Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.10
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pp.17-22
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2004
We developed a new ANGLED display driving method which used both amplitude and pulse width modulation. For pulse width modulation, we divided a picture frame time into S sub-frames. For amplitude modulation, we used three OLED luminance(or current) levels which were controlled by TFT's gate voltages. By combining these two modulation methods, we obtained 35(=243) grey levels. And we designed a new data electrode driving circuit block with two shift registers without using DAC's. To verify the feasibility, we simulated the key circuit components by HSpice with TFT parameters extracted from current-voltage characteristics of 6${\mu}{\textrm}{m}$ channel length polysilicon TFT's. From the simulation results, we found that 320${\times}$240, dual scan, 243 grey level AMOLED display can be designed with this method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.6
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pp.96-104
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2011
A halftoning method is used to obtain a binary image visually similar to a continuous gray-level image through the image output devices employing the limited number of gray-levels. As a halftoning method, the error diffusion method is widely used in various applications because of its low computational complexity and good image quality. However, this method weakens the edge in the process of error diffusion to the neighboring pixels. In this case, degradation of the edge quality and damage of the vivid image is expected. To solve these problems, the proposed method determines the adaptive error filter considering the error information of the present pixel and edge distribution of the neighbor pixels. Compared with the conventional methods for enhancing edges, the proposed method involves relatively a few process resources because of its simple procedure, still considerably improving the edges in the halftone image. To evaluate the objective image quality, the performance of the proposed method is compared with that of the conventional method in terms of the edge correlation and the local average accordance.
We tried to build human models based on medical images of live Korean, instead of using standard data of human body structures. Characteristics of mechanical structures of human bodies were obtained from medical images such as CT and MR images. For each constitutional part of mechanical structures CT images were analyzed in terms of gray levels and MR images were analyzed in terms of pulse sequence. Characteristic features of various mechanical structures were extracted from the analyses. Based on the characteristics of each structuring element we peformed image segmentation on CT and MR images. We delineated bones, muscles, ligaments and tendons from CT and MR images using image segmentation or manual drawing. For the image segmentation we compared the edge detection method, region growing method and intensity threshold method and applied an optimal compound of these methods for the best segmentation results. Segmented mechanical structures of the head/neck part were three dimensionally reconstructed.
This paper is proposed to algorithm for measuring traffic information automatically, for example, volume count, speed and occupancy rate, from CCTV camera images installed on highway, add to function of image detectors which can be collected the traffic information. Recently the method of traffic informations are counted in lane one by one, but this manner is occurred critical errors by occlusion frequently in case of passing larger vehicles(bus, truck etc.) and is impossible to measure in the 8 lanes of highway. In this paper, installed the detection area include with all lanes, traffic informations are collected using tracking algorithm with passing vehicles individually in this detection area, thus possible to detect all of 8 lanes. The experiment have been conducted two different real road scenes for 20 minutes. For the experiments, the images are provided with CCTV camera which was installed at Kiheung Interchange upstream of Kyongbu highway, and video recording images at Chungkye Tunnel. For image processing, images captured by frame-grabber board 30 frames per second, $640{\times}480$ pixels resolution and 256 gray-levels to reduce the total amount of data to be interpreted.
Additive color mixture of two different background colors appeared in the afterimage of a gray circle centered on an isoluminant bichromatic background (red/green, blue/green, or blue/yellow background). The chromatic mixture still appeared in the afterimage of a gray circle on a bichromatic background at different luminance levels, and also appeared in a large test field. The saturation of the induced color was observed to increase as the overall luminance of adaptation background stimulus increase of the size of test field decreases. It was found that the chromatic mixture does not appear with a chromatic or achromatic boundary inserted on the center of the test field. The boundary seems to prevent the induced color on each side of test field from spreading to the other side so that the induced color does not appear mixed but divided into two different colors. Without a boundary on the test stimulus, the color information induced in the afterimage seems to be too weak to create a subjective boundary between the two colors and consequently propagate inward appearing mixed.
This study was conducted to select promising green manure crops, providing sufficient amount of nutrients for satisfying fruit tree growth, with the overwintering cover crops grown in organic orchards in 2009. The cover covers were investigated in 13 organic orchards in Chonnam province in April and June. The dry matter in cover crops observed in April and June was the highest for Lolium multiflorum Lam. and Bromus japonicus Thunb., respectively. Total N and K production in April was the highest for Lolium multiflorum Lam, Vicia hirsuta (L.) S. F. Gray and Vicia angustifolia var. segetilis (Thuill.) K. Koch., respectively, with Bromus japonicus Thunb. in June. This study showed that the leguminous crops, Vicia hirsuta (L.) and Vicia angustifolia, would be the prospective cover covers as the both crops provided sufficient amount of N and $K_2O$ into the soil. Amount of $P_2O_5$ producing from all cover crops provided less than nutrient levels than those of recommended nutrient requirement for satisfying 10- to 15-year-old fruit tree growth.
Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.16
no.2
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pp.45-59
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1998
Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).
The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.
In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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