduction algorithm. In addition, when the conventional methods and the FNLM noise reduction algorithm were compared, the average CNR and COV using the proposed algorithm were approximately 2.23 and 7.95 times better than those of the noisy image, respectively. In particular, the image-processing time of the FNLM noise reduction algorithm can achieve the fastest time compared with conventional noise reduction methods. The results of the image qualities related to noise characteristics demonstrated the superiority of the proposed FNLM noise reduction algorithm in a gamma camera system.
I reduced overexposed X-Ray film image with farmer reduction method and $KMnO_4$ reduction method. The results are as follows : 1. In farmer reduction method, there appears linear decreasing film image density. 2. In $KMnO_4$ reduction method, there appears over proportional reduction. 3. When red prussiate is compared with $KMnO_4$ reduction method, the latter shows more intense reduction. 4. If the reduction solution isn't used within 10 minutes after dilution, it becomes oxidized and the ability is decreased remarkably.
In this letter, the constant driving power reduction ratio has been achieved for column drivers regardless of the input image by incorporating a new static power reduction scheme into the previous dynamic power reduction method. The measured power reduction ratio is around 50% for a 120 Hz liquid crystal display panel in such cases of still input video and fallback.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권4호
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pp.619-628
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2012
Noise reduction is an important issue in the field of image processing because image noise lowers the quality of the original pure image. The basic difficulty is that the noise and the signal are not easily distinguished. Simple smoothing is the most basic and important procedure to effectively remove the noise; however, the weakness is that the feature area is simultaneously blurred. In this research, we use ways to measure the degree of noise with respect to the degree of image features and propose a Bayesian noise reduction method based on MAP (maximum a posteriori). Simulation results show that the proposed adaptive noise reduction algorithm using Bayesian MAP provides good performance regardless of the level of noise variance.
본 연구의 목적은 시간 분해능이 향상된 비지역적 평균 (fast non local means, FNLM) 노이즈 제거 알고리즘을 모델링하여 광학 현미경 영상에서의 적용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 실제 흰쥐 (mouse)의 첫째어금니 치아를 사용하여 영상을 획득한 후 기존에 널리 사용되고 있는 노이즈 제거 알고리즘과 제안하는 FNLM 알고리즘을 각각 적용하여 비교하였다. 정량적 평가는 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR), 변동계수 (coefficient of variation, COV), 그리고 최근에 개발된 no reference 기반의 방법인 natural image quality evaluator (NIQE)와 Blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)를 사용하였다. 결과적으로 모든 정량적 평가 인자에서 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 가장 우수한 값을 나타내었다. 특히나 치아의 전체적인 형태학적 영상을 분석할 수 있는 NIQE와 BRISQUE 인자는 원본영상에 비하여 각각 1.14와 1.12배 향상됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로 소동물 치아 광학 현미경 영상에서의 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 유용성 및 가능성을 증명하였다.
A gamma camera system using radionuclide has a functional imaging technique and is frequently used in the field of nuclear medicine. In the gamma camera, it is extremely important to improve the image quality to ensure accurate detection of diseases. In this study, we designed a blind-deconvolution framework after a noise-reduction algorithm based on a non-local mean, which has been shown to outperform conventional methodologies with regard to the gamma camera system. For this purpose, we performed a simulation using the Monte Carlo method and conducted an experiment. The image performance was evaluated by visual assessment and according to the intensity profile, and a quantitative evaluation using a normalized noise-power spectrum was performed on the acquired image and the blind-deconvolution image after noise reduction. The result indicates an improvement in image performance for gamma camera images when our proposed algorithm is used.
영상을 처리할 때 영상 위에 원하지 않는 방해물이 존재하는 것을 잡음이라 하며 사람의 눈이 아닌 기계에 의해서 영상을 취득하기 때문에 기계의 성능에 따라 영상의 질이 좌우된다. 원 영상에 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 기존의 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하였지만 비임펄스 잡음이 존재하는 경우에는 미디언 필터만을 이용해서 잡음의 제거가 이루어지지 않는다. 따라서 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 본 논문에서 제안한 형태학적 연산을 이용하여 잡음을 제거 한 후 미디언 필터링에 의한 잡음제거 방범보다 더 효율적인 것을 본 실험을 통해 비교 증명하였다
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.225-235
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2012
다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다.
A pseudo 480-Hz drive method has been proposed to reduce the dynamic false contour noise that occurs on flat panel displays with displaying grayscale image in the digital mode, such as plasma display panels. The proposed method makes the image movements nearly continuous by rearranging the 8-bit image data displayed for 1 TV field into 8 subfields. The position of the image data rearranged in subfields has been optimized on the basis of the speed of the moving image by computer simulations for the dynamic false contour noise. It is verified that a significant reduction in the dynamic false contour noise is achieved with the proposed method as compared to the conventional noise reduction technologies. Moreover, to reduce the noise in digital mode displays, the proposed technology requires only 8 subfields. Therefore, there is no reduction in the brightness of the image.
Image noise reduction algorithm performs important functions in light microscopy. This study aims to systematically review the research trend of types and performance evaluation methods of noise reduction algorithm in light microscopic images. A systematic literature search of three databases of publications from January 1985 to May 2020 was conducted; of the 139 publications reviewed, 16 were included in this study. For each research result, the subjects were categorized into four major frameworks-1. noise reduction method, 2. imaging technique, 3. imaging type, and 4. evaluation method-and analyzed. Since 2003, related studies have been conducted and published, and the number of papers has increased over the years and begun to decrease since 2016. The most commonly used method of noise reduction algorithm for light microscopy images was wavelet-transform-based technology, which was mostly applied in basic systems. In addition, research on the real experimental image was performed more actively than on the simulation condition, with the main case being to use the comparison parameter as an evaluation method. This systematic review is expected to be extremely useful in the future method of numerically analyzing the noise reduction efficiency of light microscopy images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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