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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.9
- 수록면
- 569 - 572 (4page)
이용수
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초음파 영상은 X-ray, CT, MRI와 더불어 인체를 비침투식으로 진찰하기 위한 하나의 방법이다. 다른 방법에 비하여 비교적 저렴하고, 방사선으로부터 안전하다는 장점을 가지고 있어 많은 분야에서 사용되고 있다.
본 논문에서 제시된 Algorithm은 영상간의 시간차를 보정하기 위함이다. Motion Vector를 구하기 위하여 대상프레임의 픽셀은 기준 프레임에 대응되는 픽셀과 그 주변 픽셀과의 상관관계를 계산하여 가장 일치하는 픽셀로 이루이진 보정된 프레임을 생성하고, 보정된 프레임은 최종 Compounding에 사용된다.
기존의 Compounding 방식은 사용되는 영상의 각 픽셀 값의 평균을 사용하는 방법으로, 이 방법을 그대로 사용하려면 영상간의 시간차가 커지고, 커지는 시간차만큼 상관관계를 계산해야 하는 이웃픽셀의 범위도 증가하는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여 서로 이웃한 두 개의 프레임간의 상관관계를 계산하여 Compounding 하고, 그 결과와 다음 프레임간의 상관관계를 계산하여 Compounding하는 방식을 사용하여 계산량을 줄일 수 있었다. 이러한 Algorithm을 통해 Compounding을 수행함으로써 상대적인 위치변화에 의한 Motion Blurring을 제거함을 목표로 한다.
본 논문에서 제시된 Algorithm은 영상간의 시간차를 보정하기 위함이다. Motion Vector를 구하기 위하여 대상프레임의 픽셀은 기준 프레임에 대응되는 픽셀과 그 주변 픽셀과의 상관관계를 계산하여 가장 일치하는 픽셀로 이루이진 보정된 프레임을 생성하고, 보정된 프레임은 최종 Compounding에 사용된다.
기존의 Compounding 방식은 사용되는 영상의 각 픽셀 값의 평균을 사용하는 방법으로, 이 방법을 그대로 사용하려면 영상간의 시간차가 커지고, 커지는 시간차만큼 상관관계를 계산해야 하는 이웃픽셀의 범위도 증가하는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위하여 서로 이웃한 두 개의 프레임간의 상관관계를 계산하여 Compounding 하고, 그 결과와 다음 프레임간의 상관관계를 계산하여 Compounding하는 방식을 사용하여 계산량을 줄일 수 있었다. 이러한 Algorithm을 통해 Compounding을 수행함으로써 상대적인 위치변화에 의한 Motion Blurring을 제거함을 목표로 한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 분석
3. 실험 결과
4. 결론
REFERENCES
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