Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.7
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pp.37-42
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2008
In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.
Purpose: Muons are characterized by a strong penetrating ability and can travel through thousands of meters of rock, making them ideal to image large volumes and substances typically impenetrable to, for example, electrons and photons. The feasibility of 3D image reconstruction and material identification based on a cosmic ray muons tomography (MT) system with triangular bar plastic scintillator detectors has been verified in this paper. Our prototype shows potential application value and the authors wish to apply this prototype system to 3D imaging. In addition, an MT experiment with the same detector system is also in progress. Methods: A simulation based on GEANT4 was developed to study cosmic ray muons' physical processes and motion trails. The yield and transportation of optical photons scintillated in each triangular bar of the detector system were reproduced. An image reconstruction algorithm and correction method based on muon scattering, which differs from the conventional PoCA algorithm, has been developed based on simulation data and verified by experimental data. Results: According to the simulation result, the detector system's position resolution is below 1 ~ mm in simulation and 2 mm in the experiment. A relatively legible 3D image of lead bricks in size of 20 cm × 5 cm × 10 cm used our inversion algorithm can be presented below 1× 104 effective events, which takes 16 h of acquisition time experimentally. Conclusion: The proposed method is a potential candidate to monitor the cosmic ray MT accurately. Monte Carlo simulations have been performed to discuss the application of the detector and the simulation results have indicated that the detector can be used in cosmic ray MT. The cosmic ray MT experiment is currently underway. Furthermore, the proposal also has the potential to scan the earth, buildings, and other structures of interest including for instance computerized imaging in an archaeological framework.
In emission computed tomography, statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have been a topic of interest over the last decade. This was mainly due to the fact that Bayesian approaches can incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Although these approaches can exhibit good performance, their applications to the clinic is hindered mainly by their high computational cost. On the other hand, the speed and simplicity of the filtered backprojection (FBP) algorithm have led to its widespread use in most clinical applications. In this work, we use spline models, which have been quite useful in Bayesian reconstruction, as regularizers for high-frequency apodization in FBP algorithm and show that the effects of using spline models as priors in Bayesian reconstruction can also be achieved in FBP reconstruction.
A theory of binary wavelets has been recently proposed by using two-band perfect reconstruction filter banks over binary field . Binary wavelet transform (BWT) of binary images can be used as an alternative to the real-valued wavelet transform of binary images in image processing applications such as compression, edge detection, and recognition. The BWT, however, requires large amount of computations since its operation is accomplished by matrix multiplication. In this paper, a fast BWT algorithm which utilizes filtering operation instead or matrix multiplication is presented . It is shown that the proposed algorithm can significantly reduce the computational complexity of the BWT. For the decomposition and reconstruction or an N ${\times}$ N image, the proposed algorithm requires only 2LN$^2$ multiplications and 2(L-1)N$^2$addtions when the filter length is L, while the BWT needs 2N$^3$multiplications and 2N(N-1)$^2$additions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4160-4176
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2015
Data compression like image and video compression has come a long way since the introduction of Compressive Sensing (CS) which compresses sparse signals such as images, videos etc. to very few samples i.e. M < N measurements. At the receiver end, a robust and efficient recovery algorithm estimates the original image or video. Many prominent algorithms solve least squares problem (LSP) iteratively in order to reconstruct the signal hence consuming more processing time. In this paper non-iterative threshold based recovery algorithm (NITRA) is proposed for the recovery of images and videos without solving LSP, claiming reduced complexity and better reconstruction quality. The elapsed time for images and videos using NITRA is in ㎲ range which is 100 times less than other existing algorithms. The peak signal to noise ratio (PSNR) is above 30 dB, structural similarity (SSIM) and structural content (SC) are of 99%.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.15
no.6
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pp.8-22
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1978
Recently developed Computed Topography (CT) reconstruction algorithms are reviewed in a more generalized sense and a few reconstruction examples are given for illustration. The construction of an image function from the physically measured projections of some object is Discussed with reference to the least squares optimum filters, originally derived to enhance the signal-to-noise ratio in communications theory. The computerifed image processing associated with topography is generalized so as to include 3 distinct parts: the construction of an image from the projection, the restoration of a blurred, noisy image, degraded by a known space-invariant impulse response, and the further enhancement of the image, e.g. by edge sharpening. In conjunction with given versions of the popular convolution algorithm, n6t 19 be confused with filtering by a 2-diminsional convolution, we consider the conditions under which a concurrent construction, restoration, and enhancement are possible. Extensive bibliographical limits are given in the references.
In this paper, we used ET(Electrical Tomography) for earth resistivity image reconstruction of vertical multi layer underground model. The earth resistivity is analyzed generally as the parallel multi-layer model, however possibly there happens vertical layer model. Here to find the best electrode array in case of vertical layer underground model, Wenner, Schlumberger, and Dipole-dipole electrode arrays, which are well known electrode arrays used in ET, have been tested. And Gauss-Newton algorithm is used in ET inversion. RMS error analysis shows that Wenner electrode array is best in imaging.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.293-299
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2012
Electrical impedance tomography is an imaging modality for determining the electrical properties inside a domain. Small currents are injected and the resulting voltages are measured through the electrodes. The internal electrical properties are reconstructed based on these voltage and current data. In this paper, a novel on-line Landweber algorithm was developed to fast estimate the resistivity distribution in the inverse calculation. Additionally, to enhance the reconstruction performance, a step-length was computed from the eigenvalue of the weighting matrix. The numerical experiments have been performed to evaluate the reconstruction performance of the proposed method.
Lim, Hyoung Jun;Choi, Ho-Il;Yoon, Sang Jae;Lim, Sang Won;Choi, Chi Hoon;Yun, Gun Jin
Composites Research
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v.34
no.1
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pp.70-75
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2021
This paper presents a novel algorithm to reconstruct meso-scale representative volume elements (RVE), referring to experimentally observed features of Sheet Molding Compound (SMC) composites. Predicting anisotropic mechanical properties of SMC composites is challenging in the multiscale virtual test using finite element (FE) models. To this end, an SMC RVE modeler consisting of a series of image processing techniques, the novel reconstruction algorithm, and a FE mesh generator for the SMC composites are developed. First, micro-CT image processing is conducted to estimate probabilistic distributions of two critical features, such as fiber chip orientation and distribution that are highly related to mechanical performance. Second, a reconstruction algorithm for 3D fiber chip packing is developed in consideration of the overlapping effect between fiber chips. Third, the macro-scale behavior of the SMC is predicted by the multiscale analysis.
This paper presents a image modification algorithm using the convergence camera model and the two perspective projection matrixes of the original cameras. Any pair of images can be transformed se that epipolar lines are parallel and horizontal in each image. The advantage of modification is that a 2-D search problem is reduced to a 1-D search problem. Reconstruction can be performed directly from the rectified images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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