• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.27-36
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• 2000

본 연구에서는 초음파와 tomography 기법을 기반으로 콘크리트 구조물의 비파괴 시험에 대한 방법론을 정립하고 검증하였다 일반적인 X-ray tomography에서는 물체를 통과하는 파동의 감쇠(attenuation) 데이터에 기초를 두고있는 반면에, 본 연구에서는 time-of-flight(TOF) 데이터를 사용하여 매질의 굴절률(refractive index)을 포괄적으로 표현하는 단층영상을 복원한다 X-ray tomography에서는 측정된 감쇠 데이터를 영상복원(Image reconstruction) 알고리즘에 의해서 처리하며, 파동의 굴절은 고려할 필요가 없다 그러나 초음파는 매질(medium)의 굴절률(refractive index)에 따라 초음파의 경보가 변경되므로 초음파 tomography에서는 초음파 경로의 연산이 선행되어야만 단층영상을 복원할 수 있게 된다 초음파 정보의 연산은 가하광학(Geometrical Optic)에서 사용되는 굴절률과 경로의 관계에 기초를 둔다 영상 복원은 대수학적 접근 방법인 ART (algebraic reconstruction technique) 또는 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technique)를 기초로 연산된 초음파의 경로를 따라 선적분한 TOF 값과 측정된 TOF 값의 차이를 기반으로 수행된다 실제 구현에서는 초음파가 직진한다는 가정하에 영상을 복원하고, 이를 기반으로 초음파의 경로를 연산하였다 본 논문에서는 이들 두 과정(경로연산 및 영상복원)의 반복연산을 통하여 영상을 복원하였다. 세안하는 알고리즘을 모의실험으로 평가하였고, 실제 콘크리트 구조물에 적용하여 본 방법론의 무한한 가능성을 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.211-220
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• 2015

Recently, model-based iterative reconstruction (MBIR) has played an important role in transmission tomography by significantly improving the quality of reconstructed images for low-dose scans. MBIR is based on the penalized-likelihood (PL) approach, where the penalty term (also known as the regularizer) stabilizes the unstable likelihood term, thereby suppressing the noise. In this work we further improve MBIR by using a more expressive regularizer which can restore the underlying image more accurately. Here we used a spline regularizer derived from a linear combination of the two-dimensional splines with first- and second-order spatial derivatives and applied it to a non-quadratic convex penalty function. To derive a PL algorithm with the spline regularizer, we used a separable paraboloidal surrogates algorithm for convex optimization. The experimental results demonstrate that our regularization method improves reconstruction accuracy in terms of both regional percentage error and contrast recovery coefficient by restoring smooth edges as well as sharp edges more accurately.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.357-364
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• 2014

전산화단층촬영장치의 영상재구성방법으로 필터보정역투영법이 광범위하게 사용되고 있다. 평행빔과 부채살빔의 재구성에 사용되는 투영에 잡음이 포함되었을 때 재구성 된 영상의 잡음을 살펴보았다. 평행빔과 부채살 구조에서 각각 360개, 720개의 투영으로 $512{\times}512$ 크기로 Visual C++을 이용하여 영상재구성하였고, 원본 Shepp-Logan 두부 모형을 매우 잘 복원한다는 것을 확인하였다. 필터보정역투영법의 현실적인 접근(유한한 투영 개수)으로 인해 입력 잡음이 없어도 영상재구성 과정에서 잡음이 발생하였다. 입력 잡음비 0.5% 이하에서 잡음이 빠르게 증가하기 때문에 CT 장치의 잡음 제거 기술 및 영상처리 기법의 개발이 필요할 것이다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 기술교육위원회 창립총회 및 학술대회 의료기기전시회
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• pp.23-27
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• 2001

Making the safety situation from the various work system is very important in the industrial fields. The proposed neural network technique is the real titre computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objests during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of obejects. All of them request much memory space and titre. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real time recognition of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques. And the real time reconstruction of nonlinear image information is processed through several simulations. I-D LIPN hardware has been composed, and the real time reconstruction is verified through the various experiments.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권3호
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• pp.173-180
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• 2005

본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.3-10
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• 2016

본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.425-433
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• 2018

본 논문에서는 시차의 신뢰도를 기반으로 플렌옵틱 영상의 초고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 그리고 플렌옵틱 카메라 영상으로부터 생성한 서브어퍼처(sub-aperture) 이미지는 TV_L1알고리즘에 기반한 시차 추정과 초고해상도 영상 복원에 활용된다. 특히 제안된 알고리즘은 시차가 부정확하게 나타날 수 있는 경계 역역에서 향상된 성능을 보인다. 시차 벡터의 신뢰도는 서브어퍼처 이미지의 상하좌우 각 위치별 영역에 따른 분산을 고려하여 판단한다. 신뢰도가 낮은 시차벡터는 초고해상도 영상 복원시 제외된다. 제안된 방법은 바이큐빅 보간 방법과 기존의 시차기반방법 그리고 사전기반 방법과 비교하여 평가되었다. 성능 평가에서 초고해상도 영상복원의 결과는 PSNR, SSIM 관점에서 성능을 비교하여 최상의 성능을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.123-128
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• 2020

본 논문에서는 3차원 동영상을 구현하기 위하여 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 X-ray가 조사된 각도에서 획득한 데이터를 영상처리부로 전송하고 영상을 구성하는 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 보다 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하는 회전 기반법을 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 영상을 구성하는 시간단축을 통해 초당 3~5장의 영상을 얻음으로써 3차원 동영상을 실시간으로 구현하였으며 기존의 데이터 적층 방법에 비해 본 논문에서 사용한 회전 기반법이 우수함을 증명하였으며 단점 및 해결방법 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.523-531
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• 2005

확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1343-1358
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• 2020

In the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm, the weak threshold used in sparsity estimation is determined via maximum iterations. Different maximum iterations correspond to different thresholds and affect the performance of the algorithm. To solve this problem, we propose an improved variable weak threshold based on the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the residual error value to control the weak threshold. When the residual value decreases, the threshold value continuously increases, so that the atoms contained in the atomic set are closer to the real sparsity value, making it possible to improve the reconstruction accuracy. In addition, we improved the generalized Jaccard coefficient in order to replace the inner product method that is used in the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the covariance to replace the joint expectation for two variables based on the generalized Jaccard coefficient. The improved generalized Jaccard coefficient can be used to generate a more accurate calculation of the correlation between the measurement matrixes. In addition, the residual is more accurate, which can reduce the possibility of selecting the wrong atoms. We demonstrate using simulations that the proposed algorithm produces a better reconstruction result in the reconstruction of a one-dimensional signal and two-dimensional image signal.