Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권1호
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pp.107-114
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2012
Microwave imaging (MI) is one of the most promising and attractive new techniques for earlier breast cancer detection. Microwave tomography (MT) realizes configuration of a multistatic multiple-input multiple-output system and reconstructs dielectric properties of the breast by solving a nonlinear inversion scattering problem. In this paper, we describe ETRI 3D MT system with 3D MI reconstruction program and demonstrate its robustness through some examples of the image reconstruction.
PET 영상의 질 향상과 더불어 많은 연구를 통해 다양한 프로그램의 개발이 이루어지고 있다. 그 중 Philips 사의 Astonish TF 재구성 기법은 기존보다 빠른 재구성 속도와 함께 2 mm의 영상 재구성이 가능하여 병변의 향상된 대조도를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 전신 $^{18}F-FDG$ PET 영상에서 기존의 4 mm와 2 mm 재구성 기법에 따른 표준섭취계수(SUV)를 비교 평가하였다. GEMINI TF 64 PET/CT (Philips, Cleveland, USA)를 사용하여 팬텀실험은 NEMA IEC Body Phantom (sphere: 10, 13, 17, 22, 28, 37 mm)으로 영상을 획득하였고, 임상영상은 유방암 진단을 받은 여자 30명(연령: $55.1{\pm}11.3$세, BMI: $24.1{\pm}2.9$)을 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET/CT 검사를 시행한 후, 각각 4 mm와 2 mm로 영상을 재구성하였다. 획득된 영상은 EBW (Extended Brilliance Workstation) NM ver.1.0을 통해 팬텀과 임상영상에 관심영역을 설정하고, 표준섭취계수를 측정하였으며, SPSS ver.17.로 통계 분석하였다. 팬텀실험에서 90 sec로 획득한 영상의 4 mm와 2 mm 재구성 영상의 $SUV_{Max}$를 비교한 결과, 열소의 크기가 작을수록 $SUV_{Max}$의 편차가 크게 나타났고, 150 sec로 획득한 영상의 4 mm와 2 mm 재구성 영상의 $SUV_{Max}$를 비교한 결과에서도 같은 성향을 나타냈다. 90 sec와 150 sec로 획득한 영상의 $SUV_{Max}$의 편차 정도는 90 sec로 영상을 획득하였을 경우 보다 150 sec로 획득한 영상에서 열소의 크기가 작을수록 큰 차이를 나타냈고, 열소의 크기가 클수록 작은 차이를 나타냈다. 임상영상에서는 4 mm와 2 mm 재구성 기법을 분석한 결과, 표준섭취계수는 4 mm보다 2 mm 재구성 기법에서 높게 나타났고, 또한 체적이 작을수록 변화율이 증가하였다. Astonish TF 재구성 기법을 적용한 팬텀실험과 임상영상의 분석 결과, 체적의 크기가 작을수록 표준섭취계수의 변화율이 증가하였다. 그러므로 임상에서 대조도 및 병변 감별력이 우수한 2 mm 재구성 기법의 정확하고 적극적인 활용을 위하여 표준섭취계수 보정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
Recently, there has been growing interest in spatial data that combines information and communication technology with smart cities. The high-precision LiDAR (Light Dectection and Ranging) equipment is mainly used to collect three-dimensional spatial data, and the acquired data is also used to model geographic features and to manage plant construction and cultural heritages which require precision. The LiDAR equipment can collect precise data, but also has limitations because they are expensive and take long time to collect data. On the other hand, in the field of computer vision, research is being conducted on the methods of acquiring image data and performing 3D reconstruction based on image data without expensive equipment. Thus, precise 3D spatial data can be constructed efficiently by collecting and processing image data using CCTVs which are installed as infrastructure facilities in smart cities. However, this method can have an accuracy problem compared to the existing equipment. In this study, experiments were conducted and the results were analyzed to increase the number of extracted matching points by applying the feature-based method and the area-based method in order to improve the precision of 3D spatial data built with image data acquired from stereo CCTVs. For techniques to extract matching points, SIFT algorithm and PATCH algorithm were used. If precise 3D reconstruction is possible using the image data from stereo CCTVs, it will be possible to collect 3D spatial data with low-cost equipment and to collect and build data in real time because image data can be easily acquired through the Web from smart-phones and drones.
본 논문에는 표면 형태만을 고려한 방법으로 다수의 단면 영상 데이터로부터, 관심있는 기관의 외부 표면을 패치(patch)에 의한 방법으로 재구성하여 삼차원적으로 표시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 표면을 형성하기 위한 특징점을 추출하기 위하여 제거법에 의한 특징점 추출이라는 알고리즘을 제안하여 사용하였으며, 표면을 재구성하기 윟나 과정에서 두 단면의 영상의 특징점 사이의 최소 거리를 비용 함수로 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위하여 두부에 대한 이차원 CT 영상을 사용하여 실험을 실시하고 다른 방법과 비교하여 보았다.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.II
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pp.1588-1591
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2005
In this paper, we propose novel computational reconstruction technique of three-dimensional objects in integral imaging by use of a lenslet array. We applied our technique to two different integral imaging systems according the distance between lenslet array and elemental image plane. Experimental results are presented and discussed as well.
Li, Xue-Bao;Wang, Feng;Xiang, Yong Yuan;Zheng, Yan Fang;Liu, Ying Bo;Deng, Hui;Ji, Kai Fan
천문학회지
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제47권2호
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pp.43-47
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2014
Many advanced ground-based solar telescopes improve the spatial resolution of observation images using an adaptive optics (AO) system. As any AO correction remains only partial, it is necessary to use post-processing image reconstruction techniques such as speckle masking or shift-and-add (SAA) to reconstruct a high-spatial-resolution image from atmospherically degraded solar images. In the New Vacuum Solar Telescope (NVST), the spatial resolution in solar images is improved by frame selection and SAA. In order to overcome the burden of massive speckle data processing, we investigate the possibility of using the speckle reconstruction program in a real-time application at the telescope site. The code has been written in the C programming language and optimized for parallel processing in a multi-processor environment. We analyze the scalability of the code to identify possible bottlenecks, and we conclude that the presented code is capable of being run in real-time reconstruction applications at NVST and future large aperture solar telescopes if care is taken that the multi-processor environment has low latencies between the computation nodes.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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