One of the main applications of digital image processing is the estimation of the number of certain types of objects (cells, seeds, peoples etc.) in an image. Difficulties of these counting problems depends on various factors including shape and size variation, degree of object clustering, contrast between object and background, object texture and its variation, and so on. In this paper, a new automatic colony counting algorithm is proposed. We focused on the two applications: counting the bacteria colonies on the agar plate and estimating the number of seeds from images captured by smartphone camera. To overcome the shape and size variations of the colonies, we adopted the distance transformation and peak detection approach. To estimate the reference size of the colony robustly, we also used k-means clustering algorithm. Experimental results show that our method works well in real world applications.
In this paper, we apply this method to the entire process of smart disaster safety management based on the $4^{th}$ industrial revolution to minimize human, social, economic and environment damage from accidents and disasters, prevention evaluation and disaster information collection analysis and real-time detection of field situation. Prevention of $5^{th}$ generation communication system by analysis, contrast by education and training using virtual reality and augmented reality disaster safety management decision support system intelligent robot for recovery, disaster, discovery, reconnaissance relief, and scale analysis of damages were proposed.
In this paper we present a simple, efficient method for detecting the blurry photographs. Recently many digital cameras are equipped with various auto-focusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. In addition, motion compensation devices are able to compensate motion causing blurriness in the images. However, digital pictures can be degraded by limited contrast, inappropriate exposure, imperfection of auto-focusing or motion compensating devices, unskillfulness of the photographers, and so on. In order to decide whether to process the images or not, or whether to delete them or not, reliable measure of image degradation to detect blurry images from sharp ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement and accurate. Regardless of the detection accuracy, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including auto-focusing and astigmatism correction.
In this study, we analyzed causal relationships between technology orientation and technological performance, between technological performance and commercialization speed on the government -funded R&D projects in 2009 for searching the cause of the big gap between technological success rate and commercialization success rate. In the result, technology orientation affected negatively on the technological performance, but the technological performance affected positively on the commercialization speed. These results mean that low technology oriented projects are easy to reach the selling step of products faster but they are not easy to attain a balanced income and outgo in contrast to the firms' own R&D. we found it was caused by a defect in the government's R&D support and management system.
The purpose of this study was to investigate the trends in research on the effects of virtual reality technology applied to rehabilitation for disabled. I have collected 60 papers published in Korea(2000-2014), and analyzed it by the P.I.C.O. method. As a result, adults and the elderly are most common subjects, and projection type has been used frequently in researches. It were included mostly balance, upper extremity function, and gait that the dependent variables represents the intervention effects. I interpreted it as the ICF factors. So, research topics were the most common mobility, in contrast to educational, vocational, recreational area as dealing with the participation area is very small. In the future, we should focused on social aspects for useful intervention in real life of people with disabilities based on virtual reality technology, and virtual reality technology should be easy to apply in terms of cost and accessibility.
Kim, Kyoung-Tae;Kim, Young-Chan;Cho, In-Pyo;Lee, Sang-Yub
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.476-477
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2022
This study deals with rotation, which is one of the expression methods of motion used in the 3D development environment. Euler angle is a rotation method introduced by Leonhard Euler to display objects in three-dimensional space. Although three angles can handle all rotations in a three dimensional coordinate space, there are serious errors in this approach. If you rotate an object with Euler angles, you will face the problem of gimbal locks that cannot rotate under certain circumstances. In contrast to this, the method to rotate an object without a gimbal lock is the quaternion rotation with quaternion. Rather than a detailed mathematical proof of quaternion, it introduces what concept is used in the current 3D development environment, and applies it to camera rotation control to implement a rotating camera without a gimbal lock.
In this paper, a variety of digital image processing technique was applied to improve the quality of medical images which is a chest CR image. And the image quality was performed. On the other hand, the high-frequency emphasis filtering and the histogram equalization were realized by MATLAB programs to better the contrast of the chest CR image. As a result of simulation, the sharpness of the original image was elevated by the high-frequency emphasis filtering and the histogram equalization. To evaluate the degree which is improved the image quality by the digital image processing, the subjective evaluation is used by the observation of the image. The sensitivity which is the probability to find a signal or a lesion is calculated. The sensitivity of the image performed the high-frequency emphasis filtering and the histogram equalization became more improved than that of the original and the digital image processing performed in the medical image improved the quality of the image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3239-3267
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2018
Image and video dehazing is a popular topic in the field of computer vision and digital image processing. A fast, optimized dehazing algorithm was recently proposed that enhances contrast and reduces flickering artifacts in a dehazed video sequence by minimizing a cost function that makes transmission values spatially and temporally coherent. However, its fixed-size block partitioning leads to block effects. The temporal cost function also suffers from the temporal non-coherence of newly appearing objects in a scene. Further, the weak edges in a hazy image are not addressed. Hence, a video dehazing algorithm based on well designed spectral clustering is proposed. To avoid block artifacts, the spectral clustering is customized to segment static scenes to ensure the same target has the same transmission value. Assuming that edge images dehazed with optimized transmission values have richer detail than before restoration, an edge intensity function is added to the spatial consistency cost model. Atmospheric light is estimated using a modified quadtree search. Different temporal transmission models are established for newly appearing objects, static backgrounds, and moving objects. The experimental results demonstrate that the new method provides higher dehazing quality and lower time complexity than the previous technique.
Recently, deep learning methods have shown great potential in various tasks that involve handling large amounts of digital data. In the field of MR imaging research, deep learning methods are also rapidly being applied in a wide range of areas to complement or replace traditional model-based methods. Deep learning methods have shown remarkable improvements in several MR image processing areas such as image reconstruction, image quality improvement, parameter mapping, image contrast conversion, and image segmentation. With the current rapid development of deep learning technologies, the importance of the role of deep learning in MR imaging research appears to be growing. In this article, we introduce the basic concepts of deep learning and review recent studies on various MR image processing applications.
Breast cancer is the second leading cause of women cancer death in Korea. The key for reducing disease mortality is early detection. Although digital mammography (DM) has been credited as one of the major reasons for the early detection to decrease in breast cancer mortality observed in the last 20 years, DM is far from perfect for several limitations. Digital breast tomosynthesis (DBT) is expected to overcome some inherent limitations of conventional mammography caused by overlapping of normal tissue and pathological tissue during the standard 2D projections for the improved lesion margin visibility and early breast cancer detection. In this study, we compared a DM system and DBT system acquired with different thickness of breast phantom. We acquired breast phantom data with same average glandular dose (AGD) from 1 mGy to 4 mGy under same experimental condition. The contrast, micro-calcification measurement accuracy and observer study were conducted with breast phantom images. As a result, the higher accuracy of lesion detection with DBT system compared to DM system was demonstrated in this study. Furthermore, the pain of patients caused by severe compression can be reduced with DBT system. In conclusion, the results indicated that DBT system play an important role in breast cancer detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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