In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.
Quality control (QC) of Computed Tomography (CT) devices is based on image quality measurement on AAPM CT phantom which is a standard phantom. Although it is possible to control the accuracy of the CT apparatus, it is expensive and has a disadvantage of low penetration rate. Therefore, in this study, we make image quality measurement phantom at low cost using FFF (Fused Filament Fabrication) type three-dimensional printer and try to analyze the usefulness, compare it with existing standard phantom. To print a phantom, We used three-dimensional printer of the FFF system and PLA (Poly Lactic Acid, density: $1.24g/cm^3$) filament, and the CT device of 64 MDCT (Aquilion CX, Toshiba, Japan). In addition, we printed a phantom using three-dimensional printer after design using various tool based on existing standard phantom. For image quality evaluation, AAPM CT phantom and self-generated phantom were measured 10 times for each block. The measured data were analyzed for significance using the Mannwhiteney U-test of SPSS (Version 22.0, SPSS, Chicago, IL, USA). As a result of the analysis, phantom fabricated with three-dimensional printer and standard phantom showed no significant difference (p>0.05). Furthermore, we confirmed that image quality measurement performance of a phantom using three-dimensional printer is similar to the existing standard phantom. In conclusion, we confirmed the possibility of low cost phantom fabrication using three dimensional printer.
Purpose : This study was designed to compare the effective doses from low-dose and standard-dose multi-detector CT (MDCT) scanning protocols and evaluate the image quality and the spatial resolution of the low-dose MDCT protocols for clinical use. Materials and Methods : 6-channel MDCT scanner (Siemens Medical System, Forschheim, Germany), was used for this study. Protocol of the standard-dose MDCT for the orthodontic analysis was 130 kV, 35 mAs, 1.25 mm slice width, 0.8 pitch. Those of the low-dose MDCT for orthodontic analysis and orthodontic surgery were 110 kV, 30 mAs, 1.25 mm slice width, 0.85 pitch and 110 kV, 45 mAs, 2.5 mm slice width, 0.85 pitch. Thermoluminescent dosimeters (TLDs) were placed at 31 sites throughout the levels of adult female ART head and neck phantom. Effective doses were calculated according to ICRP 1990 and 2007 recommendations. A formalin-fixed cadaver and AAPM CT performance phantom were scanned for the evaluation of subjective image quality and spatial resolution. Results : Effective doses in ${\mu}Sv$ ($E_{2007}$) were 699.1, 429.4 and 603.1 for standard-dose CT of orthodontic treatment, low-dose CT of orthodontic analysis, and low-dose CT of orthodontic surgery, respectively. The image quality from the low-dose protocol were not worse than those from the standard-dose protocol. The spatial resolutions of both standard-dose and low-dose CT images were acceptable. Conclusion : From the above results, it can be concluded that the low-dose MDCT protocol is preferable in obtaining CT images for orthodontic analysis and orthodontic surgery.
Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.
The purposes of this study were to identify brand image and advertising image perception maps of domestic make-up products. A self-administered questionnaire was used for data collection. KYST, CORAN and SPSS PC(Ver. 12.0) were used for data analysis. The results were as follows: 1. Brand images of Etude, Isa Knox, and Laneige were perceived as unique, stimulative, high quality, elegant, modern, and sophisticated. Brand image of Cathycat was perceived highly in high quality, elegant, modern, and sophisticated, but low in unique and stimulative. Brand image of Lac Vert was perceived high in unique and stimulative, but low in high quality, elegant, modern, and sophisticated. Brand images of Hercyna and Vov were the lowest. 2. Advertisement images of Etude was perceived as modern, sophisticated, familiar, and unique, but Lac Vert was perceived adversely, Advertising images of Laneigne and Isa Knox were high in modern, sophisticated and familiar, but low in uniqueness. And advertising images of Hercyna, Cathycat, and Vov were perceived as modern, sophisticated, and familiar.
Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.
Commonly deep learning methods for enhancing the quality of medical images use unpaired dataset due to the impracticality of acquiring paired dataset through commercial imaging system. In this paper, we propose a supervised learning method to enhance the quality of ultrasound images. The U-net model is designed by incorporating a divide-and-conquer approach that divides and processes an image into four parts to overcome data shortage and shorten the learning time. The proposed model is trained using paired dataset consisting of 828 pairs of low-quality and high-quality images with a resolution of 512x512 pixels obtained by varying the number of channels for the same subject. Out of a total of 828 pairs of images, 684 pairs are used as the training dataset, while the remaining 144 pairs served as the test dataset. In the test results, the average Mean Squared Error (MSE) was reduced from 87.6884 in the low-quality images to 45.5108 in the restored images. Additionally, the average Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) was improved from 28.7550 to 31.8063, and the average Structural Similarity Index (SSIM) was increased from 0.4755 to 0.8511, demonstrating significant enhancements in image quality.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
전산화단층촬영장치 (Computed tomography, CT)의 의료 방사선량을 낮추기 위한 방법으로 주석필터의 사용을 통해 직접적으로 환자의 선량을 낮추는 방법이 있다. 그러나 주석필터의 사용으로 바뀐 X선 스펙트럼으로 인해 기존의 영상과 다른 인상의 영상으로 나타나기 때문에 질병 진단에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 흉부 저선량 CT에서 주석필터의 적용 및 high pitch에 따른 영상평가를 진행함으로써 주석필터 사용 시 영상의 변화 양상을 살펴보았다. 본 연구에서는 비교를 위해 총 3개의 그룹으로 나누어 영상을 획득하였다. Group 1은 주석필터를 사용하지 않았으며, 기존에 사용하던 pitch인 0.8의 영상을 획득하였다. Group 2는 주석필터를 사용하였고, pitch는 0.8이며 Group 3은 주석필터를 사용하였으며 pitch는 2.5이다. 영상의 화질을 비교하기 위해 no-reference 기반으로 사용되는 블라인드 품질 평가 인자 중 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)를 사용하였다. 그 결과 NIQE 수치는 Group 1, Group 3, Group 2 의 순서대로 낮게 나타났다. BRISQUE 수치는 Group 3, Group 2, Group 1 의 순서대로 낮게 나타났다. 이를 통해 흉부 저선량 CT에서 주석필터 및 high pitch 기술의 영상의 우수성을 확인함으로써 특히 호흡 조절이 어려운 흉부 저선량 CT 환자에 있어서 더 정확한 영상에 대한 기대감을 가질 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
This letter proposes a new near-lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high-image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near-lossless compression method has better performance than JPEG-LS (lossless) with ${\delta}$ = 2 for a Bayer format image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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