• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.8-16
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• 2011

영상 인페인팅(Image Inpainting)은 영상에서 손상된 영역을 제거하고 제거한 영역을 주변 영역과 유사하게 채워 넣어 자연스럽게 만E는 영상 복원의 한 기법이다. 그러나 제거할 영액이 클 경우, 복원한 결과의 구조가 자연스럽지 않아 원하지 않는 영상을 획득할 수 있는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 화소 값 차이뿐만 아니라 거리 정보를 고려한 다중 패치들을 사용하는 향상된 예제 기반 영상 인페인팅 기법을 제안한다. 일반적인 예제 기반 영상 인페인팅 기법에서는 패치를 잘못 선택함으로써 블록 현상 같은 부자연스러운 결과들이 발생할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위해 채워질 패치와 원본 영역에서의 패치들 간의 공간상 거리와 화소 값 차이를 둘 다 고려하여 여러 후보 패치들을 선택하고 선택된 패치들의 가중치를 적용하여 새로운 구조와 질감 정보를 생성하는 것을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 이용한 결과가 기존의 방법을 이용한 결과보다 구조와 질감 정보가 보다 향상된 결과를 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.16-28
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• 2004

영상 모자이크 작업에서 두 영상 간의 경계선이 보이지 않는 최적의 seam-line을 구하기 위해 화소값 차이 변환과 동적계획법 이용 알고리즘을 제안하였다. 영상 간의 경계선은 두 영상의 화소값 차이가 적은 화소를 따라 형성되는 것이 시각적 부담이 적다. 이 화소들을 연결하는 것은 최적 경로를 찾는 알고리즘을 이용할 수 있다. 최적 경로 결정에 효과적인 동적계획법을 seam-line 결정에 직접 적용하변 화소값의 차이뿐만 아니라, seam-line의 길이에 따라 영향을 받는 거리영향문제가 발생한다. 이 논문에서는 적응적 변환함수를 사용하여 비용 변환을 수행하고, 변환된 비용공간 상에서 동적계획법을 적용하여 거리영향이 억제된 최적 seam-line을 구할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 결정된 seam-line을 평가하기 위해 일정한 개수의 상위 화소값의 차이를 누적한 값(SFBPD)을 척도로 제시하였다. 제안한 seam-line 결정방법을 다양한 종류의 영상에 대해 적용 실험하였으며, 시각적 및 SBPD 값에 의한 수치적 결과를 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.92-100
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• 2006

디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.293-299
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• 2021

CT 장치를 이용하여 주기적인 검사를 시행하는 환자의 불가항력적 방사선 피폭을 줄이기 위해 다양한 스캔 파라미터 중 X선의 투과력과 밀접한 관전압의 변화를 통해 환자 선량을 감소시킬 수 있는 스캔 방법을 알아보았다. 실험결과 일반적으로 임상에서 많이 적용하는 120 kVp 대신 100 kVp를 적용하여 스캔 시 CTDI가 약 41 % 감소하였다. 또한 화질 변화정도는 CT value는 1046.1±3.7 HU, Pixel value는 71.4±7.9로 측정되었으며 통계분석결과 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다(0.05

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1399-1404
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• 2004

컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 될 프레임의 컷 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동영상데이터 각각의 프레임을 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하여 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(i, ij행렬로 j는 프레임 수, i는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 MSE(Mean Square Error)을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정확하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.13-20
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• 2011

PET/CT 검사에서 제한적인 CT (Computed Tomography)의 FOV (Field of View)는 PET 영상의 DFOV (Display FOV) 바깥부위에서 영상 잘림 현상 (truncation artifact)에 의한 오류를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 영상 재구성 시 확대된 DFOV를 적용함에 따라 PET영상에서 표준섭취계수 (Standardization Uptake Value, SUV)의 차이를 측정하여 영상에 미치는 정도를 비교 평가하고 그 유용성을 알아보고자 하였다. 5.3 kBq/mL의 $^{18}F$(FDG)를 주입한 NEMA 1994 PET 모형을 FOV의 중앙에 위치하고 영상을 획득하고, 동일모형을 FOV의 바깥부분으로 위치를 변경하여 truncation 현상이 발생하도록 한 뒤 같은 방법을 적용하여 영상을 획득하였다. 각 실험을 통해 얻어진 데이터는 동일한 방법을 적용하여 영상을 재구성 하였으며, DFOV는 50 cm와 70 cm로 변경하여 각각 적용하였다. 그리고 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대섭취계수($_{max}SUV$)를 비교 하였으며 육안적인 이상유무도 함께 확인하였다. 임상영상은 모형실험에서와 같이 truncation 현상이 발생한 환자군을 선정한 후 해당 환자의 방출영상에서 간(Liver) 부위에 관심영역을 설정하고 모형실험에서와 같이 영상 재구성 시 DFOV 변화에 따른 표준섭취계수의 차이를 비교 하였다. 모형을 FOV 내 중심에 위치시키고 시행한 실험에서 DFOV 증가에 따라 화소의 크기는 3.91 mm에서 5.47 mm로 증가하였고, 관심영역의 $_{max}SUV$는 각각 1.49에서 1.35로 나타나 확대된 DFOV 적용시 9.39%의 감소를 보였다. 모형을 FOV의 바깥부분으로 이동시킨 후 얻은 영상의 경우 $_{max}SUV$가 1.30에서 1.20로 7.69% 감소하였다. DFOV 확대로 인하여 추가적으로 나타난 부위에서의 $_{max}SUV$는 1.51이었고, truncation 현상이 발생한 부위를 기준으로 안쪽과 바깥쪽 부위의 $_{max}SUV$차이는 25.9%로 바깥쪽에서 높은 결과를 보였다. 임상영상의 확대된 DFOV를 적용한 경우 $_{max}SUV$ 3.38에서 3.13으로 7.39% 감소하였다. 확대된 DFOV를 적용할 경우에서의 $_{max}SUV$ 감소 현상은 화소 크기의 증가로 인해 화소 간 잡음 (Pixel to Pixel Noise)이 낮아져 발생하는 저평가 정도의 범위를 벗어나지 않았으며 확대된 부위의 영상에서 육안적 확인 시 선형인공산물 등의 이상이 발견되지 않아 truncation 현상 없는 영상을 얻을 수 있다는 점에서는 임상적 적용이 유용하다고 할 수 있다. 그러나 실제 환자에게 확대된 DFOV를 적용할 경우에는 영상면 전체에서 정량적 결과가 저평가 되는 것을 감안하여야 하며, 특히 확대되어 추가로 나타난 부위에서의 정량적 결과가 높게 나타날 수 있다는 점에 유의하여 적용해야 할 것이다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권3호
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• pp.48-55
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• 2016

Conventional techniques for solving the noise problem have problems to generate different results, depending on the image size and weight values of the used masks, and they require many operations by using a complex formula. In this paper, we propose an image enhancement algorithm to solve the noise problem in a simple, yet easy-to-use way. For this purpose, we determined the difference between the noise of the two adjacent pixels for the horizontal and vertical, and for the two diagonal directions that each of the noise problem occurred, and then we got the average value of these pixel values. Then, we solve the noise problem by using the optimal average value in accordance with occurrence of the noise in the horizontal and vertical, and two adjacent pixels in a diagonal direction. As a result, we got the result that the noise solution in a simple, yet easy-to-use method to obtain a resultant image.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.504-509
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• 1987

In this paper a characteristics of image which can be segmented based on the thresholding technique using a histogram was investigated employing 3 parameters: the variance of pixel value, the average mean difference between target and background and the target size. The threshold value for the histogram segmentation was determined by applying the hypothesis testing theory. The performance of the selected threshold was evaluated by computing a probability of error. Since a priori probability can be easily obtained from the histogram, it was found that the Bayes decision rule which theoretically guarantees the minimum probability of error works better than the minimax criterion rule.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.612-615
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• 2003

The error diffusion is a good method to reconstruct the continuous tones of an image to the bilevel tones However the reconstruction of edge characteristic by the nor diffusion is represented work when power spectrum is analyzed fer display error. In this paper, we present an edge enhanced error diffusion method to preprocess original image to achieve the enhancement for the edge characteristic. The preprocessing algorithm consist of two processes. First the difference value between the current pixel and the local average of the surrounding pixel in original image is obtained. Second, the weighting function is composed by the magnitude and the sign of the local average. To confirm the effect of the proposed method, it is compared with the conventional edge enhanced error diffusion methods by measuring the radially averaged power spectrum densities (RAPSDs) for their display errors. The comparison result demonstrate the superiority of the proposed method over the conventional ones.