최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.366-385
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2013
In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.
예전의 영상처리 장비는 독립적으로 구현이 되었다고 하여도 단순히 디스플레이만 하는 정도이지만 현재 여러 가지 칩들의 발전으로 인한 그 응용에 있어 활용 범위가 다양해졌다. 본 연구에서는 아날로그 영상신호를 디지털로 변환하여 PC 없이 독립적으로 영상 데이터를 처리하는 시스템을 설계한다. 가상의 움직임에 따라 시뮬레이터를 제어하는 모션 벡터 추출기 및 시뮬레이터 제어기를 설계하고, 추출된 모션벡터를 이용하여 가상현실 시뮬레이터를 구동한다.
We developed a high-throughput microscopy (HTM) method which enabled us to replace a conventional phase contrast microscopy (PCM) method that has been used as a standard analytical method for airborne asbestos. We could obtain the concentration of airborne asbestos fibers under detection limit by automated image processing and analysis using HTM method. Here we propose an improved image processing algorithm with variable parameters to enhance the accuracy of the HTM analysis. Since the variable parameters that compensate the difference of the brightness are applied to the individual images in our new image processing method, it is possible to enhance the accuracy of the automatic image analysis method for sample slides with low asbestos concentration that caused errors in binary image processing. We demonstrated that enumeration of fibers by improved image processing algorithm remarkably enhanced the accuracy of HTM analysis in comparison with PCM. The improved HTM method can be a potential alternative to conventional PCM.
In this paper a new approach of digitalized ‘Takbon’ is introduced. By image signal processing, the letters which were written on stones can be deciphered. Epigraphic letter is detected by digital image device, digital camera. The two dimensional digital image is preprocessed because of sensor noise and detective turbulence. Color image is transformed into grey level. The letter image is analyzed in time/frequency domain. By the resultant analysis data decisive functions are calculated. Signal Processing techniques, such as scaling, clipping, digital negative, high/low filter, morphology and so on, provide algorithms that can extract letter from stones.
This paper presents an image processing method which emphasizes a certain perception feeling on a color image. A series of fuzzy image processing schemes are proposed, which transform an color image represented in the LCH coordinate system to the image with a certain perception feeling based on the rules and fuzzy inference. To obtain the rules, results of the sensory perception tests are applied to the quantification theory. The proposed schemes can be effectively utilized in the color copy system, since printed outputs possibly look better than originals.
본 연구는 가축분뇨의 오염물질의 농도와 영상처리를 통해 얻어 낸 영상정보값과의 상관관계를 구하기 위해 수행하였다. CCD-카메라와 개인용 컴퓨터를 사용하여 축 분뇨의 영상을 받은 후 각 활성 영역에서의 영상정보와 공정시험 법으로 구한 오염물질과의 관계를 회귀분석법을 이용하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. 영상정보 R값은 CDD값과 결정계수가 0.9213으로 가장 높았으며, G값은 BOD값과 결정계수가 0.9019로 가장 높게 나타났으며, B값의 경우 오염물질 농도와의 상관관계는 매우 적은 것을 알 수 있었다. 2. H값은 BOD와의 결정계수($R^2$)가 0.9496으로 매우 높게 나타났다. 이는 BOD추정에 이용가능할 것으로 판단되었다. 3. BOD농도 추종을 위해서 G값,GRAY, H값, S값, 1값 등이 결정계수가 0.8이상을 나타냈으며, 그 중 H값이 가장 높은 결정계수를 나타냈으며, 이러한 정보를 이용하여 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 4. COD농도 추정을 위해서 R값, GRAY값, S값이 0.8이상의 결정계수를 나타냈으며, 그 중에서 R값과의 관계가 가장 높게 나타났으며, 이를 이용하여 간접적으로 농도 추정이 가능할 것으로 판단되었다. 5. SS농도와 영상정보값과 결정계수가 모두 0.8이하로 나타났으며, $NH_4$-N와 $NO_3$-N의 농도와 영상정보와의 결정계수는 모두 0.2이하로 매우 낮게 나타났으며, 가시광선영역의 CCD-카메라를 이용한 농도추정은 불가능할 것으로 판단되었다.
실시간 영상처리를 위해 다양한 시스템이 개발되고 있으며, 이들은 주로 고성능 프로세서에 의존한다. 하지만 이러한 영상처리 시스템은 상대적으로 낮은 성능의 모바일 시스템이나 저전력을 요구하는 시스템에는 적용하기 힘들다. 따라서 다양한 어플리케이션에 적용을 하기 위해서는 영상처리를 위한 좀 더 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상대적으로 낮은 성능의 시스템에서도 실시간 영상처리가 가능하도록 인트라 예측기 원리를 이용하여 영상의 처리 범위를 제한하는 전처리 방법을 고안하였고, 이러한 전처리기를 하드웨어 코어로 하는 시스템 구성을 제안한다. 또한 하드웨어 코어 구현 결과와 이를 이용한 영상 처리량 감소 방안을 제시한다.
This paper is concerned with the measurement of static and dynamic displacement by image processing(IP) and study for prediction method of velocity and acceleration. To measure the displacement visually, the measurement system consists of a telephoto zoom camera, ccd image device and a computer. The specific target on the white board is used to calculate the displacement of the structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the pixel-size of image. In this paper, we developed for the displacement measurement using the image processing method. The proposed method enables us to measure the vibration measurement, velocity and acceleration directly without any contact. The current resolution of the displacement measurement is limited to 1/100 millimeter scale.
This study was one of a series of studies on application of machine vision and image processing to extract the geometrical features of plants and to analyze plant growth. Several algorithms were developed to measure morphological properties of plants and describing the growth development of in-situ lettuce(Lactuca sativa L.). Canopy, centroid, leaf density and fractal dimension of plant were measured from a top viewed binary image. It was capable of identifying plants by a thinning top viewed image. Overlapping the thinning side viewed image with a side viewed binary image of plant was very effective to auto-detect meaningful nodes associated with canopy components such as stem, branch, petiole and leaf. And, plant height, stem diameter, number and angle of branches, and internode length and so on were analyzed by using meaningful nodes extracted from overlapped side viewed images. Canopy, leaf density and fractal dimension showed high relation with fresh weight or growth pattern of in-situ lettuces. It was concluded that machine vision system and image processing techniques are very useful in extracting geometrical features and monitoring plant growth, although interactive methods, for some applications, were required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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