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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 354 - 357 (4page)
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In radiography imaging, flat-panel radiography detectors use TFT (thin film transistor) panels to acquire high-quality X-ray images. Pixel defects in TFT panels can lower the production yield of panels and ultimately increase production costs. Furthermore, pixel defects can degrade the image quality. Hence, there is a need to develop an appropriate correction algorithm. Current algorithms have difficulties in optimizing their performances especially for image edge parts. This paper proposes a pixel-defect correction algorithm based on a CNN (convolutional neural network) deep learning structure. This structure combines ANN(artificial neural network) and CNN to improve the pixel correction performance. The proposed algorithm shows better performances than those of the conventional TMC (template matching) algorithms.
목차
Abstract
I. 서론
II. TFT 패널의 화소 결함 보정 알고리듬
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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