KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4060-4079
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2020
Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.
Scintillator materials are widely used in the medical and industrial fields for imaging systems using gamma cameras. In this study, image evaluation is performed by modeling a gamma camera system based on a lutetium-yttrium oxyorthosilicate (LYSO) scintillation detector using a pinhole collimator that can improve the spatial resolution. A LYSO detector-based gamma camera system is modeled using a Monte Carlo simulation tool. The geometric concept of the pinhole collimator is designed using various magnification factors, and the spatial resolution is measured using the acquired source image. To evaluate the resolution, the full width at half maximum (FWHM) and natural image quality assessment (NIQE), a no-reference-based parameter, are used. We confirm that the FWHM and NIQE values decrease simultaneously when the diameter of the pinhole collimator increases. Additionally, we confirm that the spatial resolution improves as the magnification factor increases under the same pinhole diameter condition. Particularly, a 0.57 mm FWHM value is obtained using the modeled gamma camera system with a LYSO scintillation detector. In conclusion, our results demonstrate that a pinhole collimator with a LYSO scintillation detector is a promising gamma camera imaging system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1814-1828
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2021
Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.
최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 디지털영상으로 변환되었으나, 영상획득을 위한 조사조건 등 영상화질에 영향을 미치는 요소들에 관련하여서는 여전히 대부분 필름-스크린 시스템의 기준을 그대로 따르고 있으며, 실정이다. 뿐만 아니라 획득된 디지털영상에 대한 객관적인 화질평가 또한 임상에서 적용되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 디지털영상의 화질을 평가함에 있어 기본이 되는 요소인 화질의 균일성, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), NEQ(noise equivalent quanta) 등에 대한 평가를 임상에서 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우 환경의 디지털영상화질 평가 프로그램을 MatLab을 이용하여 개발하였다.
카메라 영상은 명도의 변화와 부정확한 초점으로 인해 스캐너 영상에 비하여 화질이 저하된다. 본 연구에서는 카메라 영상에서 자주 발생하는 화질 저하에 대한 적응력을 강화하여 카메라기반 문서 인식에 적합한 이진화 방법을 제안한다. 기존의 평가에서 우수하다고 보고된 이진화 방법을 기반으로 하되, 낮은 조도와 부정확한 초점으로 인해 명도 대비가 낮은 영상에 대한 적응력을 강화하였다. 또한 이진화 시 국소 윈도우를 이용하여 기존의 방법에서 뭉개지기 쉬운 문자의 세부 구조를 섬세하게 추출하도록 개선하였다. 실험에서는 기존에 우수하다고 평가된 이진화 방법들과 제안하는 방법을 문서 인식에 적용하여 다양한 카메라 문서 영상에 대한 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 방법이 카메라로 입력받은 문서 영상의 인식에 효과적임을 확인하였다.
고해상도 원격탐사 영상의 객체기반 분석에서 영상분할의 결과는 매우 중요한 부분이지만, 영상분할품질의 평가는 간과되고 있다. 본 연구에서는 영상분할의 최적 매개변수를 구하기 위한 실용적이고 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 영상분할 평가는 크게 무감독 평가, 감독 평가, 그리고 시각적 판독에 의한 정성적 평가로 나눈다. 인천대공원 무인기 다중분광영상에서 추출한 도시 지역과 산림을 대상으로 세 가지 영상분할 평가 방법을 비교하였다. 영상분할 평가 방법은 계산 및 적용의 효율성에 따라 차이가 있지만, 표본영상에 대한 평가 결과 도출된 최적의 매개변수는 세 평가 방법에서 거의 동일하게 나타났다. 영상분할 평가를 통하여 도출된 최적의 매개변수는 도시영상과 산림영상에서 다르게 나타났다. 세 가지 조각 내부변이 척도(V, WV, COV)와 세 가지 조각간 이질성 척도(MI, BSH, DTNP)의 조합을 적용한 무감독 평가로 선정한 최적의 매개변수는 거의 같았다. 무감독 평가를 위한 척도마다 처리 과정의 난이도는 다르지만, 실험에 적용된 여러 종류의 척도는 대부분 동일한 성능을 보여주었다. 감독 평가 방법은 참조자료를 구성하는 과정에서 분석자의 주관으로 편향될 가능성이 있지만, 특정 공간객체를 탐지하는 데 간편하게 적용할 수 있다. 정성적 평가는 무감독 및 감독 평가 결과와 일치했다.
The purpose of this study is examining an influence of a corporate on processed marine product's purchase intention with moderating effect of consumers' product evaluation adding processed marine product's evaluations as new variable. The hypothesis of a positive influence of processed marine product's corporate image on processed marine product's purchase intension is partially supported. Specifically, product itself, service, reliability, and communication among the factors of a processed marine product's corporate image significantly affect processed marine product's purchase intension whereas corporate social responsibility does not affect processed marine product's purchase intention. Processed marine product's evaluation also positively affects processed marine product's purchase intention. It implies that there are somewhat differences between influences of various factors of a processed marine product's corporate image on processed marine product's purchase intention but are overall influences of a processed marine product's corporate image on processed marine product's evaluation both directly and indirectly. Nowadays, consumer considers not only good quality of product but also its invisible image and value. Therefore, future studies should consider various ways to investigate a processed marine product's corporate image and processed marine product's product evaluation.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
A holography technique optically reconstructs a three-dimensional object in space to provide a natural sense of depth and volume to the observer, thereby providing an ultimate 3D image capable of solving the problem of "vergence-accommodation conflict" occurring in a conventional stereoscopic imaging system. In this paper, we present a technical framework for measuring the performance and evaluating the quality of a holographic display, which enables a quantitative measurement of the optical and physical properties that affect the performance and quality of a holographic display. In addition, we provide the trend regarding standardization related to holographic display measurements. Although this trend has barely started, research activities related to holographic display measurements and quality evaluations are expected to grow in the near future.
Kim, Yong-Hyun;Eo, Yang-Dam;Kim, Youn-Soo;Kim, Yong-Il
ETRI Journal
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제33권4호
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pp.497-505
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2011
Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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