Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.19-29
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2006
As the security of personal information is becoming more important in mobile phones, we are starting to apply iris recognition technology to these devices. In conventional iris recognition, magnified iris images are required. For that, it has been necessary to use large magnified zoom & focus lens camera to capture images, but due to the requirement about low size and cost of mobile phones, the zoom & focus lens are difficult to be used. However, with rapid developments and multimedia convergence trends in mobile phones, more and more companies have built mega-pixel cameras into their mobile phones. These devices make it possible to capture a magnified iris image without zoom & focus lens. Although facial images are captured far away from the user using a mega-pixel camera, the captured iris region possesses sufficient pixel information for iris recognition. However, in this case, the eye region should be detected for accurate iris recognition in facial images. So, we propose a new fast iris detection method, which is appropriate for mobile phones based on corneal specular reflection. To detect specular reflection robustly, we propose the theoretical background of estimating the size and brightness of specular reflection based on eye, camera and illuminator models. In addition, we use the successive On/Off scheme of the illuminator to detect the optical/motion blurring and sunlight effect on input image. Experimental results show that total processing time(detecting iris region) is on average 65ms on a Samsung SCH-S2300 (with 150MHz ARM 9 CPU) mobile phone. The rate of correct iris detection is 99% (about indoor images) and 98.5% (about outdoor images).
Position information of radiation interactions in detection material is essential to reconstruct a radiation source image. With most position sensing techniques, the position information of a single interaction inside the detectors can be precisely obtained. Each interaction position of multi-scattering inside scintillators, however, can not be individually measured and only the average of the scattering positions can be obtained, which causes the uncertainty in the measured interaction position. In this paper, the position uncertainties due to the multi-scattering were calculated by Monte Carlo simulation. The simulation model was a 50 by 50 by 5 mm $LaCl_3$(Ce) scintillator(pixel size is 2 by 2 by 5mm) which was utilized for the dual collimation camera. The dual collimation camera uses the information from both photoelectric effect and Compton scattering, and therefore, position uncertainties for both partial and full energy deposition of radiation interactions are calculated. In the case of partial energy deposition(PED), the standard deviations of positions are less than $1{\sim}2mm$, which means the uncertainty caused by multi-scattering is not significant. Because the effect of the multi-scattering with PED is insignificant, the multi-scattering has little effect on the performance of Compton imaging of dual collimation camera. In the case of full energy deposition(FED), however, the standard deviation of the positions is about twice that of the pixel size of the 1stdetector, except for 122keV incident radiations. Therefore, the standard deviations caused by multi-scatterings should be considered in the design of the coded mask of the dual collimation camera to avoid artifact on the reconstructed image. The position uncertainties of the FEDs are much larger than those of the PEDs for all radiation energies and the ratio of PEDs to FEDs increases when the incident radiation energy increases. The position uncertainties of both PEDs and FEDs are dependent on the incident radiation energy.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.101-109
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2016
The images captured by digital still cameras or mobile phones are not always satisfactory because the devices have limited dynamic ranges compared with that of the real world. To cope with the problems, tone mapping function based methods and retinex theory based methods are studied. However, these methods generate a halo artifact or limited enhancement of global and local contrasts. The proposed method estimates illumination information used for image enhancement by optimizing a dynamic range of input image. The estimated illumination information has smoothness characteristic where the luminance is flat and does not have where the luminance changes to prevent the halo artifact. Additionally, the estimated illumination information and surrounding pixel values are considered when the tone mapping function is applied to overcome the limitations of the conventional tone mapping function approach. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods on objective and subjective criteria.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2474-2479
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2011
As society has developed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized. However, image data is always corrupted by various noises during image processing, so researches for removing noises have been continued until now. In this paper, in order to remove impulse noise we proposed modified adaptive switching median filter that consists of two stages: noise detection and noise removal. Proposed algorithm only processes noise pixels and these noise pixels are replaced by filter output, so proposed algorithm performs well not only removes noise but also preserves edge information. Also we compare existing methods using PSNR(peak signal to noise ratio) as the standard of judgement of improvement effect and choose conventional algorithms to compare with our proposed method.
Egusa, Fumi;Sakon, I.;Onaka, T.;Matsuhara, H.;Arimatsu, K.;Suzuki, T.;Wada, T.;The IRC team, The IRC team
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.27
no.4
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pp.253-256
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2012
We present the IRC images of M51, a pair of interacting galaxies. Given the high angular resolution (7.4") and the wide field of view (~ 10') covering almost the entire M51 system, we investigate dust properties and their connection to the spiral arm structure. We have applied image-filtering processes including the wavelet analysis to the N3 image, which traces the total stellar mass best among the IRC bands. From this filtered image, the center, arm, and interarm regions are defined. A color, or flux ratio among the MIR bands, has been measured at each pixel (3.7" in size). We find a wide variety of S7/S11 with a difference between arm and interarm regions. We also find that at some positions S11 seems to be higher than predicted by MW dust models. Estimated contributions from the stellar continuum and gas emission lines to the band are not enough to explain this discrepancy. From these results, we deduce that the PAH ionization condition and its fraction to the total dust mass in M51 are different from those in MW.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.3
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pp.21-27
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2002
The digital watermarking methods have been proposed as a solution for solving the illegal copying and proof of ownership problems in the context of multimedia data. But it is still difficult to have been overcame the problem of the protection of property to multimedia data, such as digital images, digital video, and digital audio. This paper describes a watermarking algorithm that embeds non-linearly audio logo watermark data which is converted from audio signal of the ownership in the components of pixel intensities in an original image and that insists of ownership by hearing the audio signal transformed from the extracted audio logo through the speaker. Experimental results show that our algorithm using audio logo proposed in this paper is robust against attacks such as particularly lossy JPEG image compression.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.3
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pp.194-202
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2003
To convert printed images into electronic ones automatically, it requires region analysis of document images and character recognition. In these, regional analysis segments document image into detailed regions and classifies thee regions into the types of text, picture, table and so on. But it is difficult to classify the text and the picture exactly, because the size, density and complexity of pixel distribution of some of these are similar. Thu, misclassification in region analysis is the main reason that makes automatic conversion difficult. In this paper, we propose region analysis method that segments document image into text and picture regions. The proposed method solves the referred problems using one dimensional median filter based method in text and picture classification. And the misclassification problems of boldface texts and picture regions like graphs or tables, caused by using median filtering, are solved by using of skin peeling filter and maximal text length. The performance, therefore, is better than previous methods containing commercial softwares.
For the combination of phosphor screens having various thicknesses and a photodiode array manufactured by complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) process, we report the observation of image-quality degradation under the irradiation of 45-kVp spectrum x rays. The image quality was assessed in terms of dark pixel signal, dynamic range, modulation-transfer function (MTF), noise-power spectrum (NPS), and detective quantum efficiency (DQE). For the accumulation of the absorbed dose, the radiation-induced increase both in dark signal and noise resulted in the gradual reduction in dynamic range. While the MTF was only slightly affected by the total ionizing dose, the noise power in the case of $Min-R^{TM}$ screen, which is the thinnest one among the considered screens in this study, became larger as the total dose was increased. This is caused by incomplete correction of the dark current fixed-pattern noise. In addition, the increase tendency in NPS was independent of the spatial frequency. For the cascaded model analysis, the additional noise source is from direct absorption of x-ray photons. The change in NPS with respect to the total dose degrades the DQE. However, with carefully updated and applied correction, we can overcome the detrimental effects of increased dark current on NPS and DQE. This study gives an initial motivation that the periodic monitoring of the image-quality degradation is an important issue for the long-term and healthy use of digital x-ray imaging detectors.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.1
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pp.78-84
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2015
Depth estimation is often required for robot vision, 3D modeling, and motion control. Previous method is based on the focus measures which are calculated for a series of image by a single camera at different distance between and object. This method, however, has disadvantage of taking a long time for calculating the focus measure since the mask operation is performed for every pixel in the image. In this paper, we estimates the depth by using the focus measure of the boundary pixels located between the objects in order to minimize the depth estimate time. To detect the boundary of an object consisting of a straight line and a circle, we use the Hough transform and estimate the depth by using the focus measure. We performed various experiments for PCB images and obtained more effective depth estimation results than previous ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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