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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박소현 (서울과학기술대학교) 이계민 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2017.11
수록면
616 - 619 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2019

머신러닝을 이용한 회전변조시준기(RMC) 영상화 알고리즘 개선
박소현 2019.01 학위논문

2018

Non-Local Means을 이용한 회전 변조 시준기 영상화 알고리즘 개선
박소현 ,  이계민 전자공학회논문지 2018.11 학술저널
Convolutional Neural Network(CNN)을 이용한 회전 변조 시준기(RMC) 영상화 알고리즘
박소현 ,  이계민 대한전자공학회 학술대회 2018.06 학술대회자료

2017

Non-local Means을 이용한 회전 변조 시준기(RMC) 영상화 알고리즘 개선
박소현 ,  이계민 대한전자공학회 학술대회 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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The Rotating Modulation Collimator(RMC) is useful for remotely finding orphan radiation sources. When the detection counts are low, however, the RMC generates artifacts in the reconstructed images. To solve this problem, we propose a new image reconstruction algorithm using variance stabilization and non-local means filtering.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Baseline 알고리즘
Ⅲ. NLM과 분산 안정화 변환을 이용한 RMC 영상화 알고리즘 개선
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
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