In order to generate high-resolution products using UAV images, it is necessary to analyze the sharpness of the themselves measured through image analysis. When images that have unclear sharpness of UAV are used in the production, they can have a great influence on operations such as acquisition and mapping of accurate three-dimensional information using UAV. GRD (Ground Resolved Distance) has been used as an indicator of image clarity. GRD is defined as the minimum distance between two identifiable objects in an image and is used as a concept against the GSD (Ground Sampling Distance), which is a spatial sample interval. In this study, GRD is extracted by analyzing the edge target without visual analysis. In particular, GRD to GSD ratio (GRD/GSD), or GRD expressed in pixels, is used as an index for evaluation the relative image sharpness. In this paper, GRD is calculated by analyzing edge targets at various altitudes in various shooting environments using a rotary wing. Using GRD/GSD, it was possible to identify images whose sharpness was significantly lowered, and the appropriateness of the image as an image clarity index was confirmed.
We have developed a measurement method of the refractive index profile of an optical fiber by using diffraction phase microscopy. In the microscope system, the reference light was extracted directly from the probe light that passed through the sample by means of pinhole filtering with a diffraction grating. The spatial interference pattern produced by the probe light and the reference light was processed to generate the phase image of the sample fiber. The index profile was obtained by the inverse Abel transform of the phase profile. In order to remove the background phase that originated from the index difference between the cladding and the surrounding medium, the background phase was calculated from the phase data of the cladding to make a core phase profile that can be directly transformed to the index profile of the core without the full phase image that includes the entire cladding part.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.4
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pp.86-101
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2019
Remote sensing technology has been continuously developed both quantitatively and qualitatively, including platform development, exploration area, and exploration functions. Recently, the use cases and related researches in the agricultural field are increasing. Also, since it is possible to detect and quantify the condition of cropland and establish management plans and policy support for cropland and agricultural environment, it is being studied in various fields such as crop growth abnormality determination and crop estimation based on time series information. The purpose of this study was to analyze the vegetation index for agricultural land reclamation area using a UAV equipped with a multi-spectral sensor. In addition, field surveys were conducted to evaluate the accuracy of vegetation indices calculated from multispectral image data obtained using UAV. The most appropriate vegetation index was derived by evaluating the correlation between vegetation index calculated by field survey and vegetation index calculated from UAV multispectral image, and was used to analyze vegetation index of the entire area.
Yang, Sook;Han, Jae Bok;Choi, Nam Gil;Lee, Seong Gil
Journal of Radiation Protection and Research
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v.38
no.1
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pp.29-36
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2013
The aim of this study was to determine the correlation between exposure index (EI) and dose factors related to radiation dose optimization in digital radiography (DR) system. Two phantoms with built-in regional test object for quantitative assessment of images were used to produce image signals that acquired in chest radiography background. EI and entrane surface dose (ESD) increased proportionally with rise of radiation dose (kVp, mAs) in both DR and CR systems. Especially, DR detector was effective to form good contrast and hence, reached easily to improvement of image quality with minimal dose changes. It made operators possible to expect the accuracy of EI values deeply related to absorbed dose of the detector. The evaluation of images was obtained specially employed calculation of noise to signal ratio (NSR) and contrast to noise ratio (CNR). These measurements were performed for how exposure factors affect image quality. NSR was inversely proportional to kVp and mAs and low NSR represented high signal detection efficiency. Consequently, EI values was the measure of the amount of exposure received by the image receptor and it was proportional to exposure factors. Therefore the EI in a recommended range from manufacturer can offer optimal image quality. Also, continuous monitoring of EI values in the digital radiography can reduce the unnecessary patient dose and help the quality control of the system.
Field sequential display has some advantages but color breakup (CBU) is the significant problem. Many researches had introduced several methods to reduce CBU phenomenon, however there are no reliable methods to measure the degree of CBU. In this report, a novel CBU measurement technique which was based on the image processing method and subjective analysis results had proposed to evaluate the degree of CBU. Color Breakup Index (CBI) was presented to be a useful index to recognize the CBU phenomenon in the different field sequential technique displays.
This paper proposes an efficient image description method for image retrieval using circular scanning pattern. Therefore, we place the origin of the circular scanning pattern on center point of an image and describe spatial color features of the image using the pattern. The features are Circular Dominant Color, Circular Color Texture, and Circular Color Variation Plot. By the method we can describe color and spatial information of the image at a time, efficiently. Therefore, we can reduce the computational expense and memory usage needed to index the image more than the conventional one does.
The purpose of this study was to examine relationships among body image attitudes and their correlates in early adolescence. The participants were 614 adolescents. The results were as follows: 1) There were significant correlations among adolescents' body image evaluation, body image investment, body mass index, depression, perceptions of parental and peer influence, and awareness of media messages regarding physical appearance, 2) There were significant differences in depression, parents' influence, peer influence, and awareness of media messages regarding physical appearance between adolescents with higher body image investment and those with lower body image investment, and 3) Awareness of media messages regarding physical appearance was the most influential predictor of adolescents' body image investment.
Naive Bayes nearest neighbor (NBNN) is a simple image classifier based on identifying nearest neighbors. NBNN uses original image descriptors (e.g., SIFTs) without vector quantization for preserving the discriminative power of descriptors and has a powerful generalization characteristic. However, it has a distinct disadvantage. Its memory requirement can be prohibitively high while processing a large amount of data. To deal with this problem, we apply a spherical hashing binary code embedding technique, to compactly encode data without significantly losing classification accuracy. We also propose using an inverted index to identify nearest neighbors among binarized image descriptors. To demonstrate the benefits of our method, we apply our method to two existing NBNN techniques with an image dataset. By using 64 bit length, we are able to reduce memory 16 times with higher runtime performance and no significant loss of classification accuracy. This result is achieved by our compact encoding scheme for image descriptors without losing much information from original image descriptors.
As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.3
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pp.96-101
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2015
A tongue coating evaluation method for WTCI(Winkel Tongue Coating Index) is proposed in this paper, which is used as the diagnostic criteria in the tongue diagnosis. This method uses the color channel analysis and tongue coating extraction from the ultraviolet tongue image. Proposed method analyzes the histogram distribution of the respective color channel for extracting a tongue coating, and performs the verification test from the selected color channel in the tongue coating extraction. Also, Objectivity of the tongue diagnostic criteria is verified by the artificial sample and real-tongue image experiments. In order to evaluate the performance of the proposed Computerized Assistant WTCI Evaluation method, after verifying a measurement accuracy by using the artificial sample images, and applying to the various real-tongue image of subjects. As a result, the proposed WTCI method is very successful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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