Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.32-40
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2009
In this paper, we proposed an reconstruction algorithm of transmitted frames from displayed image on video terminal. For image quality assessment of the video streaming in the wireless network, we need information of the image that is transmitted to the end-user's device. Generally, subjective methods are widely used to evaluate the image quality by human beings because it is difficult to extract the transmitted image from the end-user's device. This paper presents an image reconstruction algerian based on the displayed image in video terminal for the extraction of the transmitted image. In the proposed method, we acquired the displayed image on video terminal using the camera. Camera-acquired images exhibit geometric and color distortions caused by characteristics of cameras and display devices. Therefore we correct the geometric distortion by exploiting the homography and color distortion by pre-computed look-up table. The experimental results show that the proposed measurement system yields promising estimation performance in terms of PSNR of $27{\sim}28dB$. We also carried out performance evaluation of the proposed method in terms of EPSNR and the quality of the estimated images by the proposed algerian was in fairly good range of MOS test scale.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.8
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pp.997-1004
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2007
High resolution synthetic aperture radar image could be sensitive to the various parameters of the payload, platform, and ground system. In this paper, a parameter based SAR simulator is presented for two-dimensional image formation and image quality analysis. Functional modules are implemented by Matalb code and GUI for the flexibility and expandability. Main function of this simulator includes the SAR input signal generation, range-doppler algorithm(RDA) based SAR image formation, and the SAR image quality analysis which is relevant to the SAR system design parameters. This simulator can effectively be used for the SAR image quality performance evaluation, which can be applicable to the airborne as well as spaceborne SAR system design and analysis.
Purpose - This study aims to explore whether investing in cultural centers enhances the image and performance of corporations, and seeks to identify the effects of the relationship quality of cultural centers on the relationship quality of discount stores. Research design, data, and methodology - To accomplish the objective, a survey was conducted on the users of the cultural center of NH Hanaro Club's S Branch. Regarding the questionnaires, 155 copies were distributed and 139 were used as valid data responses, which were analyzed through a descriptive statistical analysis, correlation analysis, and a path analysis with structural equation modeling. Results -Cultural centers are lifelong educational institutions revolving around females, and corporations can improve their image and performance through cultural centers in pursuit of profits. Moreover, the reliability and responsiveness of cultural centers positively influenced their relationship quality and that of discount stores. Conclusion - Customer service should be provided promptly and sincerely to achieve maximum customer satisfaction. This will boost the relationship quality of cultural centers, and positive customer evaluation will lead to better relationship quality of the discount stores.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.129-132
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2022
Super-resolution is the process of converting a low-quality image into a high-quality image. This study was conducted using ESPCN. In a super-resolution deep neural network, different quality images can be output even when receiving the same input data according to the activation function that determines the weight when passing through each node. Therefore, the purpose of this study is to find the most suitable activation function for super-resolution by applying the activation functions ReLU, ELU, and Swish and compare the quality of the output image for the same input images. The CelebaA Dataset was used as the dataset. Images were cut into a square during the pre-processing process then the image quality was lowered. The degraded image was used as the input image and the original image was used for evaluation. As a result, ELU and swish took a long time to train compared to ReLU, which is mainly used for machine learning but showed better performance.
Kim, Suk-Won;Hong, Seongwoo;Jin, Jeong-Chan;Kim, Young-Jin
Journal of KIISE
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v.44
no.9
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pp.992-1004
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2017
To assess image quality accurately, an image quality assessment (IQA) metric is required to reflect the human visual system (HVS) properly. In other words, the structure, color, and contrast ratio of the image should be evaluated in consideration of various factors. In addition, as mobile embedded devices such as smartphone become popular, a fast computing speed is important. In this paper, the proposed IQA metric combines color similarity, gradient similarity, and phase similarity synergistically to satisfy the HVS and is designed by using optimized pooling and quantization for fast computation. The proposed IQA metric is compared against existing 13 methods using 4 kinds of evaluation methods. The experimental results show that the proposed IQA metric ranks the first on 3 evaluation methods and the first on the remaining method, next to VSI which is the most remarkable IQA metric. Its computing speed is on average about 20% faster than VSI's. In addition, we find that the proposed IQA metric has a bigger amount of correlation with the HVS than existing IQA metrics.
Although stationary inverse-geometry digital tomosynthesis (s-IGDT) is able to reduce motion artifacts, image acquisition time and radiation dose, the image quality of the s-IGDT is degraded due to the truncations arisen in projections. Therefore, the effects of geometric and image acquisition conditions in the s-IGDT should be analyzed for improving the image quality and clinical applicability of the s-IGDT system. In this study, the s-IGDT images were obtained with the various X-ray source arrangement types and the various number of projections. The resolution and noise characteristics of the obtained s-IGDT images were evaluated, and the characteristics were compared with those of the conventional DT images. The s-IGDT system using linear X-ray source arrangement and 40 projections maximized the image characteristics of resolution and noise, and the corresponding system was superior to the conventional DT system in terms of image resolution. In conclusion, we expect that the s-IGDT system can be used for providing medical images in diagnosis.
Gamma-ray images generally suffer from a lot of noise because of low photon detection in the gamma camera system. The purpose of this study is to improve the image quality in gamma-ray images using a gamma camera system with a fast nonlocal means (FNLM) noise reduction algorithm with an acceleration function. The designed FNLM algorithm is based on local region considerations, including the Euclidean distance in the gamma-ray image and use of the encoded information. To evaluate the noise characteristics, the normalized noise power spectrum (NNPS), contrast-to-noise ratio (CNR), and coefficient of variation (COV) were used. According to the NNPS result, the lowest values can be obtained using the FNLM noise reduction algorithm. In addition, when the conventional methods and the FNLM noise reduction algorithm were compared, the average CNR and COV using the proposed algorithm were approximately 2.23 and 7.95 times better than those of the noisy image, respectively. In particular, the image-processing time of the FNLM noise reduction algorithm can achieve the fastest time compared with conventional noise reduction methods. The results of the image qualities related to noise characteristics demonstrated the superiority of the proposed FNLM noise reduction algorithm in a gamma camera system.
Kakli, Muhammad Umer;Qureshi, Hassaan Saadat;Khan, Muhammad Murtaza;Hafiz, Rehan;Cho, Yongju;Park, Unsang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2230-2250
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2015
Multiple projectors with partially overlapping regions can be used to project a seamless image on a large projection surface. With the advent of high-resolution photography, such systems are gaining popularity. Experts set up such projection systems by subjectively identifying the types of errors induced by the system in the projected images and rectifying them by optimizing (correcting) the parameters associated with the system. This requires substantial time and effort, thus making it difficult to set up such systems. Moreover, comparing the performance of different multi-projector display (MPD) systems becomes difficult because of the subjective nature of evaluation. In this work, we present a framework to quantitatively determine the quality of an MPD system and any image projected using such a system. We have divided the quality assessment into geometric and photometric qualities. For geometric quality assessment, we use Feature Similarity Index (FSIM) and distance-based Scale Invariant Feature Transform (SIFT). For photometric quality assessment, we propose to use a measure incorporating Spectral Angle Mapper (SAM), Intensity Magnitude Ratio (IMR) and Perceptual Color Difference (ΔE). We have tested the proposed framework and demonstrated that it provides an acceptable method for both quantitative evaluation of MPD systems and estimation of the perceptual quality of any image projected by them.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.11-19
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2023
In this paper, it is confirmed that the metrics used to evaluate image quality can be applied to low-light images. Due to the nature of low-illumination images, factors related to light create various noise patterns, and the smaller the amount of light, the more severe the noise. Therefore, in situations where it is difficult to obtain a clean image without noise, the quality of a low-illuminance image from which noise has been removed is often judged by the human eye. In this paper, noise in low-illuminance images for which ground truth cannot be obtained is removed using Noise2Noise, and spatial resolution and radial resolution are evaluated using ISO 12233 charts and colorchecker as metrics such as MTF and SNR. It can be shown that the quality of the low-illuminance image, which has been evaluated mainly for qualitative evaluation, can also be evaluated quantitatively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4043-4064
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2021
Night-time image quality evaluation is an urgent requirement in visual inspection. The lighting environment of night-time results in low brightness, low contrast, loss of detailed information, and colour dissonance of image, which remains a daunting task of delicately evaluating the image quality at night. A new blind quality assessment metric is presented for realistic night-time scenario through a comprehensive consideration of contrast, texture, and colour in this article. To be specific, image blocks' color-gray-difference (CGD) histogram that represents contrast features is computed at first. Next, texture features that are measured by the mean subtracted contrast normalized (MSCN)-weighted local binary pattern (LBP) histogram are calculated. Then statistical features in Lαβ colour space are detected. Finally, the quality prediction model is conducted by the support vector regression (SVR) based on extracted contrast, texture, and colour features. Experiments conducted on NNID, CCRIQ, LIVE-CH, and CID2013 databases indicate that the proposed metric is superior to the compared BIQA metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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