Wiener filtering method was applied to the dual energy imaging procedure in digital radiography(D.R.). A linear scanning photodiode arrays with 1024 elements(0.6mm H 1.3mm pixel size) were used to obtain chest images in 0.7 sec. For high energy image acquisition, X-ray tube was set at 140KVp, 100mA with a rare-earth phosphor screen. Low energy image was obtained with X-ray tube setting at 70KVp, 150mA. These measured dual energy images are represented in the vector matrix notation as a linear discrete model including the additive random noise. Then, the object images are restored in the minimum mean square error sense using Wiener filtering method in the transformed domain. These restored high and low energy images are used for computation of the basis image decomposition. Then the basis images are linearly combined to produce bone or tissue selective images. Using this process, we could improve the signal to noise ratio characteristics in the material selective images.
This Paper proposes the simple and efficient image retrieval algorithm using subregional texture features. In order to retrieve images in terms of its contents, it is required to obtain a precise segmentation. However, it is very difficult and takes a long computing time. Therefore. this paper proposes a simple segmentation method, which is to divide an image into high and low entropy regions by using Picture Information Measure (PIM). Also, in order to describe texture characteristics of each region, this paper suggest six different texture features produced on the basis of co-occurrence matrix. For an image retrieval system, a normalised correlation is adopted as a similarity function, which is not dependent on the range of each texture feature values. Finally, this proposed algorithm is applied to a various images and produces competitive results.
We investigate neural network image reconstruction for magnetic particle imaging. The network performance strongly depends on the convolution effects of the spectrum input data. The larger convolution effect appearing at a relatively smaller nanoparticle size obstructs the network training. The trained single-layer network reveals the weighting matrix consisting of a basis vector in the form of Chebyshev polynomials of the second kind. The weighting matrix corresponds to an inverse system matrix, where an incoherency of basis vectors due to low convolution effects, as well as a nonlinear activation function, plays a key role in retrieving the matrix elements. Test images are well reconstructed through trained networks having an inverse kernel matrix. We also confirm that a multi-layer network with one hidden layer improves the performance. Based on the results, a neural network architecture overcoming the low incoherence of the inverse kernel through the classification property is expected to become a better tool for image reconstruction.
New image coding system for facial images called 'Knowledge-based image coding' is described, in which input image is analyzed and output image is synthesized using analysis results. Analysis and synthesis method of facial expressions are presented. Synthesis rules are determined on the basis of facial muscles and are also used in analysis process to produce a faithful reconstruction of the original image. A number of examples are shown.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7C
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pp.663-670
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2009
In this paper, we propose the image encryption method which gradually uses NFSR(Non-linear Feedback Shift Register) and 20 CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform). The encryption method is processed in the following order. First, NFSR is used to create a PN(pseudo noise) sequence, which matches the size of the original image. Then, the created sequence goes through a XOR operation with the original image and process the encipherment. Next, the gateway value is set to produce a 20 CAT basis function. The produced basis function is multiplied by encryption image that has been converted to process the 20 CAT encipherment. Lastly, the results of the experiment which are key space analysis, entropy analysis, and sensitivity analysis verify that the proposed method is efficient and very secure.
In this paper a robust image processing method with modified Otsu algorithm to recognize the road lane for a real-time controlled autonomous vehicle is presented. The main objective of a proposed method is to drive an autonomous vehicle safely irrespective of road image qualities. For the steering of real-time controlled autonomous vehicle, a detection area is predefined by lane segment, with previously obtained frame data, and the edges are detected on the basis of a lane width. For stable as well as psudo-robust autonomous driving with "good", "shady" or even "bad" road profiles, the variable threshold with modified Otsu algorithm in the image histogram, is utilized to obtain a binary image from each frame. Also Hough transform is utilized to extract the lane segment. Whether the image is "good", "shady" or "bad", always robust and reliable edges are obtained from the algorithms applied in this paper in a real-time basis. For verifying the adaptability of the proposed algorithm, a miniature vehicle with a camera is constructed and tested with various road conditions. Also, various highway road images are analyzed with proposed algorithm to prove its usefulness.
There have been reports that the "jeongcho (定礎)" letters of the foundation stone at the historical site No. 280 of the "Main Building of the Bank of Korea in Seoul" were written by Prince Ito Hirobumi (伊藤博文), the first Resident-General of Japan in Korea. An on-site investigation by an advisory group consisting of three experts in calligraphy; revealed that the two characters of '定礎' inscribed on the foundation stone are the characteristics of Ito Hirobumi's handwriting, judging from the writing style and habits observed in the collections of the Central Library of Hamamatsu City, Japan. It was reported that his writing was confirmed by the experts, but no basis was provided. To provide more objective and quantitative supporting data, rather than qualitative judgment based on feeling, it is necessary to present the basis for judgment through quantitative image comparison results through image analysis. In this paper, using image analysis software, Ito Hirobumi's calligraphy writing and the inscribed characters of the foundation stone were compared and analyzed to confirm the contents of the press release. The character comparison process and character area measurement results are a good example showing that if objective judgment basis data are needed in a similar situation, an objective judgment basis can be prepared through quantification using image analysis.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.4
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pp.205-211
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2014
This paper addresses the framework of object-oriented image coding, describing a new algorithm, based on monodimensional Legendre polynomials, for texture approximation. Through the use of 1D orthogonal basis functions, the computational complexity which usually makes prohibitive most of 2D region-oriented approaches is significantly reduced, while only a slight increment of distortion is introduced. In the aim of preserving the bidimensional intersample correlation of the texture information as much as possible, suitable pseudo-bidimensional basis functions have been used, yielding significant improvements with respect to the straightforward 1D approach. The algorithm has been experimented for coding still images as well as motion compensated sequences, showing interesting possibilities of application for very low bitrate video coding.
Kim, Young-Gil;Song, Young-Jun;Kim, Dong-Woo;Ahn, Jae-Hyeong
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.48-52
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2008
In this paper, we propose a new selective subspace projection method in order to recognize the occlusive face image effectively. The conventional subspace projection method is project to basis image using a full image of face. The face recognition rate has reduced because the face characteristic is easy to be distorted by occlusion. To overcome this problem, the proposed method first decide to occlusion. If it hasn't an occlusion, we get the feature vectors with total basis projection using the conventional subspace projection method. If it has an occlusion, we get one with partial basis projection. We get better recognition rate than conventional PCA and NMF using AR face database with occlusive face images.
The main objective of this research is how they recognize the face appearance before and after the make-up, based upon the survey on the female college students of their 20s (221 College students in Daegu metropolitan City), who are very conscious about their appearance. In addition, it is to provide the fundamental findings, which are necessary to establish the appearance management of self-concept through the make-up. The results are as follows: About 78% of subjects are performing the make-up on daily basis or needs basis, and 91.6% of the subjects wanted to have more elegant and improved make-up. Comparing the self-satisfaction level before and after the make-up, the satisfaction level on their appearance has been very much improved to 77.2% after the make-up, while the level was 28.8% before the make-up. It has been found out that the purpose of the make-up is more appreciated in pursuing the self-concept, rather than pursuing the beauty. Also we revealed that they could achieve a certain level of psychological stability by improving each individual's social image. We also found out that the stylish and modern style of image contributed more to the satisfaction level of make-up, compared with the image of neatness, individuality, delicacy, or youthfulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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