In this paper, we propose a new super-resolution technique based on interpolation of the high-frequency subband images obtained by discrete wavelet transform (DWT) and the input image. The proposed technique uses DWT to decompose an image into different subband images. Then the high-frequency subband images and the input low-resolution image have been interpolated, followed by combining all these images to generate a new super-resolved image by using inverse DWT. The proposed technique has been tested on Lena, Elaine, Pepper, and Baboon. The quantitative peak signal-to-noise ratio (PSNR) and visual results show the superiority of the proposed technique over the conventional and state-of-art image resolution enhancement techniques. For Lena's image, the PSNR is 7.93 dB higher than the bicubic interpolation.
This study examines image quality of medical image after compression using JPEG2000 for AAPM CT Performance Phantom in PACS. The compressed images of 15:1 showed change of 1.93% and 0.81% in the CT number of water and the slice thickness, respectively, compared to the original images. The variation of the uniformity did not give a correlation for each measured area. In noise measurements at compressions of 10:1 and 15:1, changes of 1.47% to 10.99% were observed, respectively. The noise showed incremation tendency as increasing over the compression ratio 15:1, and the noise of 81.68% was measured at a compression of 40:1. CT number, uniformity, slice thickness, spatial resolution and contrast resolution for the compressed images were slightly changed by increasing the compression ratio. However, the noise was seriously changed relatively at the compressed images. Thus the noise was a important factor to determine the compression ration. A compression ratio of 10:1 for the AAPM CT Performance Phantom image was appropriate and could be applied to diagnostic images.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.4
s.310
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pp.11-20
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2006
This paper presents a method for detecting tumors on chicken carcasses by fusion of hyperspectral fluorescence and reflectance images. Classification of normal skin and tumor is performed by the image obtain 어 from optimal band ratio which minimizes the overlapping area of PDFs for normal skin and tumor. This method yields four feature images, each of them represents the ratio of two intensity values from a pixel. Classification is achieved by applying ISODATA to each pixel from the feature images. For the analysis of reflectance image, band selection method is proposed based on the information quantity, many effective features are acquired for the classification by defining the linear transformation selecting the projection axis, accordingly, accurate interpretation of images is possible in the reflectance image and automatic feature selection method is realized. Feature images from reflectance images are also classified by ISODATA and combined with the result from fluorescence images. Experimental result indicates that improved performance in term of reducing false detection rate is observed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.2
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pp.117-123
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2013
This study focuses on the determination of optimal photographing angle and overlapping ratio for automatic image stitching system using a non-metric camera module with motorized head. Photographing overlap was calculated considering the angle of view on different kinds of lenses and moving angle of motorized head per each option, and optimal photographing angle and overlapping ratio could be determined through the experimental result using the operating time, data volume and performance of image stitching. Through this experiment, we could find that it was effective to take a picture with $36^{\circ}$ of interval(33.82% of overlap) in vertical direction and $24^{\circ}$ or $30^{\circ}$ of interval(36.51% or 20.63% of overlap) in horizontal direction using 35mm lens for automatic image stitching system.
We propose a novel still image compression system which supports a high quality text compression function. The system segments the text from the image and compresses the text with a high quality. The system shows 48:1 high compression ratio using context-based adaptive binary arithmetic coding. The arithmetic coding performs the high compression by the codeblocks in the bitplane. The input of the system consists of a segmentation mode and a ROI(Region Of Interest) mode. In segmentation mode, the input image is segmented into a foreground consisting of text and a background consisting of the remaining region. In ROI mode, the input image is represented by the region of interest window. The high quality text compression function with a high compression ratio shows that the proposed system can be comparable with the JPEG2000 products. This system also uses gray coding to improve the compression ratio.
This study examines the effects of celebrity endorsed advertising from a new perspective of the prior research that emphasizes the matchup between the brand and the celebrity. Due to the recent sharing experiences of the celebrity and their fans on SNS, it is hypothesized that the shared stories would impact viewers' responses that are often expressed in their likes, dislikes, shares and comments on SNS. In this study, the episodic type of advertising is hypothesized to have more favorable and active responses from viewers than the typical celebrity image-focused ads would have. By crawling and analyzing viewers' responses on YouTube toward 12 BTS endorsed ads, the hypotheses are confirmed as higher ratio of likes, lower ratio of dislikes and significantly higher ratio of comments over both total views and total likes were found. For the rationale behind, total 1800 comments were categorized into 4 major content types such as attached, experiential, empathic and self-related ones that are all considered as important factors influencing the strong ad effect. The results showed that the episodic ads have marginally more emotional comments than the celeb image ads. The difference was only found in experiential and empathic responses but not in self-related responses. Contrary to the hypothesis, the comments expressing attachment were found more for the celebrity image-focused ads than the episodic ones. It does not seem to suggest that the celebrity image focused ads are better to capture viewers' attachment towards the celebrity and the ad endorsed, but that the episodic ads draw viewers into relatively deeper level of attachment such as empathy by perceiving the authenticity of the celebrity and the brand. In conclusion, the shared stories on SNS can be a factor in the match-up theory on celebrity endorsed ad effects.
This paper proposes a novel watermarking method to discover the tampers and localize it in digital image. The image which is to be used to generate a watermark is first wavelet decomposed and the edge feature from the sub bands of high frequency coefficients are retrieved to generate a watermark (Edge Feature Image) and which is to be embed on the cover image. Before embedding the watermark, the pixels of cover image are disordered through the Arnold Transform and this helps to upgrade the security of the watermark. The embedding of generated edge feature image is done only on the Least Significant Bit (LSB) of the cover image. The invisibleness and robustness of the proposed method is computed using Peak-Signal to Noise Ratio (PSNR) and Normalized Correlation (NC) and it proves that the proposed method delivers good results and the proposed method also detects and localizes the tampers efficiently. The invisibleness of proposed method is compared with the existing method and it proves that the proposed method is better.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.20
no.1
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pp.28-44
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2002
Wavelet transformation in image compression is to offer higher image compressibility and high-quality by quantization and entropy encoding. More image quality is good that reconstructed image by wavelet calculation than acquire cosine transform. Therefore, wavelet itself is function if it is wavelet's feature, in this function, do processing applying difference scale and resolution. That is, this is not that fixed resolution has been decided like existent compression way, when it regulated scale, damage goes in pixel and picture looks like break without giving damage entirely in reflex even if magnify or curtail Decoding. Therefore, this paper is in Image that using new wavelet application compression way research that see applies comparing In each image noted this time compressing step by step with circle image compression efficiency recognize. Also, estimated quality pass through by printing of compressed image, investigated compression ratio of most suitable that get print of high quality and elevation of transmission speed.
Kim, Jeonghoon;Lee, Junyoung;Lee, Sungjae;Lee, Myoungho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.181.2-181
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2001
Stereo PACS (Picture Archiving and Communication System) is not available yet because of some limitations of medical stereo image software and viewing devices. As a stereo PACS viewer, we designed two functions. One is selecting and viewing a multiplexed stereo image directly, and the other is selecting a stereo pair image (left and right sides both) and merging the stereo pair image into a multiplexed image in software. For the medical image compression of 3-D stereo endoscopic images, we used JPEG and Wavelet compression and to determine an acceptable compression rate using PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). As a result, we got the conclusion that medically acceptable image compression rate should have the PSNR of above about 40[dB] (JPEG (5:1), Wavelet (10:1)).
In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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