Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.57-63
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2003
In this paper, we propose the hardware architecture of a scale converter which is to convert a variety range of scale into a target scale and a time sequential color control driver for LOCS (Liquid Crystal On Silicon) micro display devices which are considered advanced micro display technology in the next generation. The driver has been implemented and tested with ASIC chips.
Using a series of medical tomograms, we can reconstruct internal organs or other objects of interest and generate 3-D images. It is generally accepted that the axial resolution determined by two sequential image slices is lower than the planar resolution in one image slices. Therefore, various methods of interpolation were developed for an accurate display of reconstructed images. In this paper, a new algorithm for 3-D reconstruction of the medical images such as MRI and X-ray CT is suggested. The algorithm is shape-based and utilizes parts of the gray-level information. We extend the conventional shape-based interpolation of the binary images to the gray-scale images using the shortest distance map. Using this new algorithm, We could reduce the execution time for interpolation while keeping similar high quality of the reconstructed images with reduced execution time and is applicable to the various medical tomograms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.5
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pp.55-61
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2007
In this paper, we propose a three-dimensional(3D) active shape models for medical image segmentation. In order to build a 3D shape model, we need to generate a point distribution model(PDM) and select corresponding landmarks in all the training shapes. The manual determination method, two-dimensional(2D) method, and limited 3D method of landmark correspondences are time-consuming, tedious, and error-prone. In this paper, we generate a 3D statistical shape model using the 3D model generation method of a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3D model, we extend the shape model training and gray-level model training of 2D active shape models(ASMs) and we use the integrated modeling process with scale and gray-level models for the appearance profile to represent the local structure. Experimental results are comparable to those of region-based, contour-based methods, and 2D ASMs.
Halftoning of gray-scale image is a process to produce a binary image. The error diffusion halftoning method produces high qualify binary image but that has some defects such as sharpening and directional artifacts. We propose the threshold modulation to reduce such defects. The proposed algorithm uses thresholds reflecting local characteristic of image. We calculate thresholds which minimize errors of flat region of each gray-scale level by using a linear gain between original image and error-diffused image and then represent edge by compensating thresholds in proportion to edge information. The proposed method improves on halftone quality by minimizing an error which cause sharpening and directional artifact.
Point contact film thickness in elastohydrodynamic lubrication (EHL) is analyzed by image processing method for the images from an optical interferometer with monochromatic incident light. Interference between the reflected lights both on half mirror Cr coating of glass disk and on super finished ball makes circular fringes depending on the contact conditions such as sliding velocity, applied load, viscosity-pressure characteristics and viscosity of lubricant under ambient pressure. In this situation the film thickness is regarded as the difference of optical paths between those reflected lights, which make dark and bright fringes with monochromatic incident light. The film thickness is computed by numbering the dark and bright fringe orders and the intensity (gray scale image) in each fringe regime is mapped to the corresponding film thickness. In this work, we developed a measuring technique for EHL film thickness by dividing the image patterns into two typical types under the condition of monochromatic incident light. During the image processing, the captured image is converted into digitally formatted data over the contact area without any loss of the image information of interferogram and it is also interpreted with consistency regardless of the observer's experimental experience. It is expected that the developed image processing method will provide a valuable basis to develop the image processing technique for color fringes, which is generally used for the measurement of relatively thin films in higher resolution.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.569-573
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2001
An approximate representation of discrete functions {f$_{i,j}\mid$|i, j=-1, 0, 1, …, N+1}in two variables by a fuzzy system is described. We use the cubic B-splines as fuzzy sets for the input fuzzification and spike functions as the output fuzzy sets. The ordinal number of f$_{i,j}$ in the sorted list is taken to be the out put fuzzy set number in the (i, j) th entry of the fuzzy rule table. We show that the fuzzy system is an exact representation of the cubic spline function s(x, y)=$\sum_{N+1}^{{i,j}=-1}f_{i,j}B_i(x)B_j(y)$ and that the approximation error S(x, y)-f(x, y) is surprisingly O($h^2$) when f(x, y) is three times continuously differentiable. We prove that when f(x, y) is a gray scale image, then the fuzzy system is a smoothed representation of the image and the original image can be recovered exactly from its fuzzy system representation when it is a digitized image.e.
Shiqi, Luo;Shengwei, Tian;Long, Yu;Jiong, Yu;Hua, Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.454-475
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2018
This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.
Agricultural drainage salt generated during irrigation of crops in San Joaquin Valley, California, exceeds 600,000 tons annually and cumulates in the field in a rapid rate. As a result, the waste is taking out more farmlands for salt storage and disposal, imposing serious concerns to environment and local agricultural industry. In searching for a potential solution to reduce or eliminate the waste, this research explored feasibility of producing a value-added product, sodium sulfate, from the waste and utilizing the product in textile dyeing. The results indicated that sodium sulfate could be produced from the salt and could be purified by a recrystallization method in a temperature range within the highest and lowest daily temperatures in summer in the valley. The recovered sodium sulfate samples, with purities ranging from 67% to 99.91, were compared with commercially available sodium sulfate in the dyeing of levelling dyes. In nylon fabrics, the salt samples had little color difference in the dyeing with C.I. Acid Yellow 23 and C.I. Acid Blue 158. All salt samples' gray scale was 5 grade. In wool fabrics, the salt samples had little color difference in dyeing with C.I. Acid Yellow 23 and C.I. Arid Blue 158. All salt samples' gray scale was 5 grade. Generally, the dyeing of levelling dyes using recovered salts from farm drainage had little color difference than the dyeing of levelling dyes using commercial sodium sulfate.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.13-17
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2003
A continuous solution of the Dirichlet boundary value problem for the heat equation $u_t$=$a2u_{xx}$ using a fuzzy system is described. We first apply the Crank-Nicolson method to obtain a discrete solution at the grid points for the heat equation. Then we find a continuous function to represent approximately the discrete values at the grid points in the form of a bicubic spline function (equation omitted) that can in turn be represented exactly by a fuzzy system. We show that the computed values at non-grid points using the bicubic spline function is much smaller than the ones obtained by linear interpolations of the values at the grid points. We also show that the fuzzy rule table in the fuzzy system representation of the bicubic spline function can be viewed as a gray scale image. Hence, the fuzzy rules provide a visual representation of the functions of two variables where the contours of different levels for the function are shown in different gray scale levels
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.828-831
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2005
In this paper we propose a method to detect human faces from color image using pupil-template matching. Face detection is done by three stages. (i)separating skin regions from non-skin regions; (ii)generating a face regions by application of the best-fit ellipse; (iii)detecting face by pupil-template. Detecting skin regions is based on a skin color model. we generate a gray scale image from original image by the skin model. The gray scale image is segmented to separated skin regions from non-skin regions. Face region is generated by application of the best-fit ellipse is computed on the base of moments. Generated face regions are matched by pupil-template. And we detection face.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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