The method for enhancing the edges from medical images is described. The various methods are tested for the medical Images contaminated by noises, such as weighted averaging based on local probabilities, unsharp masking techniques, and proposed combined techniques. As a result, the combined technique using the median filtering and edge masks in six directions is well suited to remove the noises as to as to preserve the edges. Experimental results and computational procedures are presented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.385-399
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2007
In many image processing applications, a random noise makes some trouble since most video enhancement functions produce visual artifacts if a priori of the noise is incorrect. The basic difficulty is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Typical unsharp masking (UM) enhances the visual appearances of images, but it also amplifies the noise components of the image. Hence, the applications of a UM are limited when noises are presented. This paper proposed statistical algorithms based on parametric and nonparametric tests to adaptively enhance the image feature and the noise combining while applying UM. With the proposed algorithm, it is made possible to enhance the local contrast of an image without amplifying the noise.
In understanding "cooling flow" problem and the galaxy-SMBH co-evolution, AGN feedback is considered as one of the most important phenomena. Among various AGN feedback phenomena, X-ray cavities are particularly useful for studying AGN feedback over 10 kpc scales, as the origin of X-ray cavities is believed to be related to radio jet from AGN. For a comprehensive study of X-ray cavities, we collect all available diffuse X-ray data of galaxies in various galaxy environments, ranging from field galaxies to galaxy clusters, using the Chandra X-ray data archive. As a result we build up a sample of 87 targets showing enough X-ray photons to perform the analysis. Using modeling and unsharp masking techniques, we detected X-ray cavities and measured their physical properties (i.e., cavity size) for the 49 targets. Here, we present X-ray cavity properties and discuss environmental effects.
본 논문에서는 Scene Text Detection의 새로운 프레임워크인 TextFuseNet에 영상처리 관련 기술인 선명화 기법을 제안한다. Scene Text Detection은 야외 간판이나 표지판 등 불특정 배경에서 글자를 인식하는 기술이며, 그중 하나의 프레임워크가 TextFuseNet이다. TextFuseNet은 문자, 단어, 전역 기준으로 텍스트를 감지하는데, 여기서는 영상처리의 기술인 선명화 기법을 적용하여 TextFuseNet의 성능을 향상시키는 것이 목적이다. 선명화 기법은 기존 Sharpening Filter 방법과 Unsharp Masking 방법을 사용하였고 이 중 Sharpening Filter 방법을 적용하였을 때 AP가 0.9% 향상되었음을 확인하였다.
정맥 주입요법은 의료기관에서 대상자의 점액 내로 약물, 수액, 혈액 및 영양분을 환자에게 제공하는 표준적인 간호 절차로, 주로 간호사가 담당하여 실행하고 관리하고 있다. 또한 혈관 속으로 약물을 직접 투여하는 주사법으로서 응급상황 시 신속한 효과를 보기 위해 실시하며, 빠르고 정확한 효과를 기대할 수 있다. 교육 훈련을 통한 숙련된 간호사들도 종종 실수를 하여 환자들에게 불편함을 유발할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 안전을 위협하는 다양한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 실수로 인한 고충을 줄이기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 영상 검출 기기를 통해 3명의 피검자의 손등 정맥 영상을 획득하였고 수집한 영상을 영상처리를 통해 선명한 정맥 영상을 제공하기 위한 알고리즘을 도출하기 위한 연구이다. 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 기존 알고리즘인 Histogram Equalization, CLAHE, Unsharp Masking을 선별하고 이를 조합했다. 개별 알고리즘과 알고리즘 조합을 영상에 적용하여 도출한 영상을 비교하기 위해 히스토그램 그래프를 사용하였다. 분포된 픽셀의 최솟값과 최댓값의 차이를 구하고 평균을 내는 방법으로 히스토그램 그래프를 확인했다. 본 논문에서 제시한 알고리즘 조합이 209.1로 개별 알고리즘 평균값인 138.7, 132.3, 126.2보다 높게 나왔으며 실제 영상에서도 가시성이 좋은 것을 확인했다.
In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.
맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
X-ray cavities are typically detected as surface brightness depression in X-ray diffuse emission from hot gas in high resolution X-ray images (i.e., Chandra and XMM-Newton). Showing the coincidence of location with radio jets, X-ray cavities imply that the radio jets interact with interstellar/intergalactic medium. It is important to understand them since they can be a clue of understanding AGN feedback to their host galaxies. To understand the physics of the AGN feedback, X-ray cavity has been actively studied while there are only a few statistical studies on X-ray cavity based on small or incomplete samples. Hence, a systematic study with a large sample is needed. With the condition of sufficient X-ray photons to detect surface brightness depression, we constructed a large sample of 133 galaxy clusters, galaxy groups, and individual galaxies to investigate X-ray cavities. We detected 201 cavities from 94 objects using two detection methods (i.e., beta-modeling and unsharp masking method), and confirmed the cavity size-distance relation over a large dynamical range. The size-distance relation does not vary for different environments (i.e., galaxy cluster, groups, and individual galaxies), suggesting that there is little environmental effect on the formation of X-ray cavity.
일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.
A single-shot dual-energy x-ray imaging technique has been developed using a sandwich detector by stacking two detectors, in which the front and rear detectors respectively produce relatively lower and higher x-ray energy images. Each detector layer is composed of a phosphor screen coupled with a photodiode array. The front detector layer employs a thinner phosphor screen, whereas the rear detector layer employs a thicker phosphor screen considering the quantum efficiency for x-ray photons with higher energies. We have applied the proposed method into the inspection of printed circuit boards, and obtained dual-energy images with background clutter suppressed. In addition, the single-shot dual-energy method provides sharper-edge images than the conventional radiography because of the unsharp masking effect resulting from the use of different thickness phosphors between the two detector layers. It is promising to use the single-shot dual-energy x-ray imaging for high-resolution nondestructive testing. For the reliable use of the developed method, however, more quantitative analysis is further required in comparisons with the conventional method for various types of printed circuit boards.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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