거리변환을 이용한 fiducial 마크 정렬 알고리즘

최학남(Xuenan Cui),박은수(Eunsoo Park),최효훈(Hyohoon Choi),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C

본 논문에서는 거리변환 기반의 정밀한 fiducial 마크 정렬 알고리즘을 제안한다. 거리변환은 물체의 중심에 가중치를 가지는 특성이 있는데 이는 AOI 공정에서 에칭, 이동과 같은 다양한 요소들로부터 획득되는 타겟영상에 대하여 강인하게 물체의 중심으로 매칭할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 우선 입력 타겟영상에 대하여 이진화를 진행하고, 다음 모델과 타겟영상에 대하여 거리변환을 이용하여 거리특징을 추출하고, 추출된 모델과 타겟영상에 대한 거리특징을 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용하여 매칭한 후, 매칭 스코어에 대하여 Sub-pixel 분석을 진행하여 sub-pixel 레벨의 정확도를 가지도록 한다. 실험결과로부터 제안한 거리특징을 이용한 매칭 알고리즘이 기존의 픽셀 밝기 값을 이용한 매칭보다 강인하고 정확하게 매칭됨을 확인할 수 있었다.

GPU를 이용한 고속 영상 보간법 개발

최학남(Xuenan Cui),박은수(Eunsoo Park),김준철(Junchul Kim),정용한(Younghan Jung),김학일(Hakil Kim) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10

본 논문에서는 GPU를 이용한 고속 보간법 개발방법에 대해 제안한다. GPU는 흔히 그래픽 연산에 사용되지만 최근에는 GPGPU가 각광을 받고 있다. 특히 NVIDIA에서 발표한 CUDA를 이용하면 GPU를 쉽게 접근하여 프로세싱 할 수 있어 많은 분야에서 GPU를 활용하고 있다. 본 논문에서는 실제 CUDA를 이용하여 여러 가지 보간법에 대한 알고리즘을 구현하여 CUDA의 성능을 확인하였다. CPU에서 구현한 알고리즘과 CUDA를 이용한 알고리즘을 비교했을 때 메모리 할당 및 전송부분을 제외한 수순 프로세싱 시간을 보면 GPU에서 훨씬 좋은 성능을 나타내었고, 메모리 할당 및 전송을 고려했을 때 작은 사이즈 영상에서는 오히려 역효과가 나타났고, 대용량 영상에서는 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

Fast and Accurate Rigid Registration of 3D CT Images by Combining Feature and Intensity

June, Naw Chit Too,Cui, Xuenan,Li, Shengzhe,Kim, Hak-Il,Kwack, Kyu-Sung Korean Institute of Information Scientists and Eng 2012 Journal of Computing Science and Engineering Vol.6 No.1

Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image's voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.

Fast and Accurate Rigid Registration of 3D CT Images by Combining Feature and Intensity

Naw Chit Too June,Xuenan Cui,Shengzhe Li,Hakil Kim,Kyu-Sung Kwack 한국정보과학회 2012 Journal of Computing Science and Engineering Vol.6 No.1

Computed tomography (CT) images are widely used for the analysis of the temporal evaluation or monitoring of the progression of a disease. The follow-up examinations of CT scan images of the same patient require a 3D registration technique. In this paper, an automatic and robust registration is proposed for the rigid registration of 3D CT images. The proposed method involves two steps. Firstly, the two CT volumes are aligned based on their principal axes, and then, the alignment from the previous step is refined by the optimization of the similarity score of the image’s voxel. Normalized cross correlation (NCC) is used as a similarity metric and a downhill simplex method is employed to find out the optimal score. The performance of the algorithm is evaluated on phantom images and knee synthetic CT images. By the extraction of the initial transformation parameters with principal axis of the binary volumes, the searching space to find out the parameters is reduced in the optimization step. Thus, the overall registration time is algorithmically decreased without the deterioration of the accuracy. The preliminary experimental results of the study demonstrate that the proposed method can be applied to rigid registration problems of real patient images.

SSE 명령어를 이용한 영상의 고속 전처리 알고리즘

박은수(Eunsoo Park),최학남(Xuenan Cui),김준철(Junchul Kim),임유청(Yucheong Im),김학일(Hakil Kim) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.2

본 논문에서는 SSE (Streaming SIMD Extensions) 명령어를 이용한 고속 영상처리 알고리즘을 제안한다. SSE 명령어를 지원하는 CPU는 128비트 크기의 XMM 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 한 번에 병렬로 처리 될 수 있다. 영상처리에서 폭넓게 활용되는 평균 필터, 소벨 수평방향 외곽선 검출, 이진침식 알고리즘을 SIMD 방식으로 효과적으로 처리 할 수 있는 알고리즘을 제시하였고, 수행 시간을 측정하였다. 보다 객관적인 수행 속도 평가를 위해 현재 많이 사용되고 있는 영상처리 라이브러리와의 수행 속도를 비교하였다. 비교에 사용된 라이브러리는 SISD(Single Instruction Single Data)방식으로 동작하는 OpenCV 1.0, SIMD 방식을 지원하는 고속 영상처리 라이브러리인 IPP 5.2와 MIL 8.0에서 각각 수행 시간을 측정하고 제안하는 알고리즘의 처리 속도와 비교하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 SISD방식의 영상처리 라이브러리에 비해 평균 8배의 성능향상을 보였으며, SIMD 방식의 고속 영상처리 라이브러리와 비교 하였을 때 평균 1.4배의 성능향상을 보였다. 따라서 제안하는 알고리즘은 고가의 영상처리 라이브러리와 추가적인 하드웨어의 구입 없이도 고속으로 동작해야 하는 실제 영상 처리 어플리케이션에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다. This paper proposes fast image processing algorithms using SSE (Streaming SIMD Extensions) instructions. The CPU's supporting SSE instructions have 128bit XMM registers; data included in these registers are processed at the same time with the SIMD (Single Instruction Multiple Data) mode. This paper develops new SIMD image processing algorithms for Mean filter, Sobel horizontal edge detector, and Morphological erosion operation which are most widely used in automated optical inspection systems and compares their processing times. In order to objectively evaluate the processing time, the developed algorithms are compared with OpenCV 1.0 operated in SISD (Single Instruction Single Data) mode, Intel’s IPP 5.2 and MIL 8.0 which are fast image processing libraries supporting SIMD mode. The experimental result shows that the proposed algorithms on average are 8 times faster than the SISD mode image processing library and 1.4 times faster than the SIMD fast image processing libraries. The proposed algorithms demonstrate their applicability to practical image processing systems at high speed without commercial image processing libraries or additional hardwares.

GPU를 이용한 고속 Multi-level thresholding 알고리즘

정용한(Younghan Jung),최학남(Xuenan Cui),박은수(Eunsoo Park),김준철(Junchul Kim),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C

Thresholding은 영상 인식 및 분석의 전처리과정에서 주로 사용되는 기술로써 가장 대표적인 방법은 클래스간의 분산을 이용한 Otsu 알고리즘이 있다. 하지만 Otsu 방법은 클래스가 늘어날수록 계산시간이 늘어나는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 히스토그램을 몇 개의 그룹으로 나누어 Otsu 방법을 개선한 Two-stage multi-level Otsu 방법에 룩업테이블과 GPU processing을 적용하여 고속 어플리케이션에 적합한 Thresholding 알고리즘을 제안한다.

SSE 명령어를 이용한 고속 Sobel Edge Detector 구현

박은수(Eunsoo Park),최학남(Xuenan Cui),김준철(Junchul Kim),김학일(Hakil Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10

본 논문에서는 SSE(Streaming Sigle instruction multiple data Extensions)명령어를 이용한 고속 Sobel edge detection 알고리즘을 제안한다. SSE를 지원하는 CPU는 128bit의 SSE 레지스터를 보유하고 있으며 이에 속한 데이터는 한 번에 병렬적으로 처리 될 수 있다. 실험은 Sobel 연산에 대하여 순차처리 코딩, 이미지 처리 라이브러리인 OpenCV, MIL 8.0, IPP 5.2를 이용한 코딩, shift 알고리즘을 사용한 SSE 코딩, 제안하는 방법을 이용한 SSE 프로그램 코eld에 대해 각각의 수행 시간을 측정하고 이를 비교하였다. 실험결과 제안하는 방법은 순차코딩에 비해 약 12배. OpenCV에 비해 13배, MIL에 비해 2배 정도 빨랐으며, IPP에 대해선 약간 빠른 성능 향상을 보였다. 또한 일반적인 shift를 이용한 방법보다 제안하는 방법은 대략 1.5배 정도의 성능 향상이 있었다. 이를 통해 제안하는 방법은 라이브러리를 구입하는 비용을 들이지 않으며 추가적 하드웨어의 구입 없이도 PC에서 빠른 Sobel 연산을 수행 할 수 있음을 보였다.

SIMD와 근사함수를 이용한 고속 아크탄젠트 계산

박은수(Eunsoo Park),최학남(Xuenan Cui),김학일(Jakil Kim) 대한전기학회 2012 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2012 No.10

SIMD 명령어를 이용한 영상의 평균화 필터 최적화

김준철(Junchul Kim),최학남(Xuenan Cui),박은수(Eunsoo Park),김학일(Hakil Kim) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10

본 연구에서는 영상의 잡음 제거에 우수한 평균화 필터 알고리즘을 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 이용하여 고속화 하였다. 먼저 순차 알고리즘의 속도 향상을 위한 최적화를 수행하고. SIMD에 적합 하도록 변환 하여 4 또는 16 개의 데이터를 동시에 연산이 가능 하도록 하였다. 또한 나누기 연산을 줄이기 위하여 8비트의 데이터 타입과 함께 룩업 테이블(Lookup Table)을 이용하였다. 각각의 데이터 타임에 적합하게 알고리즘을 변환하여 비교하였고 실험을 통하여 기존의 순차 처리 방식에 비해 평균적으로 2.5배 이상의 속도 향상을 보았다.

VTK를 이용한 무릎 MRI의 3차원 가시화

이성철(Shengzhe Li),최학남(Xuenan Cui),홍성욱(Seongwook Hong),너치투준(Chittoo June),김학일(Hakil Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1B

본 논문은 VTK를 이용한 3차원 무릎 MRI 가시화에 대한 프로그램 기술을 제안한다. 기존의 많은 연구에서는 VTK를 사용하여 의료영상에 대한 3차원 가시화 프로그램을 제안하였으나 골관절염 진단을 목표로 한 무릎 3차원 가시화 방법은 아직 많이 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 볼륨렌더링(Volume redering) 기술과 다각형렌더링(Polygonal rendering)기술을 융합하여 무릎 및 연골을 효과적으로 가시화 할 수 있는 방법을 제안한다. 프로그램은 사용자 상호작용이 가능하고 VTK를 이용한 GPU기반의 프로세싱을 기반으로 하기 때문에 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과로부터 제안한 3차원 가시화 기술은 연골과 무릎의 관계를 직관적으로 표현할 수 있어 골관절염 조기진단에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.