A previous study verified that the SIRT (simultaneous iterative reconstruction technique) method is more efficient than the back-projection method as a CT algorithm for wood. However, it was expected that the determination of the initial model function of the SIRT method would influence the quality of CT image. Therefore, in this study, we intended to develop a technique that could be used to determine an adequate initial model function. For this purpose, we proposed several techniques, and for each technique we examined the effects of the initial model function on the average errors and the CT image at each iteration. Through this study, it was shown that the average error was decreased and the image quality was improved using the proposed techniques. This tendency was most pronounced when the back-projection method was used to determine the initial model function. From the results of this study, we drew the following conclusions: 1) The initial model function of the SIRT method should be determined with careful attention, and 2) the back-projection method efficiently determines the initial model function of the SIRT method.
This paper presents a new method for post-processing of coded images based upon the low-pass filtering followed by the projection onto the NQCS (narrow quantization constraint set). We also investigate how the proposed method works on JPEG-coded real images. The starting point of the QCS-based post-processing techniques is the centroid of the QCS, where the original image belongs. The low-pass filtering followed by the projection onto the QCS makes the images lie on the boundary of the QCS. It is likely that, however, the original image is inside the QCS. Hence projection onto the NQCS gives a lower MSE (mean square error) than does the projection onto the QCS. Simulation results show that setting the narrowing coefficients of the NQCS to be 0.2 yields the best performance in most cases. Even though the JPEG-coded image is low-pass filtered and projected onto the NQCS repeatedly, there is no guarantee that the resultant image has a lower MSE and goes closer to the original image. Thus only one iteration is sufficient for the post-processing of the coded images. This is interesting because the main drawback of the iterative post-processing techniques is the heavy computational burden. The single iteration method reduces the computational burden and gives us an easy way to implement the real time VLSI post-processor.
360도 전방향을 촬영한 파노라마 이미지를 디스플레이 하기 위해서는 기존의 플랫하고 좁은 시야 각을 커버하는 스크린 시스템으로는 큰 비효율을 갖는다. 반면, 환경에 직접 이미지를 투사하는 방식인 몰입 형 환경 투사 시스템을 활용하면 보다 넓은 화각의 디스플레이 시스템의 구현이 가능하다. 기존의 환경 투사 시스템은 다수의 프로젝터로 넓은 화각을 커버하는 형태인 다중 투사 기술을 활용하여 왔으나 다수의 장비로 인한 넓은 공간의 필요성, 유지관리에 대한 어려움, 다소 비싼 설치비용과 같은 문제점을 가지고 있었다. 반면, 거울투사 시스템은 상대적으로 간단한 구조로 이루어져 이에 좋은 대안이 될 수 있으나, 정교한 설치의 필요성과 거울의 왜곡으로 인해 캘리브레이션이 쉽지 않다는 문제점을 지니고 있었다. 본 논문에서는 임의의 공간에서 보다 쉽고 편리한 파노라마 디스플레이 시스템을 만들 수 있도록 단일 프로젝터와 단일 구형 반사경을 활용한 전방향 환경 거울 투사 시스템을 제안한다. 빠르고 쉬운 캘리브레이션 과정을 위해 사용자에게 직관적이고 최적화된 캘리브레이션 시스템을 제공하여 시스템 설치과정의 효율성을 높였다. 또한, 캘리브레이션 정보를 바탕으로 이미지를 워핑하고 보정하여 투사 환경에 최적화된 이미지를 만드는 제작 방법을 제시한다. 다양한 실험들을 통해 제시된 결과는 우리 방식이 전방향 환경 투사 시스템을 구축하는데 보다 빠르고 최적화된 결과물을 만드는데 있어 효율을 증진시켰음을 확인하였다. 결론적으로, 우리가 제안한 시스템을 통해서 임의의 공간에서 적은 수의입력을 통해 쉽고 편리하게 전방향 투사 시스템을 만들 수 있다. 이는 파노라마 이미지의 활용도와 디스플레이 환경을 개선하였고, 또한 이러한 환경에 최적화된 이미지 제작 방법을 제안하여, 해상도 손실 없이 이미지 제작을 가능하게 하였다.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
A new restoration method of chest X -ray image (dual project filter) was proposed to improve SNR(signal to noise ratio) characteristics. In this method, a priori Information of system and anatomical structure and statistics of projected object are used in the design of filter. Dual projection filter varies its parameters, adapting to the local regions of chest(lung region, mediasternum, subdiaphragm) and the structure of chest (bone, tissue, blood vessel, bronchia). The performance of Dual Projection Filter was 0.1-0.2dB better than Dual Sensor Wiener Filter, which was used for initial estimate of Dual Porjection Filter.
This paper propose a rectification technique by applying the Projection matrices derived from perspective projection matrices estimated from self-calibrated stereo image pairs. The derivation is made such that two epipolar lines are in parallel. Rectified images are generated by reprojecting corresponding image points. For the performance analysis of this technique, vertical coordinates of rectified points are compare to those obtained by the technique[3].
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Radon변환을 이용한 새로운 복합 패턴인식 시스템을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 2차원 영상을 1차원투영데이타로 변환한 후, A/0를 이용하여 1차원 투영 데이터를 Fourier 변환하여 각도에 따른 fourier 스펙트럼을 구하였다. Fourier 스펙트럼 및 투영 데이터로부터 적절한 특징을 추출한 후, 제곱 Mahalanobis거리를 이용하여 패턴을 인식하였다. 시뮬레이션의 결과는 입력패턴으로 선정한 10개의 패턴에 대해서 100%인식율을 보였다.
Based on minimum-mean-sqare error criterion, a noise filtering algorithm for the reconstruction of an image function from noisy projection data is suggested. The filter is constructed with a few projection data. This algorithm requires less computational time compared with other noise filtering algorithm.
Kazunori Matsuo;Zensho Nakao;Chen, Yen-Wei;Fath El Alem F. Ah
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.839-842
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2000
A new and modified neural network model Is proposed for CT image reconstruction from four projection directions only. The model uses the Resilient Back-Propagation (Rprop) algorithm, which is derived from the original Back-Propagation, for adaptation of its weights. In addition to the error in projection directions of the image being reconstructed, the proposed network makes use of errors in pixels between an image which passed the median filter and the reconstructed one. Improved reconstruction was obtained, and the proposed method was found to be very effective in CT image reconstruction when the given number of projection directions is very limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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