• 제목/요약/키워드: Reconstruction error

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PCA 복원과 HOG 특징 기술자 기반의 효율적인 보행자 인식 방법 (An Efficient Pedestrian Recognition Method based on PCA Reconstruction and HOG Feature Descriptor)

  • 김철문;백열민;김회율
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권10호
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    • pp.162-170
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    • 2013
  • 최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.

대수적 재구성 기법을 통한 링 아티팩트 조사 (Investigation of Ring Artifact Using Algebraic Reconstruction Technique)

  • 천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.65-70
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    • 2018
  • CT 장치는 물체 내부의 단면 영상 획득이 가능하기 때문에 여러 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 단면 영상을 획득하는 여러 단계의 에러 요인들로 인해 다양한 아티팩트가 유발되고 있다. 장치에 의해 발생하는 링 아티팩트를 조사하였다. $512{\times}512$ 크기의 수치 팬텀을 구현하고 대수적 재구성 기법으로 링 아티팩트의 특성을 연구하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 720개의 투영 및 1,280개의 검출기 픽셀을 갖는 상황에서 구현하였다. 링 아티팩트는 검출기 픽셀의 검출 효율이 서로 달라서 발생한다는 것을 확인하였다. Ring Value 값이 증가할수록 Ring Intensity의 값도 증가하였고, 영상의 원점에 가까울수록 링 아티팩트가 강하게 나타났다. 단면 영상에서 링 아티팩트가 발생하는 위치를 파악하고 역으로 검출기 픽셀의 위치를 추적해 검출효율을 보정함으로써 링 아티팩트를 제거할 수 있을 것이다.

3-Dimensional Building Reconstruction with Airborne LiDAR Data

  • Lee, Dong-Cheon;Yom, Jae-Hong;Kwon, Jay-Hyoun;We, Gwang-Jae
    • Korean Journal of Geomatics
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    • 제2권2호
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    • pp.123-130
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    • 2002
  • LiDAR (Light Detection And Ranging) system has a profound impact on geoinformatics. The laser mapping system is now recognized as being a viable system to produce the digital surface model rapidly and efficiently. Indeed the number of its applications and users has grown at a surprising rate in recent years. Interest is now focused on the reconstruction of buildings in urban areas from LiDAR data. Although with present technology objects can be extracted and reconstructed automatically using LiDAR data, the quality issue of the results is still major concern in terms of geometric accuracy. It would be enormously beneficial to the geoinformatics industry if geometrically accurate modeling of topographic surface including man-made objects could be produced automatically. The objectives of this study are to reconstruct buildings using airborne LiDAR data and to evaluate accuracy of the result. In these regards, firstly systematic errors involved with ALS (Airborne Laser Scanning) system are introduced. Secondly, the overall LiDAR data quality was estimated based on the ground check points, then classifying the laser points was performed. In this study, buildings were reconstructed from the classified as building laser point clouds. The most likely planar surfaces were estimated by the least-square method using the laser points classified as being planes. Intersecting lines of the planes were then computed and these were defined as the building boundaries. Finally, quality of the reconstructed building was evaluated.

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적응필터를 이용한 적층 복합재료에서의 역산란 X-Ray 신호처리 및 복원 (Reconstruction and Deconvolution of X-Ray Backscatter Data Using Adaptive Filter)

  • 김노유
    • 비파괴검사학회지
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    • 제20권6호
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    • pp.545-554
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    • 2000
  • 충격에 의해 복합 재료 내에 발생하는 층간 박리를 정량적으로 평가하기 위한 비파괴 방법중에서 Compton X-ray 역산란 기술은 초음파에 비해 비접촉식이며 박리 층간의 상호간섭이 없어 복합재료 판면의 박리 층의 위치와 크기를 검사하는데 효과적인 방법으로 사용되어 왔다. 그러나 X-ray역산란 기술에 있어서 복합재료의 박리 층과 같은 미세한 결함의 측정을 위해 측정 정도를 높이면 역산란 양의 감소로 인해 신호 대 잡음 비(SNR)가 급격히 감소하여 결함검출 가능성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 복합재료의 특성을 고려한 X-ray 역산란 모델을 기초로 적응필터를 사용하여 결함신호를 비선형 감쇄, 빔 경화(X-ray hardening), 비균질 특성과 같은 잡음 신호로부터 분리, 추출하는 방법을 제시하였다. 이렇게 분리된 결함신호로부터 정량적인 결함(박리)의 위치와 크기를 수학적 산란 모델과의 비교를 통해 최소 자승법을 이용하여 결정하였다.

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JPEG 영상 복원을 위한 다중 모드 채도 복원과 연산 재배열 기반의 시간 최적화된 컬러 변환 (Time-optimized Color Conversion based on Multi-mode Chrominance Reconstruction and Operation Rearrangement for JPEG Image Decoding)

  • 김영주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.135-143
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    • 2009
  • 최근 모바일 장치에서 고해상도 영상의 인코딩 및 디코딩에 대한 요구가 늘어남에 따라 효율적인 영상 코덱 개발의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 JPEG 디코딩 과정에서 IDCT 변환과 컬러변환 배열간의 선형성을 바탕으로 이들 연산순서를 재배열함으로써 컬러변환 과정에서 요구되는 계산 횟수를 줄이고 재배열된 부동소수점 연산에 정수 맵핑을 적용하여 시간 복잡도를 줄임으로써 실행시간을 크게 단축하는 컬러변환 기법을 제안한다. 또한, 제안된 기법은 연산 재배열 및 정수 맵핑의 양자화오류로 인한 화질 저하를 다중 모드 채도 재구성 기법을 적용하여 보상하도록 한다. 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능평가를 통해 제안 된 기법이 기존의 컬러변환 기법들과 비교하여 복원 영상의 화질 저하를 최소화하면서 실행시간을 크게 단축함을 알 수 있었다.

Autonomous exploration for radioactive sources localization based on radiation field reconstruction

  • Xulin Hu;Junling Wang;Jianwen Huo;Ying Zhou;Yunlei Guo;Li Hu
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제56권4호
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    • pp.1153-1164
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    • 2024
  • In recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) have been used to search for lost or stolen radioactive sources to avoid radiation exposure for operators. To achieve autonomous localization of radioactive sources, the UGVs must have the ability to automatically determine the next radiation measurement location instead of following a predefined path. Also, the radiation field of radioactive sources has to be reconstructed or inverted utilizing discrete measurements to obtain the radiation intensity distribution in the area of interest. In this study, we propose an effective source localization framework and method, in which UGVs are able to autonomously explore in the radiation area to determine the location of radioactive sources through an iterative process: path planning, radiation field reconstruction and estimation of source location. In the search process, the next radiation measurement point of the UGVs is fully predicted by the design path planning algorithm. After obtaining the measurement points and their radiation measurements, the radiation field of radioactive sources is reconstructed by the Gaussian process regression (GPR) model based on machine learning method. Based on the reconstructed radiation field, the locations of radioactive sources can be determined by the peak analysis method. The proposed method is verified through extensive simulation experiments, and the real source localization experiment on a Cs-137 point source shows that the proposed method can accurately locate the radioactive source with an error of approximately 0.30 m. The experimental results reveal the important practicality of our proposed method for source autonomous localization tasks.

Optimized inverse distance weighted interpolation algorithm for γ radiation field reconstruction

  • Biao Zhang;Jinjia Cao;Shuang Lin;Xiaomeng Li;Yulong Zhang;Xiaochang Zheng;Wei Chen;Yingming Song
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제56권1호
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    • pp.160-166
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    • 2024
  • The inversion of radiation field distribution is of great significance in the decommissioning sites of nuclear facilities. However, the radiation fields often contain multiple mixtures of radionuclides, making the inversion extremely difficult and posing a huge challenge. Many radiation field reconstruction methods, such as Kriging algorithm and neural network, can not solve this problem perfectly. To address this issue, this paper proposes an optimized inverse distance weighted (IDW) interpolation algorithm for reconstructing the gamma radiation field. The algorithm corrects the difference between the experimental and simulated scenarios, and the data is preprocessed with normalization to improve accuracy. The experiment involves setting up gamma radiation fields of three Co-60 radioactive sources and verifying them by using the optimized IDW algorithm. The results show that the mean absolute percentage error (MAPE) of the reconstruction result obtained by using the optimized IDW algorithm is 16.0%, which is significantly better than the results obtained by using the Kriging method. Importantly, the optimized IDW algorithm is suitable for radiation scenarios with multiple radioactive sources, providing an effective method for obtaining radiation field distribution in nuclear facility decommissioning engineering.

부채살 SPECT 데이터를 위한 정칙화된 기댓값 최대화 재구성기법 개발 (Development of Regularized Expectation Maximization Algorithms for Fan-Beam SPECT Data)

  • 김수미;이재성;이수진;김경민;이동수
    • 대한핵의학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.464-472
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    • 2005
  • 목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.

고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 (Urban Area Building Reconstruction Using High Resolution SAR Image)

  • 강아름;이승국;김상완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.361-373
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    • 2013
  • 공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

얼굴영상의 얼굴인식 적합성 판정 방법 (A Method for Determining Face Recognition Suitability of Face Image)

  • 이승호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.295-302
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    • 2018
  • 얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.