Kim, Sung-Ryong;Nam, Mun-Hyon;Chung, Hwan;Yeon, Kyung-Mo
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.8
no.2
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pp.189-198
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1987
Digital Subtraction Angiography(DSA) technique has been widely used to detect vascular diseases and hemodynamic parameters noninvasively. However, there factors in fluencing the resultant DSA image quality. In this paper, several important factors are suggested to improve the DSA image quality based on mathematicical analysis. Experimental DSA images for different filters are shown and also dicussed the difference between original and processed image qualities.
To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
When a person's face is recognized through a recording device such as a low-pixel surveillance camera, it is difficult to capture the face due to low image quality. In situations where it is difficult to recognize a person's face, problems such as not being able to identify a criminal suspect or a missing person may occur. Existing studies on face recognition used refined datasets, so the performance could not be measured in various environments. Therefore, to solve the problem of poor face recognition performance in low-quality images, this paper proposes a method to generate high-quality images by performing image quality improvement on low-quality facial images considering various environments, and then improve the performance of facial feature point detection. To confirm the practical applicability of the proposed architecture, an experiment was conducted by selecting a data set in which people appear relatively small in the entire image. In addition, by choosing a facial image dataset considering the mask-wearing situation, the possibility of expanding to real problems was explored. As a result of measuring the performance of the feature point detection model by improving the image quality of the face image, it was confirmed that the face detection after improvement was enhanced by an average of 3.47 times in the case of images without a mask and 9.92 times in the case of wearing a mask. It was confirmed that the RMSE for facial feature points decreased by an average of 8.49 times when wearing a mask and by an average of 2.02 times when not wearing a mask. Therefore, it was possible to verify the applicability of the proposed method by increasing the recognition rate for facial images captured in low quality through image quality improvement.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.2
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pp.81-91
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2021
Drone related research has been increasing recently due to the development and distribution of commercial unmanned aerial vehicles. However, most of the previous studies focused on the accuracy and utility of drone surveying. For drones, the resolution of the result is determined according to the flight altitude, but since 70% of Korea is mountainous, it is necessary to analyze the quality of the drone image according to the flight plan. In this study, the quality of drone photogrammetry results according to flight plans was analyzed. The flight plan was established by fixed altitude and considering the height of the terrain. Images were acquired for both cases and data was processed to generate ortho images. As a result of evaluating the accuracy of the generated ortho image, the accuracy was found to be -0.07 ~ 0.09m. The accuracy of Case I and Case II did not show a significant difference, but for RMSE, Case I showed a good value. These results indicate that the drone flight plan affects the quality of the results. Also, when flying at a fixed altitude, II showed a lower value than the originally set overlap according to the altitude of the object. In future surveys using drones, flight planning taking into account the height of the object will contribute to the improvement of the quality of the results.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.1
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pp.68-75
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2017
In this paper, a particular application of digital photos, remote sensing, remote shooting air moving, high-resolution and high compression of medical images required by remote shooting of JPEG2000 standard applied in the field of hardware design, production was implemented. JPEG2000 standard for image compression using the software implementation of the processing speed is very slow compared to conventional JPEG disadvantages, and also the standard of JPEG2000 DWT (Discrete wavelet transform) to improve the level of compression for image data if processing speed is a phenomenon that has degraded. In order to solve these JPEG2000 compression / decompression groups were designed and applied. In this paper, the optimal JPEG2000 compression / reservoir hardware by changing the level for still image compression, faster computation speed and quality has shown improvement.
Although the picture quality of today's displays is very good already, a continuous improvement is desirable as the new larger display sizes increase the visibility of artifacts. A contributing factor for picture quality enhancement through smart video processing and algorithm design is the information gathered from video statistics. Interesting parameters gathered from video statistics are e.g. the image- and display load, the usage of the color gamut, the estimated power consumption and the occurrence of static image parts. Examples of applications that can benefit from video statistics are power calculations, color gamut mapping algorithms, dynamic backlight control for LCD panels and LED backlights for LCD panels.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.4
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pp.423-430
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2002
When JPEG, a standard of stopped image compression, is high compressed, the image is severely blocked. Since JPEG performs compression after taking DCT(Discrete Cosine Transform). It has a defect that the quality of image becomes low with aliasing in the case of high compression. Though transformation cipher method can have high compression rate, flame nay happen to quality of image by transformation and reverse transformation. In this paper, we use wavelet transform and fractal theory in order to solve these problems. After we apply these two methods to stopped image, we can get some good results, improvement of speed and compression rate, and elimination of blocking appearance. Besides, we show quality of restoration image is better than established one.
Gamma-ray images generally suffer from a lot of noise because of low photon detection in the gamma camera system. The purpose of this study is to improve the image quality in gamma-ray images using a gamma camera system with a fast nonlocal means (FNLM) noise reduction algorithm with an acceleration function. The designed FNLM algorithm is based on local region considerations, including the Euclidean distance in the gamma-ray image and use of the encoded information. To evaluate the noise characteristics, the normalized noise power spectrum (NNPS), contrast-to-noise ratio (CNR), and coefficient of variation (COV) were used. According to the NNPS result, the lowest values can be obtained using the FNLM noise reduction algorithm. In addition, when the conventional methods and the FNLM noise reduction algorithm were compared, the average CNR and COV using the proposed algorithm were approximately 2.23 and 7.95 times better than those of the noisy image, respectively. In particular, the image-processing time of the FNLM noise reduction algorithm can achieve the fastest time compared with conventional noise reduction methods. The results of the image qualities related to noise characteristics demonstrated the superiority of the proposed FNLM noise reduction algorithm in a gamma camera system.
In this paper, we investigate on the techniques for still image compression based on the wavelet transform, which will be adopted as a part of the MPEG-4 compression standards. Also we propose an effective still image compression technique, which is simpler than the MPEG-4 compression method and is improved by using a visually weighted quantizer based to HVS(Human Visual System), Simulations are carried out and compared with the algorithm proposed in MPEG-4. The simulation results show that the proposed method in this paper gives much better image quality than that of the method in MPEG-4. Also, except the case where the compression ratio is high, it shows that the proposed method has lower in complexity and provides a better subjective and objective image quality than EZW in most cases. Since wavelet transform well reflects HVS, the compressed image rarely causes blocking artifact compared with JPEG, and in most cases, it shows considerable quality improvement over JPEG.
A novel image quality evaluation method, which is based on combination of the rigorous grating diffraction theory and the ray-optic method, is proposed. It is applied for design optimization and, tolerance analysis of optical imaging systems implementing diffractive optical elements (DOE). The evaluation method can predict the quality and resolution of the image on the image sensor plane through the optical imaging system. Especially, we can simulate the effect of diffraction efficiencies of DOE in the camera lenses module, which is very effective for predicting different color sense and MTF performance. Using this method, we can effectively determine the fabrication tolerances of diffractive and refractive optical elements such as the variations' in profile thickness, and the shoulder of the DOE, as well as conventional parameters such as decenter and tilt in optical-surface alignments. A DOE-based 2M-resolution camera lens module designed by the optimization process based on the proposed image quality evaluation method shows ${\sim}15%$ MTF improvement compared with a design without such an optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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