Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
Purpose : To determine the proper image compression method and ratio without image quality degradation in intraoral digital radiographic images, comparing the discrete cosine transform (DCT)-based JPEG with the wavelet-based JPEG 2000 algorithm. Materials and Methods : Thirty extracted sound teeth and thirty extracted teeth with occlusal caries were used for this study. Twenty plaster blocks were made with three teeth each. They were radiographically exposed using CDR sensors (Schick Inc., Long Island, USA). Digital images were compressed to JPEG format, using Adobe Photoshop v.7.0 and JPEG 2000 format using Jasper program with compression ratios of 5 : 1,9 : 1, 14 : 1,28 : 1 each. To evaluate the lesion detectability, receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed by the three oral and maxillofacial radiologists. To evaluate the image quality, all the compressed images were assessed subjectively using 5 grades, in comparison to the original uncompressed images. Results: Compressed images up to compression ratio of 14 : 1 in JPEG and 28 : 1 in JPEG 2000 showed nearly the same the lesion detectability as the original images. In the subjective assessment of image quality, images up to compression ratio of 9 : 1 in JPEG and 14 : 1 in JPEG 2000 showed minute mean paired differences from the original Images. Conclusion : The results showed that the clinically acceptable compression ratios were up to 9 : 1 for JPEG and 14 : 1 for JPEG 2000. The wavelet-based JPEG 2000 is a better compression method, comparing to DCT-based JPEG for intraoral digital radiographic images.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.34
no.10
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pp.11-18
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2018
In this study, the cross-sectional image has been acquired to evaluate the aggregate distribution affecting quality of lightweight aggregate concrete, and through the binarization method, the study is to calculate the aggregate area of upper and lower sections to develop the method to assess the aggregate distribution of concrete. The acquisition of cross-section image of concrete for the above was available from the cross-sectional photography of cleavage tension of a normal test specimen, and an easily accessible and convenient image analysis software was used for image analysis. As a result, through such image analyses, the proportion of aggregate distribution of upper and lower sections of the test specien could be calculated, and the proportion of aggregate area U/L value of the upper and lower regions of concrete cross-section was calculated, revealing that it could be used as the comprehensive index of aggregate distribution. Moreover, through such method, relatively easy image acquisition methods and analytic methods have been proposed, and this indicated that the development of modeling to assess aggregate distribution quantitatively is available. Based on these methods, it is expected that the extraction of fundamental data to reconsider the connectivity with processes in concrete will be available through quality assessment of quantitative concrete.
In this paper, we studied additional filter and Ion chamber combinations to reduce patient dose without decreasing image quality in digital chest x-ray projection. The experiment set 125 kVp, 320 mA, AEC mode. Ion chamber sensors was divided by 4 cases of combinations, then, we measured patient dose and calculated organ dose using PCXMC. Also, physical image assessment using MTF was performed. As a results, The surface entrance dose and organ dose were the lowest when selecting both left and right Ion chamber sensors under the same conditions of additional filter. In image quality assessment, The spatial frequency scored 2.494 lp/mm which was highest when selecting both right and left Ion-chambers and 0.1 mmCu filter. And to conclude, to select both right and left Ion chamber sensors and 0.1 mmCu filter will help for acquiring good quality image as well as reducing patient dose.
This study was to assessment of quality assurance (QA) and noise characteristics of Noise Power Spectrum (NPS) according to the time of by using electronic portal imaging device (EPID) for LINAC (Linear Accelerator). LINAC device was (Varian ClinacR iX LINAC, USA) used and the were 40 × 30 cm2 of detector size were 1024 × 768 photo-electric diode array size. Signal could be obtained the K-space image of white noise images for NPS and we used to Overlap, Non-Overlap, Out of Penumbra, Flatness, Symmetry, Symmetry Rt, Lt methods. The 2013s NPS image Out of Penumbra quantitatively value more than 2013s NPS image Symmetry Rt, Lt methods quantitatively NPS based on the frequency of 1.0 mm-1. Thus, the 2022s NPS image Out of Penumbra quantitatively value more than 2022s NPS image Symmetry Rt, Lt methods quantitatively NPS based on the frequency of 1.0 mm-1. The assessment of comparison of white noise for NPS image noise and intensity of this study were to that should be used efficiently of the LINAC EPID detector system for Overlap method for International Electro-technical Commission (IEC).
'Naturalness' is the important "ness" which is a key factor in image quality assessment. 'Naturalness' is a representive factor depending on the context of the image which arouses different emotions. The Image Quality Circle was split into two steps. The first step is predicting the visual perceptual attribute which are lightness, colourfulness, hue and contrast. The next step is SSE which is dependent to image contents. In this study the image contents are grouped in genres. The images were rendered using four different colour attributes which are lightness, contrast, colourfulness and hue. Using a scale, the score of image quality and SSE was asked to each participant for all rendered images. A seven-point category scale of increasing amount of "ness" is used as a quantitative adjectives sequence. The image quality model was built by combining the SSEs for each scene. The SSEs, where vividness is common, are considered as independent variables to predict the image quality score. Then the vividness model was built using colour attributes as variables to predict the vividness of each scene (genre). Vividness is an important factor of naturalness which the meaning is different for all scenes that links the naturalness and image quality. The vividness meaning was different for each scene (genre). Therefore, the colour attributes that express the vividness would depend on the image content.
In this study, we proposed an image quality control for an automatic exposure control (AEC) of digital radiographic imaging system and tried to analyze the performance of the AEC by various manufacturer. The subjects of the experiment were analyzed for the AEC image quality evaluation using digital radiation generators from four manufacturer such as PHILIPS, GE Healthcare, SAMSUNG Healthcare, DK Medical Solution. We used as materials for the implementation of the image quality evaluation by coins (500 won, KOMSCO, Korea). This study evaluated the performance evaluation of the AEC as image quality and exposure dose (Milliampere-seconds; mAs). The image quality evaluation was tried visual assessment by two radiologic technologists and contrast to noise (CNR) by ImageJ. The exposure dose investigated mAs on digital radiation generators. The radiographic coin images acquired 360 images based on change in the control factors of the AEC, which were kVp, the consistency of field configuration and dominant zone, sensitivity and density. As a result, there was a significant difference in the AEC performance between manufacturer. The CNR by the AEC for each manufacturer showed a difference of up to about 1.9 times. The exposed tube current by the AEC for each manufacturer showed a difference of up to about 5.8 times. It is expected that our proposed evaluation method using coins could be applied as the AEC performance evaluation method in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4375-4388
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2018
To solve the problem of transmission errors in stereoscopic images, this paper proposes a novel error concealment (EC) method using superpixel segmentation and adaptive disparity selection (SSADS). Our algorithm consists of two steps. The first step is disparity estimation for each pixel in a reference image. In this step, the numbers of superpixel segmentation labels of stereoscopic images are used as a new constraint for disparity matching to reduce the effect of mismatching. The second step is disparity selection for a lost block. In this step, a strategy based on boundary smoothness is proposed to adaptively select the optimal disparity which is used for error concealment. Experimental results demonstrate that compared with other methods, the proposed method has significant advantages in both objective and subjective quality assessment.
Zheng-Dong Hou;Ki-Hong Kim;Gao-He Zhang;Peng-Hui Li
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.2
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pp.152-158
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2023
In recent years, as computer-generated imagery has been applied to more industries, realistic facial animation is one of the important research topics. The current solution for realistic facial animation is to create realistic rendered 3D characters, but the 3D characters created by traditional methods are always different from the actual characters and require high cost in terms of staff and time. Deepfake technology can achieve the effect of realistic faces and replicate facial animation. The facial details and animations are automatically done by the computer after the AI model is trained, and the AI model can be reused, thus reducing the human and time costs of realistic face animation. In addition, this study summarizes the way human face information is captured and proposes a new workflow for video to image conversion and demonstrates that the new work scheme can obtain higher quality images and exchange effects by evaluating the quality of No Reference Image Quality Assessment.
A gamma camera system using radionuclide has a functional imaging technique and is frequently used in the field of nuclear medicine. In the gamma camera, it is extremely important to improve the image quality to ensure accurate detection of diseases. In this study, we designed a blind-deconvolution framework after a noise-reduction algorithm based on a non-local mean, which has been shown to outperform conventional methodologies with regard to the gamma camera system. For this purpose, we performed a simulation using the Monte Carlo method and conducted an experiment. The image performance was evaluated by visual assessment and according to the intensity profile, and a quantitative evaluation using a normalized noise-power spectrum was performed on the acquired image and the blind-deconvolution image after noise reduction. The result indicates an improvement in image performance for gamma camera images when our proposed algorithm is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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