http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa473780%28v=vs.85%29.aspx

http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/OWENS/LECT4/node3.html

Image Processing Basics

• Bit depth: 대부분 Grey Scale Image의 Bit Depth는 8이지만(2^8=256) Biomedical Image에선 12 bit depth를 사용한다. 하지만, Storage의 용이성을 위해 16bit를 쓴다.

• Color Look-Up Table (LUT) : Table에 정의 되어 있는 Pseudo Color를 입히는 것. 흠.

• CNR(Contrast to Noise Ratio) : SNR보다 CNR가 더 유용하게 쓰임. (Bio-medical Image Processing에서는 더 그런가보다. Video Codec에선 PSNR을 사용하는데 흠..)

• Histogram Equalization : Image의 Contrast를 적절하게 조정하기 위한 방법 중 하나. 이건 DIP에서 했으니 자세한건 패스. (무조건 이걸 한다고 좋은건 아님)

• Actual Dynamic Range : 이건 이미지에서 Histogram을 뽑아 봤을 때 분포되어 있는 Gray-scale의 범위를 말하는 것. 만약 8-bit depth에서 64~128에만 분포되어 있으면, Actual Dynamic Range는 그 범위.

• Scaling and Rotation : Scaling은 말 그대로 그냥 Re-scale하는걸 말하는거고, Rotation은 역시 그대로 Rotation.... 아 이거 왜 적었지

• Image Processing의 5개의 클래스
  • Image enhancement : 말그대로 Quality를 향상시키는 목적
  • Image restoration : Geometric distortion이나 blurring, in-homogeneity가 발생하였을 경우 이를 수정하는 것. 
  • 왜 필요하냐면 MRI와 CT 영상을 따로 볼 때는 상관이 없는데 같이 통합해서 봐야 할 경우엔 각 좌표가 일치해야 하기 때문
  • Image analysis : Image에 직접 Operation을 하는게 아닌, 길이 측정이나 object classification, image segmentation(Chap 2에 소개) 등을 하기 위한 것.
  • Image compression : Lossless와 Lossy 방법이 있으나, 의료영상에서는 Data Loss가 나면 안되기 때문에 Lossless를 사용한다.
  • Image synthesis : Visualization이나 3-D rendering을 일컫는다.

아직까진 DIP에 다 나왔던 내용들..

이 책으로 의료 영상 공부를 시작!

근데 이 책은 Programming을 어떻게 해야한다~ 이런게 아니라,

Medical Image Processing에는 이런 것들이 쓰이고, 이런 것들을 적용시키면 결과물은 이렇게 나온다. 그런 식으로 나와있다.

그래서 다른 책에서는 직접 구현하게 되어있는 여러 Image Enhancement 관련 내용들이 이 책에선 Tool이 제공이 되어서 그냥 Image를 불러와서 여러가지 테스트해볼 수 있게 되어있다.

그래서 이 책을 선택..

아직은 Programming Skill도 없고, 더군다나 수학적으로 많이 모자라기 때문에 간단히 이 책으로 훑고, 다른 책으로 넘어갈 계획이다.

아 교수님이랑 상담해야되는데...

이상하게 Intrinsic을 없앤게 속도가 더 느리다...

ASM 코드를 C로 바꿔서 그런줄 알았는데, 선배들이 아니란다.

뭐지 =_=...

VTune으로 돌려봐야겠다.

SSE(Streaming SIMD(Single Instruction Multiple Data) Extensions) :

x86 Architecture에 대한 SIMD Instruction Set의 확장.

Instruction 대부분은 floating point에 대한 연산

x86에서는 128 bit의 xmm0~7 까지 8개가 사용, x86-64(A.K.A x64)에서는 xmm8~15 까지 추가.

초기엔 FPU*와 SSE를 동시에 사용할 수 없었으나, 지금은 가능하다.

FPU* : Float Point Unit, CPU 내에서 부동소수점 연산을 효율적으로 하기 위한 장치. 연산속도 향상. 평소엔 사용하지 않다가 그래픽 이미지 처리 같은 특별한 일을 수행할 때만 FPU 작동

예전에 Assembly Language 시간에 배운 듯 한데 기억이 잘 안남..

분명 MMX 써서 Bi-linear Interpolation 하고 했는데..

Xcode 상에서 HM 8.1 Arguments Setting을 어떻게 하는지 살펴보자

Let's see how to set the HM-8.1 arguments in Xcode IDE

TAppDecoder를 선택한다 (Decoding 시)

Choose source what you want to build

사용자의 환경에 따라 64bit나 32bit를 선택한다

Select 64-bit or 32-bit. Depends on owners OS

Edit Scheme을 클릭

Click Edit Scheme

'Run TAppDecoder - Arguments 로 들어가서

Go to 'Run TAppDecoder - Arguments (Depends on what you selected)

'+'를 클릭

Click '+'

Argument 들을 세팅해준다. 본인의 경우, RaceHorsesC bit stream을 -b 옵션으로 넣었고, 

output 세팅을 RaceHorsesC.yuv로  -o 옵션을 줘서 하였다.

Add Arguments (On my case, I added RaceHorsesC bit stream by -b option and set output as RaceHorsesC.yuv by -o option)

돌려보자

Let's Run the decoder

잘 된다.

It runs well

프로젝트 폴더를 가보면 결과물이 생성된 것을 확인 할 수 있다.

Output has generated 

여기까지.

That's all.

Written by. Research Assistant Sejin Park, 

IPSL(Image Processing Systems Lab) Kwangwoon Univ. 

HM-8.1(HEVC Reference Tool) Copyright, ITU/ISO/IEC All rights reserved.

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

쓰면서 깨닳은 점

역시 OS 상관없이 돌아가야 하는 S/W이기 때문에 OS Dependent하지 않게 짜여져 있다는 것.

멋지다.

Adobe사에서 가지고 있는 기술.

POSTECH에서 개발되었고, 개발한 대학원생이 Adobe사에 취직을 하며 기술 이전이 된. 그런 기술.

아 최고다 정말.

http://blog.naver.com/ikkakang?Redirect=Log&logNo=10133506029

이 블로그 참조.