원자로 초소형 내시경의 실시간 영상 잡음 제거 기법

유진호; 천종훈; 박성호; 이지민

doi:10.14801/jkiit.2021.19.7.101

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유진호 (국립목포대학교) 천종훈 (전남도립대학교) 박성호 (한전KPS) 이지민 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제7호(JKIIT, Vol.19, No.7)

발행연도: 2021.7

수록면: 101 - 112 (12page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.7.101

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2021

원자로 초소형 내시경의 실시간 영상 잡음 제거 기법

유진호 , 천종훈 , 박성호 외 1명 한국정보기술학회논문지 2021.07 학술저널

원전 내 표준형 증기발생기 내부 검사용 초소형 내시경 장치를 위한 실시간 Total Variation 기반 영상잡음 제거 모듈 개발

유진호 , 천종훈 , 박성호 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

원전 내 표준형 증기발생기 내부검사를 위한 15m급 초소형 내시경 시스템 제작에 관한 연구

유진호 , 천종훈 , 박성호 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료

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본 논문에서는 원자로 내 고방사선 구역에 설치된 표준형 증기발생기의 상부번들 내부를 검사하기 위한 초소형 내시경 장치를 통해 전송되는 영상 신호에 유입된 영상 잡음을 실시간에 제거할 수 있는 고속 영상 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. Total variation(TV) 최소화기반 영상 잡음 제거 기법은 이미지 경계의 블러링이 적으면서 잡음 제거 성능이 뛰어나다고 평가된다. 본 논문에서는 영상 잡음 제거에 효율적인 smoothing norm 함수와 이 함수를 도입한 TV 손실 함수를 제안한다. 심층신경망 학습에 활용되고 있는 여러 최적화 탐색 기법들을 제안한 TV 손실함수 최소화에 적용하여 비교 분석함으로써 Adamax가 수렴 속도가 빠르고 잡음 제거 성능도 우수함을 보인다. 그리고, 제안한 TV기반 잡음제거 알고리즘 Adamax-TV를 엣지 컴퓨터 수준 GPU에서 구현하여 VGA급 원자로 내시경 영상의 잡음 제거를 15~27fps 속도로 실시간으로 처리할 수 있음을 보인다.

#Image noise removal #Total variation #Optimization #Micro-endoscope #Nuclear power plant

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

Kai Zhang / 2017 / Beyond a Gaussian denoiser : Residual learning of deep CNN for image denoising / IEEE Transactions on Image Processing 26(7):3142~3155

P. Perona / 1990 / Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 12(7):629~639

Leonid I. Rudin / 1992 / Nonlinear total variation based noise removal algorithms / Physica D: Nonlinear Phenomena 60(1-4):259~268

Qin, Zhiwei / 2015 / An alternating direction method for total variation denoising / Optimization Methods and Software 30(3):594~615

H. Robinds / 1951 / A stochastic approximation method / Annals of Mathematical Statistics 22(3):400~407

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이지민

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