C.T.(전산화 단층 영상 처리) 영상재구성의 경우, 투사되는 광양자(X-ray, positron 등)가 적을 때는 잡음에 의한 효과가 증폭되어 재구성된 화면은 거의 알아 볼 수 없게 된다. 그 경우 화질을 높이깅 nl해서는 재구성 필터를 사영 데이터(projection data)의 신호대잡음비에 따라 수정시켜야 할 필요성이 생긴다. 이 논문에서는 사영 데이터에서 얻은 정보를 사용하여 재구성 필터를 수정하는 방법에 관하여 고찰하고 그에 대한 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션의 결과, 이 방법은 재구성 화상에서의 잡음을 줄여, 그 분해능력을 크게 향상시킬 수 있음이 판명되었다. 또한 이 필터를 근사적으로 구현하는 방법에 관하여도 논하고, 그 근사 필터의 회귀적 구성(recursive implementation)의 가능성에 관하여도 언급하였다.
This paper deals with accurate image reconstruction of gamma camera using a coded-aperture mask based on pixel-type CsI(Tl) scintillator coupled with silicon photomultipliers (SiPMs) array. Coded-aperture imaging (CAI) system typically has a smaller effective viewing angle than Compton camera. Thus, if the position of the gamma source to be searched is out of the fully-coded field-of-view (FCFOV) region of the CAI system, artifacts can be generated when the image is reconstructed by using the conventional cross-correlation (CC) method. In this work, we propose an effective method for more accurate reconstruction in CAI considering the source distribution of partially-coded field-of-view (PCFOV) in the reconstruction in attempt to overcome this drawback. We employed an iterative algorithm based on compressed-sensing (CS) and compared the reconstruction quality with that of the CC algorithm. Both algorithms were implemented and performed a systematic Monte Carlo simulation to demonstrate the possiblilty of the proposed method. The reconstructed image qualities were quantitatively evaluated in sense of the root mean square error (RMSE) and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Our simulation results indicate that the proposed method provides more accurate location information of the simulated gamma source than the CC-based method.
The purpose of this paper is to recognize the feature points of ECG and human pulse -which signal shows the electric and physical characteristics of heart respectively- using wavelet transform. Wavelet transform is proper method to analyze a signal in time-frequency domain. In the process of wavelet decomposition and reconstruction of ECG and human pulse signal, we removed the noises of signal and recognized the feature points of signal using some of decomposed component of signal. We obtained the result of recognition rate that is estimated about 95.45$\%$ in case of QRS complex, 98.08$\%$ in case of S point and P point and 92.81$\%$ in case of C point. And we computed diagnosis parameters such as RRI, U-time and E-time.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
일련의 국부영역으로부터 이차미분값을 획득하여 전체 형상을 복원하는 측정법을 제안하였다. 측정시 기울기가 제거된 국부형상에 대해 곡률과 이차미분이 동일시 되는 점을 이용하여, 3개의 이차미분값으로부터 직교하는 2방향을 따라 3차원형상을 복원할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 임의로 발생시킨 Zernike다항식의 계수로 자유곡면형상을 생성시키고, 구현된 알고리즘을 적용함으로써 검증과정을 수행하였다. 적용한 결과 최대 0.8 mm Sag를 갖는 직경 200 mm영역의 자유곡면형상에 대해 RMS 19 nm 형상복원오차를 갖고 복원됨을 확인하였다. 측정오차에 대한 복원오차 민감도를 진단하기 위해 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 16의 가우시언 랜덤 노이즈를 부여한 후, 복원되는 형상의 오차를 진단한 결과, 197 nm의 형상복원오차가 발생함을 확인하였다.
압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련 분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 다중채널 시스템의 다중 반송파 신호에 대하여 역다중화/다중화화를 통한 주파수 대역 재할당의 방식에는 개별채널 방식, 다단트리 방식, 블록 방식이 있다. 본 논문에서는 다중 반송파 신호의 채널 대역을 가변할 수 있는 향상된 개별채널 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CIC 필터(cascaded integrator comb filter)와 half-band필터를 이용해 데시메이션(decimation)과 인터폴레이션(inter-polaration)을 수행하며, FIR low-pass필터를 통해 다중 반송파 신호에서 각 부채널을 필터링 (filtering)하여 채널 대역을 재할당한다. 전산모의 실험을 통해 역다중화와 다중화에 의해 가변 채널 대역의 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
In this paper, it is described the performance of the breast cancer detection system that is composed of sensing, RF signal and image reconstruction part. Especially in the reconstruction algorithm, the amplitude and the phase of electric fields are used as compare value. So we improved to get the stable values of measured amplitude and phase of electric fields. Through compare images of reconstruction, we confirmed the performance of improved system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2497-2517
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2020
For compressed sensing (CS) applications, it is significant to construct deterministic measurement matrices with good practical features, including good sensing performance, low memory cost, low computational complexity and easy hardware implementation. In this paper, a deterministic construction method of bipolar measurement matrices is presented based on binary sequence family (BSF). This method is of interest to be applied for sparse signal restore and image block CS. Coherence is an important tool to describe and compare the performance of various sensing matrices. Lower coherence implies higher reconstruction accuracy. The coherence of proposed measurement matrices is analyzed and derived to be smaller than the corresponding Gaussian and Bernoulli random matrices. Simulation experiments show that the proposed matrices outperform the corresponding Gaussian, Bernoulli, binary and chaotic bipolar matrices in reconstruction accuracy. Meanwhile, the proposed matrices can reduce the reconstruction time compared with their Gaussian counterpart. Moreover, the proposed matrices are very efficient for sensing performance, memory, complexity and hardware realization, which is beneficial to practical CS.
In Optical Scanning Holography(OSH), 3-D holographic information of an object is generated by 2-D active optical scanning. The optical scanning beam can be a time-dependent Gaussian apodized Fresnel zone plate. In this technique, the holographic information manifests itself as an electric signal which can be sent to an electron-beam-addressed spatial light modulator for coherent image reconstruction. In this paper, we briefly review optical scanning holography and analyze the resolution achievable with the system. We also present mathmatical expressions of real and virtual images which are responsible for holographic image reconstruction. We then show the twin-image noise effect on the reconstruction in conjunction with the size of the Fresnel zone pattern through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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