혈액 세포 영상에서 백혈구는 환자의 건강상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 다양한 질병을 조기에 예측할 수 있다. 따라서 질병의 조기 예측을 위해 혈액세포에서 백혈구의 분리는 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 중요도 맵과 단계적 영역 병합을 이용하여 혈액 세포 영상에서 백혈구를 자동으로 분할하는 기법을 제안한다. 백혈구 세포 영역은 염색물질에 의해 주변에 비해 두드러진 색상, 질감 정보를 가짐으로 이를 기반으로 중요도 맵(Saliency Map)을 만든다. 이를 통해 세포 영상에서 두드러진 영역을 찾아 sub-image를 분리하고, 각 sub-image에서 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영역 클러스터링을 수행한다. Mean-shift 적용 후 얻은 클러스터들에 대해 단계적 영역 병합 알고리즘을 적용하고, 최종적으로 백혈구 핵으로 판단되는 단일 클러스터를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 혈액 세포 영상을 사용하여 테스트한 결과 71%의 핵 검출 정확도를 보였으며, 기존의 다른 알고리즘보다 뛰어난 성능을 나타내었다.
This paper addresses estimation of the relative shift vector from aerial image sequences. We perform similarity function tests and decide the most appropriate similarity function for the visual navigation system using aerial images. Finally, we propose the maximum variance reference line selection method for reducing the estimation error of the shift vector.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 적용한 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 1단계로 암호화된 영상을 얻는다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 1단계로 암호화된 영상에 곱하여 2D CAT 방법으로 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
As technology related to digital imaging equipment is developed and generalized, digital imaging system is used for various purposes in fields of society. The object tracking technology from digital image data in real time is one of the core technologies required in various fields such as security system and robot system. Among the existing object tracking technologies, cam shift technology is a technique of tracking an object using color information of an object. Recently, digital image data using infrared camera functions are widely used due to various demands of digital image equipment. However, the existing cam shift method can not track objects in image data without color information. Our proposed tracking algorithm tracks the object by analyzing the color if valid color information exists in the digital image data, otherwise it generates the lightness feature information and tracks the object through it. The brightness feature information is generated from the ratio information of the width and the height of the area divided by the brightness. Experimental results shows that our tracking algorithm can track objects in real time not only in general image data including color information but also in image data captured by an infrared camera.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용한 영상 암호화법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 원 영상을 변환한다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 원 영상에 곱하여 2D CAT 영상 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
This study presents work to utilize RADARSAT SAR image for forecast oil slick trajectory movement. The fractal dimension algorithm used to detect oil slick. The Doppler frequency shift and quasi-linear model was used to simulate a current pattern from RADARSAT image. The Fay’s algorithm of oil slick spreading was developed based on a Doppler frequency shift model. Thus, the study shows that fractal dimension algorithm discriminated the oil slick from the surrounding water features. The quasi-linear model shows that the current pattern can be simulated from single RADARSAT image. The oil slick trajectory model shows that after 48 hrs, the oil slick parcels deposited along the coastal waters.
We present an efficient and robust technique to estimate the velocity of moving targets from a single SAR image. In SAR images, azimuth image shift is a well known phenomenon, which is observed in moving targets having slant-range velocity. Most methods estimated the velocity of moving targets from the distance difference between the road and moving targets or between ship and the ship wake. However, the methods could not be always applied to moving targets because it is difficult to find the road and the ship wake. We adopted a method estimating the velocity of moving targets from azimuth differentials of range-compressed image. This method is based on an assumption that Doppler center frequency shift of moving target causes a phase difference in azimuth differential values. The phase difference is linearly distorted by Doppler rate due to the geometry of SAR image. The linear distortion is eliminated from phase removal procedure, and the constant phase difference is estimated. Finally, range velocity estimates for moving targets are retrieved. This technique is tested using an ENVISAT ASAR image in which several unknown ships are presented. The theoretical accuracy of this technique is discussed by SAR simulation. The advantages and disadvantages of this method over the conventional method are also discussed.
Lee, Hun-Jung;Choi, Dong-Wook;Lee, Eun-Jung;Kim, Su-Young;Shin, Mi-Ok;Yang, Sun-A;Lee, Seung-Bae;Lee, Han-Yong;Berkeley, Brian H.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1077-1080
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2009
In this paper, we propose a new method for measuring image sticking of an OLED display using a human visual test. We determined that the perceptual image sticking threshold is 2% of luminance difference at 200 nits and 1% at 100 nits, respectively. Color shift must also be considered when evaluating image sticking, as a ${\Delta}$(u', v') shift of just over 0.002 can be recognized regardless of background brightness. Perception of image sticking is affected by the background level, test pattern, and ambient illumination conditions. The evaluation standard must consider both luminance variation and color shift simultaneously.
We propose ROI(region of interest) image coding application to still image using PSBS(partial significant bitplane shift)method combined with human face region detecting system. PSBS is an encoding algorithm for ROI image coding in JPEG2000, and takes advantages of both generic scaling based method and maximum shift method defined in JPEG2000. The Powerful advantages of PSBS are able to adjusting image quality in ROI and background flexibly, and support arbitrarily shaped ROI coding without coding the shape. In this letter, we show how to compress an image for human face region using PSBS method combined with human face region detecting system, and propose its application.
This paper describes a new iris recognition method using shift-invariant subbands. First an iris image is preprocessed to compensate the variation of the iris image. Then, the preprocessed iris image is decomposed into multiple subbands using a shift invariant wavelet transform. The best subband among them, which have rich information for various iris pattern and robust to noises, is selected for iris recognition. The quantized pixels of the best subband yield the feature representation. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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