기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
Scleral Diagnostic System Implementation with Color and Blood Vessel Sign Pattern Code Generations
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • Scleral Diagnostic System Implementation with Color and Blood Vessel Sign Pattern Code Generations
  • Scleral Diagnostic System Implementation with Color and Blood Vessel Sign Pattern Code Generations
저자명
류광렬,Ryu. Kwang Ryol
간행물명
한국정보통신학회논문지
권/호정보
2014년|18권 12호|pp.3029-3034 (6 pages)
발행정보
한국정보통신학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

영문초록

이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.

기타언어초록

The paper describes the scleral diagnostic system implementation for human eyes by using the scleral color code and vessels sign pattern code generations. The system is based on the high performance DSP image signal processor, programmable gain control for preprocessing and RISC SD frames storage. RGB image signals are optimized by PGC, the edge image is detected form the gray image converted. The processing algorithms are executed by scleral color code generation and scleral vessels sign pattern code creation for discriminating and matching. The scleral symptomatic color code is generated by YCbCr values at memory map tolerated and the vessel sign pattern code is created by digitizing the 24 clock and 13 ring zones, overlay matching and tolerances. The experimental results for performance are that the system runs 40ms, and the color and pattern for diagnostic errors are around 20% and 24% on average. The system and technique enable a scleral diagnosis with subdividing the patterns and patient database.