Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제17권10호
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pp.2425-2430
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2013
This paper presents an shifted linear interpolation method with an image-dependent parameter. The previous shifted linear interpolation proposed the optimal shift parameter of 0.21, which is calculated by spectrum analysis of the shifted linear interpolation kernel. However, the parameter can be different if we takes an input image spectrum into account. Thus, we introduce an image-dependent parameter. An experiment shows the best shift parameter is 0.19 in average for real images. Also, simulation results indicate the proposed method is superior to the existing shifted linear interpolation as well as conventional methods such as linear interpolation and cubic convolution interpolation in terms of the subjective and objective image quality.
Purpose : This paper introduces a computationally inexpensive context-dependent classification of multi-echo MRI with Bayes compound decision model. In order to produce accurate region segmentation especially in homogeneous area and along boundaries of the regions, we propose a classification method that uses contextual information of local enighborhood system in the image. Material and Methods : The performance of the context free classifier over a statistically heterogeneous image can be improved if the local stationary regions in the image are disassociated from each other through the mechanism of the interaction parameters defined at he local neighborhood level. In order to improve the classification accuracy, we use the contextual information which resolves ambiguities in the class assignment of a pattern based on the labels of the neighboring patterns in classifying the image. Since the data immediately surrounding a given pixel is intimately associated with this given pixel., then if the true nature of the surrounding pixel is known this can be used to extract the true nature of the given pixel. The proposed context-dependent compound decision model uses the compound Bayes decision rule with the contextual information. As for the contextual information in the model, the directional transition probabilities estimated from the local neighborhood system are used for the interaction parameters. Results : The context-dependent classification paradigm with compound Bayesian model for multi-echo MR images is developed. Compared to context free classification which does not consider contextual information, context-dependent classifier show improved classification results especially in homogeneous and along boundaries of regions since contextual information is used during the classification. Conclusion : We introduce a new paradigm to classify multi-echo MRI using clustering analysis and Bayesian compound decision model to improve the classification results.
In the field of medical diagnostics, interested parties have resorted increasingly to medical imaging. It is well established that the accuracy and completeness of diagnosis are initially connected with the image quality, but the quality of the image is itself dependent on a number of factors including primarily the processing that an image must undergo to enhance its quality. This paper introduces an algorithm for medical image compression based on the quincunx wavelets coupled with SPIHT coding algorithm, of which we applied the lattice structure to improve the wavelet transform shortcomings. In order to enhance the compression by our algorithm, we have compared the results obtained with those of other methods containing wavelet transforms. For this reason, we evaluated two parameters known for their calculation speed. The first parameter is the PSNR; the second is MSSIM (structural similarity) to measure the quality of compressed image. The results are very satisfactory regarding compression ratio, and the computation time and quality of the compressed image compared to those of traditional methods.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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pp.749-752
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2005
In the industry, three-dimensional coloring has been needed for realistic prototype from rapid prototyping. Z-corporation developed a 3D printer which provides three-dimensional colored prototype. However, the existing process cannot be adopted to models from other rapid prototyping process. In addition, time and cost for manufacturing colored prototype still remain to be improved. In this study, a new coloring process using ink-jet head is proposed for color printing on three-dimensional prototype surface. Process parameters such as the angle and the distance between ink-jet nozzle and the three-dimensional surface should be investigated from experiments. The correction matrix according to sloped angle to minimize the distortion of 2D image was proposed by analysis of printing error. Therefore, approximated method for angle and discrete length according to the radius of curvature for printing on the curved surface was proposed. By printing image on the doubly curved surface, the method was verified. As a practical example, helmet was chosen for printing images on the curved surface. The character images were applied with approximated method for angle and discrete length and was printed on the helmet surface.
Song Min Sup;Kim Hyo Chan;Lee Sang Ho;Yang Dong Yol
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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제23권2호
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pp.181-190
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2006
In the industry, three-dimensional coloring has been needed for a realistic prototype. The Z-corporation developed a 3D printer which provides a three-dimensional colored prototype. However, the process cannot be adopted to models fabricated by other rapid prototyping processes. In addition, time and cost for manufacturing colored prototypes still remain to be improved. In this study, a new coloring process using an ink-jet head is proposed for color printing on a three-dimensional surface. Process parameters such as the angle and the distance between the ink-jet nozzle and the three-dimensional surface should be investigated through experiments. In order to minimize the distortion of a 2D image, the correction matrix according to the sloped angle is proposed and obtained by analysis of printing errors. An image on the doubly curved surface is printed so as to verify the proposed method. As a practical example, a helmet is chosen for printing images on the curved surface. The practical applicability of the correction matrix is then demonstrated by printing the character images on the surface of the helmet.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권5호
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pp.511-515
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2013
A Monte Carlo (MC) simulation study has been done in order to investigate the effects of line-edge-roughness (LER) induced by either 1P1E (single-patterning and single-etching) or 2P2E (double-patterning and double-etching) on fully-depleted silicon-on-insulator (FDSOI) tri-gate metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs). Three parameters for characterizing the LER profile [i.e., root-mean square deviation (${\sigma}$), correlation length (${\zeta}$), and fractal dimension (D)] are extracted from the image-processed scanning electron microscopy (SEM) image for each photolithography method. It is experimentally verified that two parameters (i.e., ${\sigma}$ and D) are almost the same in each case, but the correlation length in the 2P2E case is longer than that in the 1P1E case. The 2P2E-LER-induced $V_TH$ variation in FDSOI tri-gate MOSFETs is smaller than the 1P1E-LER-induced $V_TH$ variation. The total random variation in $V_TH$, however, is very dependent on the other major random variation sources, such as random dopant fluctuation (RDF) and work-function variation (WFV).
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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한국윤활학회 1997년도 제25회 춘계학술대회
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pp.224-231
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1997
Microscopic examination for the morphological estimation of wear debris on the oil-lubrcated moving system is an accepted method for machine condition and fault diagnosis. However wear particle anaysis has not been widely accepted industry because it is dependent on expert interpretation of particle morphology and relies on subjective assessment criteria. This paper was undertaken to estimate the morphology of wear debris on the oil-lubricated movig system by computer image analysis. The wear test was performed under different sliding conditions using a wear test device made in our laboratory and wear testing specimen of the pin-on-disk-type was rubbed in pararline series base oil. In order to describe characteristics of debris of various shape and size, four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) have been developed and outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology in machine condition monitoring.
Choo, Hyon-Gon;Chlipala, Maksymilian;Kozacki, Tomasz
ETRI Journal
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제41권1호
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pp.42-51
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2019
The rainbow hologram provides views of reconstruction with rainbow color within a large viewing zone. In our recent paper, a Fourier rainbow holographic display using diffraction grating and a white-light LED source was introduced. In this technique, the rainbow effect is realized by the dispersion of white-light source on diffraction grating, while the slit is implemented numerically by reducing the demands of the space-bandwidth product of the display. This paper presents a novel analysis on the visual perception of the Fourier rainbow holographic display using Wigner distribution. The view-dependent appearance of the image, including multispectral field of view and viewing zone, is investigated considering the observer and the display parameters. The resolution of the holographic view is also investigated. For this, a new quantitative assessment for image blur is introduced using Wigner distribution analysis. The analysis is supported with numerical simulations and experimentally captured optical reconstructions for the holograms of the computer model and real object generated with different slit size, reconstruction distance, and different observation conditions.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
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