Bilateral filter (BF), functioning by two Gaussian filters, domain and range filter is a nonlinear filter for sharpness enhancement and noise removal. In infrared (IR) small target detection field, the BF is designed by background predictor for predicting background not including small target. For this, the standard deviations of the two Gaussian filters need to be changed adaptively in background and target region of an infrared image. In this paper, the proposed bilateral filter make the standard deviations changed adaptively, using variance feature of mean values of surrounding block neighboring local filter window. And, in case the variance of mean values for surrounding blocks is low for any processed pixel, the pixel is classified to flat background and target region for enhancing background prediction. On the other hand, any pixel with high variance for surrounding blocks is classified to edge region. Small target can be detected by subtracting predicted background from original image. In experimental results, we confirmed that the proposed bilateral filter has superior target detection rate, compared with existing methods.
Kim, Ji-Hoon;Im, Myung-Shin;Lee, Hyung-Mok;Lee, Myung-Gyoon
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.35
no.1
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pp.76.1-76.1
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2010
With advancement of infrared space telescopes during the past decade, infrared wavelength regime has been a focal point to study various properties of galaxies, such as stellar mass, dust contents and dust-hidden star formation with respect to evolution of galaxies. Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) have emerged as one of the most important features since these features dominate mid-infrared spectra of galaxies. These PAH features provide a great handle to calibrate star formation rates and diagnose ionized states of grains. However, PAH $3.3{\mu}m$ feature has not been studied as much as other PAH features since it is weaker than others and resides outside of Spitzer's capability. Still its calibration and characterization are important since it will be the only PAH feature accessible by JWST for high-z galaxies. AKARI mJy Unbiased Survey of Extragalactic Sources in 5MUSES (AMUSES) intends to take advantage of AKARI's capability of spectroscopy on 2 to 5 ${\mu}m$ to provide an unbiased library of 44 sample galaxies selected from a parent sample of 5MUSES, one of Spitzer legacy projects. For these 3.3mm flux limited sample galaxies whose redshifts range between 0 < z <1, AMUSES will calibrate PAH $3.3{\mu}m$ as a SFR while measuring ratios between PAH features and investigating Bra's potential as a SFR indicator. We present preliminary results of AMUSES.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.7A
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pp.676-682
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2002
In this paper, an effective stereo image compression and reconstruction technique using a new adaptively compensated-disparity prediction scheme is proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between the stereo image using the proposed method, the bandwidth of the stereo input image can be compressed to the level of the conventional 2D image and the predicted image also can be effectively reconstructed using this transmitted reference image and disparity data in the receiver. Especially, in the proposed method, once the feature values are extracted from the input stereo image, then the matching window size for the predicted image reconstruction is adaptively selected in accordance with the magnitude of this feature values. From this adaptive disparity estimation method, reduction of the mismatching probability of the disparity vectors is expected and as a result, the image quality in the reconstructed image can be improved. In addition, from some experiments using the CCETT's stereo images of 'Fichier', 'Manege' and 'Tunnel', it is shown that the proposed method improves the PSNR of the reconstructed image to about 9.08 dB on average by comparing with that of the conventional methods. And also, it is found that there is almost no difference between the original image and the predicted image reconstructed through the proposed method by comparison to that of the conventional methods.
In photolithography process, resolution enhancement techniques such as optical proximity correction (OPC) and phase shift mask (PSM) have been applied to improve resolution. Especially, sub-resolution assist feature (SRAF) is one of the most important OPC to enhance image quality including depth of focus (DOF). However, imaging performance of the mask could be varied with the diffraction order amplitude changed by inserting SRAF. Therefore, in this study, we investigated the imaging properties and process margin of attenuated PSM with SRAF. Reflectivities of attenuated PSMs at 13.5 nm were 3, 6, 9% and simulation was performed by $PROLITH^{TM}$. As a result, aerial image properties and DOF as well as diffraction efficiency were improved by increasing the reflectivity of attenuated PSM. Additionally, printed critical dimension variations depending on SRAF width and space error were also reduced for attenuated PSM with high reflectivity. However, SRAF could be printed when reflectivity of attenuated PSM is high enough. In conclusion, optimization of reflectivity of attenuated PSM and SRAF to prevent side-lobe from being printed is needed to be considered.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.6
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pp.1157-1162
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2001
This paper deals with inspect algorithm using visual system. One of the major problems that arise during polymer production is the estimation of the noise of the color product.(bad pallets) An erroneous output can cause a lot of losses (production and financial losses). Therefore new methods for real-time inspection of the noise are demanded. For this reason, we have presented a development of vision system algorithm for the defect inspection of PE color pallets. First of all, in order to detect the edge of object, the differential filter is used. And we apply to the labelling algorithm for feature extraction. This algorithm is designed for the defect inspection of pallets. The labelling algorithm permits to separate all of the connected components appearing on the pallets. Labelling the connected regions of a image is a fundamental computation in image analysis and machine vision, with a large number of application. Also, we suggested vision processing program in window environment. Simulations and experimental results demonstrate the performance of the proposal algorithm.
Objectives : Introduction to Medicine(醫學入門, Yixuerumen) is one of the basic clinical texts in Korean medical history. This study is designed to prove clinical value of Introduction to Medicine for practitioners in their early stage of clinical practice. Methods : Introduction to Medicine is closely reviewed in various aspects in order to examine broad outlines of specificity as well as its distinctive constructional feature. Results : Since Introduction to Medicine showed peculiar intention of developing practitioner's clinical ability, it has been a preferential choice for Korean medicine practitioners to enhance their qualification at the early stage of one's career in Korean history. It is still valid for modern practitioners because composite medical texts are needed in order to systematize one's fragmental knowledge acquired from institutional education. Conclusions : Introduction to Medicine shows a large potential as a clinical textbook in the course of maximizing one's clinical ability with its aid. Through understanding multilateral aspects of clinical guidelines and directions engraved in Introduction to Medicine, learners will be able to derive full capacity from the text.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.1230-1242
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1993
In a case of mushroom (Lentinus Edodes L.) , visual features are crucial for grading and the quantitative evaluation of the growth state. The extracted quantitative visual features can be used as a performance index for the drying process control or used for the automatic sorting and grading task. First, primary external features of the front and back sides of mushroom were analyzed. And computer vision based algorithm were developed for the extraction and measurement of those features. An automatic thresholding algorithm , which is the combined type of the window extension and maximum depth finding was developed. Freeman's chain coding was modified by gradually expanding the mask size from 3X3 to 9X9 to preserve the boundary connectivity. According to the side of mushroom determined from the automatic recognition algorithm size thickness, overall shape, and skin texture such as pattern, color (lightness) ,membrane state, and crack were quantified and measured. A portion of t e stalk was also identified and automatically removed , while reconstructing a new boundary using the Overhauser curve formulation . Algorithms applied and developed were coded using MS_C language Ver, 6.0, PC VISION Plus library functions, and VGA graphic function as a menu driven way.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.845-850
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2009
To support distributed environment that is independent and standardized between heterogeneous system, a study on the TAO(The ACE ORB) communication middleware based on the RT-CORBA is highly being done. The TAO supports real-time features not on the general purpose operating system like Windows or Linux but on the real time operating system like Vxworks or LynxOS. In this paper, we build and construct environment that supports a thread-level real time feature by porting the TAO on VxWorks target. Also we validate the ported TAO by network communication with the TAO of Windows.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.6
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pp.909-921
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1995
The objective of this paper is to develop an algorithm for a real-time automatic fingerprint recognition system. The algorithm employs the Fast Fourier Transform (FFT) in determining the directions of ridges in fingerprint images, and utilizes statistical information in recognizing the fingerprints. The information used in fingerprint recognition is based on the dircetions along ridge curves and characteristic points such as core points and delta points. In order to find ridge directions, the algorithm applies the FFT to a small block of the size 8x8 pixels, and decides the directions by interpreting the resulted Fourier spectrum. By using the FFT, the algorithm does not require conventional preprocessing procedures such as smoothing, binarization, thinning, and restorationl. Finally, in matching two fingerprint images, the algorithm searches and compares two kinds of feature blocks, one as the blocks where the dircetions cannot be defined from the Fourier spectrum, and the other as the blocks where the changes of directions become abrupt. The proposed algorithm has been implemented on a SunSparc-2 workstation under the Open Window environment. In the experiment, the proposed algorithm has been applied to a set of fingerprint images obtained by a prism system. The result has shown that while the rate of Type II error - Incorrect recognition of two different fingerprints as the identical fingerprints - is held at 0.0%, the rate of Type I error - Incorrect recognition of two identical fingerprints as the different ones - is 2.2%.
In this paper, we proposed a advanced hardware engine architecture for high speed and high detection rate image recognitions. We adopted the HOG-LBP feature extraction algorithm and more parallelized architecture in order to achieve higher detection rate and high throughput. As a simulation result, the designed engine which can search about 90 frames per second detects 97.7% of pedestrians when false positive per window is $10^{-4}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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