International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권2호
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pp.102-110
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2015
The main source of noise in computed tomography (CT) images is a quantum noise, which results from statistical fluctuations of X-ray quanta reaching the detector. This paper proposes a neural network (NN) based hybrid filter for removing quantum noise. The proposed filter consists of bilateral filters (BFs), a single or multiple neural edge enhancer(s) (NEE), and a neural filter (NF) to combine them. The BFs take into account the difference in value from the neighbors, to preserve edges while smoothing. The NEE is used to clearly enhance the desired edges from noisy images. The NF acts like a fusion operator, and attempts to construct an enhanced output image. Several measurements are used to evaluate the image quality, like the root mean square error (RMSE), the improvement in signal to noise ratio (ISNR), the standard deviation ratio (MSR), and the contrast to noise ratio (CNR). Also, the modulation transfer function (MTF) is used as a means of determining how well the edge structure is preserved. In terms of all those measurements and means, the proposed filter shows better performance than the guided filter, and the nonlocal means (NLM) filter. In addition, there is no severe restriction to select the number of inputs for the fusion operator differently from the neuro-fuzzy system. Therefore, without concerning too much about the filter selection for fusion, one could apply the proposed hybrid filter to various images with different modalities, once the corresponding noise characteristics are explored.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
본 논문에서는 다양한 장애를 가진 사용자들을 위한 지능형 휠체어의 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템의 주된 목적은 전동휠체어의 조이스틱을 사용하기 힘든 장애인들에게 효율적인 인터페이스를 제공함으로써 그들의 안전한 이동성을 보장하여 독립적인 삶을 이끌어 나갈 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 제안된 시스템은 사용자의 얼굴 기울기를 인식하여 휠체어의 회전을 수행하고 입 모양을 인식하여 휠체어의 전진과 정지를 수행 한다. 이러한 얼굴 특징을 인식하기 위해 제안된 시스템은 얼굴 특징 검출기, 얼굴 특징 인식기, 전환기로 구성된다. 얼굴 특징 검출기는 Adaboost를 이용하여 얼굴 영역을 먼저 검출한 후 에지 정보를 이용하여 입 영역을 검출한다. 검출된 결과들은 얼굴 특징 인식기에저 statistical analysis와 K-means clustering을 이용하여 얼굴 각도와 입 모양을 인식한다. 전환기는 인식된 결과들을 휠체어의 모터를 제어하기 위한 명령어로 변환하여 사용자의 얼굴 및 입의 움직임으로 휠체어를 제어할 수 있도록 한다. 제안된 지능형 휠체어의 효율성을 증명하기 위하여 34명의 사용자를 대상으로 다양한 환경에서 실험한 결과 제안된 시스템은 전동 휠체어의 조이스틱을 사용 할 수 없는 장애인들에게 편리한 이동성을 제공하며, 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 사용 될 수 있음을 보여 주었다.
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
방사선조사면의 가장자리는 반음영 영역으로 선량변화가 급격한 부분이다. 이러한 부분은 메가볼트 광자선 영역의 조사면에서 선원크기, 콜리메이터, 차폐불럭, 보조기구 그리고 내부산란선에 의한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기준조사면 경계 영역의 선량특성을 확인하고 선험적인 이론적 관계식으로 비교하여 치료시스템 조사면의 특성을 알고자 하였다. 조사면 경계영역의 주변선량분포를 깊이와 중심축으로부터 거리의 함수로서 구성하여 6MV 광자선에 의한 민조사면 경계영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수분포와 비교하였다. 3차원 물 팬톰으로 조사면 가장자리 영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수값과 비교하여 측정치와 근접한 함수방법을 알아보았다. 반도체 검출기와 전리함으로 최대선량점, 5 cm , 10 cm 깊이의 위치에서 측정값의 비를 이용하고, 유효 가장자리 영역은 80-20 % 를 선택하여 거리의 함수로 분석하였다. 깊이가 증가함에 따라경계영역의 선량폭이 증가하였다. 주변선량분포에서 검출기의 특성에 따라서 측정값과 함수값에 작은 차이가 있었다. 민조사면 경계영역 선량 분포함수를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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