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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
유남조 (한국외국어대학교) 이은애 (한국외국어대학교) 김동식 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
550 - 553 (4page)

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In the medical imaging, TFT(thin film transistor) panels are used to obtain high-quality X-ray images for flat panel radiography detectors. However, pixel defects occur in the TFT panels and degrade the image qualities. In order to produce high-quality images, pixel defects must be corrected. Techniques of bilinear interpolation and template matching are currently used. In this paper, we propose a pixel-defect correction algorithm based on a CNN (convolutional neural network) deep learning structure. The proposed algorithm was compared with the conventional template matching scheme, and showed better performance qualitatively and quantitatively.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 템플릿매칭 기법을 사용한 픽셀 결함 보정
Ⅲ. CNN 기법을 사용한 픽셀 결함 보정
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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