International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.38-42
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2002
A fast iterative solving method of fuzzy relational equation is proposed. It is derived by eliminating a redundant comparison process in the conventional iterative solving method (Pedrycz, 1983). The proposed method is applied to image reconstruction, and confirmed that the computation time is decreased to 1 / 40 with the compression rate of 0.0625. Furthermore, in order to make any initial solution converge on a reconstructed image with a good quality, a new cost function is proposed. Under the condition that the compression rate is 0.0625, it is confirmed that the root mean square error of the proposed method decreases to 27.34% and 86.27% compared with those of the conventional iterative method and a non iterative image reconstruction method, respectively.
전산화단층촬영장치 (Computed Tomography, CT)의 화질을 유지하면서 방사선량을 낮추기 위한 대표적인 방법 중에 하나는 모델기반 반복 재구성법 (Model-Based Iterative Reconstruction, MBIR)을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 MBIR의 대표적인 모델로 잘 알려진 고급 모델 반복 재구성법 (Advanced Modeled Iterative Reconstruction, ADMIRE)의 강도를 조절하여 영상의 화질을 평가하고자 하였다. 연구는 팬텀을 사용하여 수행되었고, ADMIRE의 강도를 1에서부터 5까지 1 단위로 조절하면서 CT 영상을 획득하였다. 정량적 평가는 변동 계수 (coefficient of variation, COV)와 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)를 활용한 노이즈 레벨과 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)의 블라인드 품질 평가를 수행하였다. 결과적으로 노이즈 레벨 및 블라인드 품질 평가 결과에서 모두 ADMIRE의 강도가 높아질수록 우수한 결과가 도출되었다. 특히, COV와 CNR은 ADMIRE 1에 비하여 5에서 각각 1.89 및 1.75배 향상됨을 확인하였고, NIQE와 BRISQUE는 재구성 강도 1에 비하여 5에서 각각 1.35 및 1.22배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로 ADMIRE의 재구성 강도는 CT 영상의 노이즈 레벨 및 전체적인 화질 평가에 큰 영향을 끼친다는 것을 증명하였다.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
In this paper, an iterative method is proposed to perform attenuation correction and image reconstruction simultaneously for positron emission tomography, by using the time-of-flight information. Numerical simulation results are presented to demonstrate an improved performance of the proposed method in attenuation correction and image reconstruction.
Computer-Generated Hologram (CGH) is generally made by Fourier Transform. CGH is made by an optical reconstruction. Computer-Generated Pseudo Hologram (CGPH) is made up Complex Hadamard Transform instead of CGH which is made by the Fourier Transform. CGPH differs from CGH in point of view the possibility of optical reconstruction. There is an advantage that it cannot be optical reconstruction, in other word, physical leakage of the confidential information is impossible. In this paper, a binary image was converted in Complex Hadamard Transform, and CGPH was made. Improvement of the reconstructed image from CGPH is done by error diffusion method and iterative method. The result that the reconstructed image is improved is shown.
The weight calculation in an iterative algorithm is the most computationally costly task in computed tomography image reconstruction. In this letter, a fast algorithm to speed up the weight calculation is proposed. The classic square pixel rotation approximate calculation method for computing the weights in the iterative algorithm is first analyzed and then improved by replacing the square pixel model with a circular pixel model and the square rotation approximation with a segmentation method of a circular area. Software simulation and hardware implementation results show that our proposed scheme can not only improve the definition of the reconstructed image but also accelerate the reconstruction.
Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE) represents a repetitive reconstruction method that can adjust strength and kernel, each of which are known to affect computed tomography (CT) image quality. The aim of this study was to quantitatively analyze the noise and spatial resolution of CT images according to ADMIRE control factors. Patient images were obtained by applying ADMIRE strength 2 and 3, and kernel B40 and B59. For quantitative evaluations, the noise level, spatial resolution, and overall image quality were measured using coefficient of variation (COV), edge rise distance (ERD), and natural image quality evaluation (NIQE). The superior values for the average COV, ERD, and NIQE results were obtained for the ADMIRE reconstruction conditions of ADMIRE 2 + B40, ADMIRE 3 + B59, and ADMIRE3 + B59. NIQE, which represents the overall image quality based on no-reference, was about 6.04 when using ADMIRE 3 + B59, showing the best result among the reconstructed image acquisition conditions. The results of this study indicate that the ADMIRE strength and kernel chosen for use in ADMIRE reconstruction have a significant impact on CT image quality. This highlights the importance of adjusting to the control factors in consideration of the clinical environment.
Sparse-view CT imaging is considered to be a solution to reduce x-ray dose of CT. Sparse-view CT imaging may have severe streak artifacts that could compromise the image qualities. We have compared quality of sparseview images reconstructed with two representative iterative reconstruction techniques, SIRT and TV-minimization, in terms of image error and edge preservation. In the comparison study, we have used the Shepp-Logan phantom image and real CT images obtained with a micro-CT. In both phantom image and real CT image tests, TV-minimization technique shows the best performance in error reduction and preserving edges. However, the excessive computation time of TV-minimization is a technical challenge for the practical use.
본 논문에서는 2차원 대지구조를 분석하기 위해 ERT(electrical resistance tomography) 방법을 사용하여 대지모델을 영상복원하는 방법들을 수치적인 실험방법들을 통해 비교분석한다. 영상복원을 위한 역산방법으로는 Gauss-Newton, TLS(truncated least squares), 그리고 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technieque) 알고리즘들이 제시되고 대지저항을 측정하기 위한 전극법은 대표적인 웨너와 슐럼버거 측정방법을 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Gauss-Newton과 TLS 알고리즘이 대지모델의 2차원 영상복원에서 적합하다는 것을 보인다.
This paper proposes super-resolution reconstruction algorithm for image enhancement. Super-resolution reconstruction algorithms reconstruct a high-resolution image from multi-frame low-resolution images of a scene. Conventional super- resolution reconstruction algorithms are iterative back-projection(IBP), robust super-resolution(RS)method and standard Papoulis-Gerchberg(PG)method. However, traditional methods have some problems such as rotation and ringing. So, this paper proposes modified algorithm to improve the problem. Experimental results show that this proposed algorithm solve the problem. As a result, the proposed method showed an increase in the PSNR for traditional super-resolution reconstruction algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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