Until recent days, dual-energy X-ray cargo inspection system was mainstream method of non-invasive cargo inspection system. However, due to the usage of X-ray beams, which interact with matters in the same way, the precision of material discrimination tended to be low. Hence, cargo inspection system using neutron beam and X-ray beam, which interact with matters in the opposite way is on development. In the neutron / X-ray cargo inspection system, in order to counter the image noise from the low source intensity of the neutron beam, neutron detector pixel has large size than that of the X-ray. This leads to lower spatial resolution of the neutron image, causing difficulty in superposing the images. In this study, an image up-sampling algorithm that uses cluster distribution of the X-ray image with high spatial resolution was developed. Upon the application of the proposed algorithm, the spatial resolution of the neutron image along with the quality of the material discrimination was enhanced.
근래까지의 화물 검색을 위한 비파괴검사는 주로 이중에너지 엑스선을 이용한 화물 검색이 주류를 이루었다. 그러나 이중에너지 엑스선 시스템은 서로 같은 방식으로 물질과 상호작용하는 엑스선의 특성으로 인해 물질 분별에 있어 그 정확도가 낮은 문제가 있었다. 따라서 서로 반대되는 방식으로 물질과 상호작용하는 중성자와 엑스선을 이용한 화물 검색 시스템의 개발이 이루어지고 있다. 해당 시스템에서는 중성자의 낮은 선원 선속에 의한 잡음을 저감하기 위하여 중성자 검출기는 엑스선 검출기에 비해 큰 화소 크기를 가지게 된다. 이는 중성자 영상의 공간 해상도를 낮추어 영상 합성에 문제를 야기한다. 본 연구에서는 고해상도의 엑스선 영상의 클러스터 분포를 이용하여 중성자 영상을 업샘플링하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 통하여 중성자 영상의 공간 해상도를 향상하는 한편, 물질 분별의 정확도를 높일 수 있었다.
