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저자정보
홍은영 (한국외국어대학교) 강송희 (한국외국어대학교) 이은애 (한국외국어대학교) 최재영 (한국외국어대학교) 김동식 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2019.6
수록면
536 - 539 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

Concatenated CNN 모델의 딥러닝에 기초한 평판형 방사선 디텍터의 화소 결함 보정
홍은영 전자공학과 2020.01 학위논문

2019

CNN에 기초한 방사선 디텍터의 화소 결함 보정
홍은영 ,  이은애 ,  김동식 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료
GAN 구조의 딥러닝을 사용한 방사선 디텍터의 화소 결함 보정
홍은영 ,  강송희 ,  이은애 외 2명 대한전자공학회 학술대회 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Flat-panel radiography detectors employ TFT(thin film transistor) panels to acquire high-quality X-ray images. Pixel defects in TFT panel can degrade the image quality and lower the production yield of the panel, ultimately increasing the production cost. Hence, developing an appropriate correction algorithm has been conducted to improve the yield. Current algorithms are based on statistical learning and optimizing their performances is difficult especially for image edge parts. In this paper, we propose a pixel-defect correction algorithm based on a GAN (generative adversarial networks) deep learning structure. The proposed algorithm showed better performance than those of the conventional methods for practical x-ray images acquired from general radiography detectors.

목차

Abstract
I. 서론
II. TFT 패널의 화소 결함 보정 알고리즘
III. 실험결과
IV. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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