• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권8호
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• pp.360-367
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• 2002

In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권9호
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• pp.200-207
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• 2006

In this paper a new approach which combines implicit surface scheme and NURBS surface interpolation method is proposed in order to generate a complete surface model from unorganized point cloud data. In the method a base surface was generated by creating smooth implicit surface from the input point cloud data through which the actual surface would pass. The implicit surface was defined by a combination of shape functions including quadratic polynomial function, cubic polynomial functions and radial basis function using adaptive domain decomposition method. In this paper voxel data which can be extracted easily from the base implicit surface were used in order to generate rectangular net with good quality using the normal projection and smoothing scheme. After generating the interior points and tangential vectors in each rectangular region considering the required accuracy, the NURBS surface were constructed by interpolating the rectangular array of points using boundary tangential vectors which assure C$^1$ continuity between rectangular patches. The validity and effectiveness of this new approach was demonstrated by performing numerical experiments for the various types of point cloud data.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권3호
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• pp.174-183
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• 2014

Purpose: A robust, efficient auto-grading computer vision system for meat carcasses is in high demand by researchers all over the world. In this paper, we discuss our study, in which we developed a system to speed up line processing and provide reliable results for pork grading, comparing the results of our algorithms with visual human subjectivity measurements. Methods: We differentiated fat and lean using an entropic correlation algorithm. We also developed a self-designed robust segmentation algorithm that successfully segmented several porkcut samples; this algorithm can help to eliminate the current issues associated with autothresholding. Results: In this study, we carefully considered the key step of autoextracting lean tissue. We introduced a self-proposed scheme and implemented it in over 200 pork-cut samples. The accuracy and computation time were acceptable, showing excellent potential for use in online commercial systems. Conclusions: This paper summarizes the main results reported in recent application studies, which include modifying and smoothing the lean area of pork-cut sections of commercial fresh pork by human experts for an auto-grading process. The developed algorithms were implemented in a prototype mobile processing unit, which can be implemented at the pork processing site.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.225-235
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• 2012

다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1685-1692
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• 2010

정칙화 반복처리 과정에 사용되는 정칙화 연산자는 라플라시안 연산자를 주로 사용하고 있으나, 일반적으로 미분 연산자를 사용하게 되어있다. 본 논문에서는 정칙화 연산자로서의 일반적인 미분연산자들과 제안된 연산자의 성능을 비교, 검토하여 분석하였다. 가우시안에 의해 훼손된 영상에서는, 윤곽부분은 제안된 연산자가 기존에 사용된 연산자보다 수렴성 및 복원효과가 뛰어나며 평면부분에서는 기존의 연산자가 제안된 연산자보다 안정적으로 수렴함을 알 수 있었다. 정칙화 이론은 잡음의 평활화와 윤곽의 복원을 동시에 고려하여 처리하기 때문에 영역을 평면부분과 중간부분 그리고 윤곽부분으로 나누어서 처리결과를 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.503-513
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• 2020

This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.64-76
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• 2009

적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART) 기법 중 입력 도메인 반복 분할을 이용한 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법이 가지는 단점인 많은 거리 연산량을 입력 도메인 반복 분할 기법을 이용해 효율적으로 개선하였다. 또한 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART 기법(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)은 IP-ART가 가지는 특징을 효과적으로 이용해 IP-ART에서 보이는 테스트 케이스 분포 불균일 현상을 완화시켰으며, 다양한 환경에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 의해 발생되는 부수적인 부하로 인해 테스트 케이스 선택이 지연된다는 단점을 가진다. 이에 따라 본 논문에서는 입력 도메인의 확장 없이, IP-ART의 변화를 통한 성능 개선가능성 확인을 위해 테스트 케이스 분포에 영향을 줄 수 있는 세 가지 조건을 정의하고 이들 각각이 기법에 미치는 영향을 평가하였으며, 실험을 통해 정의된 세 가지 조건 중 제한 영역 관리 조건이 기법의 성능에 가장 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.119-128
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• 1998

SPECT 장치는 감마 카메라로 촬영된 일련의 투사영상을 재조합, 재구성하여 횡단면 단층상을 생성하는데, 이때 투사 영상을 획득하는 과정에서 여러 물리적 요소들이 개입되어 투사 영상의 왜곡을 가져온다. 이들 변질 요인들 가운데서도 광자수 제한에 따른 노이즈 변질이 가장 심각한 요인이기 때문에, 투사 영상에 대한 필터링은 노이즈 평활화(smoothing)가 가장 기본적인 방법이다. 그러나 단순한 저역통과 필터링(low-pass filtering)이 투사영상의 윤곽선이나 기타영상구조들을 번지게 함으로써 재구성 영상의 질을 떨어 뜨린다는 사실은 이미 알려져 있다. 주요 영상 구조들을 효과적으로 유지하면서도 노이즈를 억제시키기 위한 한 접근으로 적응적 필터링 기법이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는, 재구성 영상에서의 '최소 검출가능 이상조직의 검출 신뢰도 향상'이라는 관점에서 최적 필터를 설계하였던 이전 연구와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능에 근거된 투사 영상 복원을 위한 적응적 필터링 기법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 필터링 알고리즘은 SPECT 영상 재구성시 우수한 이상조직 검출능을 보였으며, 특히 다양한 대조도의 이상조직들을 포함하고 있는 모형 실험에서 보여준 본 필터링 알고리즘의 이상조직 검출능 결과는 실제 SPECT데이터 적응시 좋은 결과를 기대할 수 있게 하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.62-69
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• 2012

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 매 치료 마다 획득되는 Megavoltage cone-beam CT (MVCBCT) 영상을 이용한 재 선량 계산 과정은 필수적이다. 본 연구의 목적은 intensity 보정 방법을 적용한 MVCBCT 영상 기반의 선량 계산 결과와 kilo-voltage CT (kV CT) 영상 기반의 선량 계산 결과의 비교 및 MVCBCT 영상 기반의 선량계산 정확성의 향상이다. MVCBCT 영상의 intensity 교정을 위해 kV CT와 MVCBCT을 이용하여 12 종류의 전자밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀 영상을 획득하고, Cheese 팬텀 영상의 동일한 전자밀도 바에서 표현되는 kV CT 영상과 MVCBCT 영상의 intensity 관계를 도출하였다. 이후 kV CT, MVCBCT를 이용한 Rando 팬텀 영상을 획득하여 MVCBCT 영상은 3차원 강체 정합을 수행하였고 본 과정을 통해 MVCBCT 영상은 kV CT 영상과 마치 동일한 모달리티에서 획득한 영상과 같은 위치 및 intensity 분포로 변환되었고, MVCBCT 영상의 잡음을 없애기 위한 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. 위의 과정을 거친 MVCBCT 영상을 토대로 intensity 교정을 적용한 영상과, intensity 교정을 적용하지 않은 영상, kV CT영상을 기반으로 방사선 치료 계획 시스템을 이용한 선량 계산을 시행 하였다. 선량 계산의 결과는 선량 분포의 차이 및 Percentage difference로 평가되었다. Intensity 보정을 적용한 MVCBCT 영상의 선량 계산 결과의 경우 kV CT 영상 기반의 선량 계산 결과와의 Percentage difference가 두경부 영상의 경우 1.08%, 흉부 영상의 경우 2.44%였다. 본 연구에서 적용한 intensity 변환을 통해 MVCBCT 영상을 이용한 선량 계산의 정확성이 향상됨을 확인하였고, 본 연구 방법은 실제 선량 계산에 적용 및 사용의 편리성을 확인하였다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.28-34
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• 2011

적응 방사선 치료(Adaptive Radiation Therapy, ART)를 실행하기 위한 고도의 정확성을 갖는 변형 영상 정합 방법은 필수이다. 본 연구의 목적은 Megavoltage cone-beam CT (MV CBCT)영상의 Intensity 변화를 통한 영상 정합의 정확성의 향상이다. Intensity 변화 값을 도출 하기 위해 kilovoltage CT (kV CT)와 MV CBCT를 이용하여 12 종류의 전자 밀도 바를 제공하는 Cheese 팬텀의영상을 획득하고, 영상들로부터 kV CT와 MV CBCT의 Hounsfield Unit (HU)값들의 관계를 도출하였다. MV CBCT 영상의 잡음을 감소하기 위해 Gaussian smoothing 필터를 적용하였다. MV CBCT영상의 intensity는 마치 동일한 모달리티에서 획득된 영상과 같은 kV CT와 동일한 범위의 intensity로 변화시켰다. 이후 두 영상에 효율적이고 사용하기 쉬운 intensity 기반의 데몬 영상 정합이 적용되었다. 본 연구실에서 인체 내 폐를 모사하도록 제작된 변형 폐 팬텀을 이용하여 위와 같은 방법을 적용하여 영상 정합을 하였다. Cheese 팬텀 영상, 변형 폐 팬텀 영상을 이용한 변형영상 정합 결과는 상관 계수가 각각 6.07%, 18% 향상되었다. 변형 폐 팬텀 영상의 변형 영상 정합 정확성을 평가하기 위해 추가적으로 측정된 팬텀 내부에 삽입한 표적의 중심 좌표를 이용하여vector 차이를 계산하였다. 벡터 차이는 $2.23{\pm}1.19mm$, $1.39{\pm}0.97mm$였다. 본 연구에서 사용한 intensity 변화 방법을 통해 변형 영상 정합의 정확성이 향상됨을 확인 하였고, 본 연구는 영상 정합 정확성을 향상시키기 위한 해결 방법이 될 수 있다. 차후 연구 계획도 본 연구 내용에 의해 제안되었다.