Water level of the Tonle Sap is largely influenced by the Mekong River. During the wet season, the lacustrine landform and vegetated areas are covered with water. Change detection in this area provides information required for human activities and sustainable development around the Tonle Sap. In order to detect the changes in the Tonle Sap floodplain, fifteen ALOS-PALSAR L-band data acquired from January 2007 to January 2009 and examined in this study. Since L-band is able to penetrate into vegetation cover, it enables us to study the changes according to water level of floodplain developed in the rainforest. Four types of images were constructed and studied include 1) ratio images, 2) correlation coefficient images, 3) texture feature ratio images and 4) multi-color composite images. Change images (in each 46 day interval) extracted from the ratio images, coherence images and texture feature ratio images were formed for detecting land cover change. Two RGB images are also obtained by compositing three images acquired in the early, in the middle and at the end of the rainy season in 2007 and 2008. Combination of the methods results that the change images present the relationship between vegetation and water level, leaf fall forest as well as cultivation and harvest crop.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.180-194
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2021
For small image registration, feature-based approaches are likely to fail as feature detectors cannot detect enough feature points from low-resolution images. The classic FFT approach's prediction accuracy is high, but the registration time can be relatively long, about several seconds to register one image pair. To achieve real-time and high-precision rigid registration for small images, we apply deep neural networks for supervised rigid transformation prediction, which directly predicts the transformation parameters. We train deep registration models with rigidly transformed CIFAR-10 images and STL-10 images, and evaluate the generalization ability of deep registration models with transformed CIFAR-10 images, STL-10 images, and randomly generated images. Experimental results show that the deep registration models we propose can achieve comparable accuracy to the classic FFT approach for small CIFAR-10 images (32×32) and our LSTM registration model takes less than 1ms to register one pair of images. For moderate size STL-10 images (96×96), FFT significantly outperforms deep registration models in terms of accuracy but is also considerably slower. Our results suggest that deep registration models have competitive advantages over conventional approaches, at least for small images.
본 연구에서는 객관적인 아름다움에 대한 주관적인 미적 경험으로서의 인지적, 감정적 경험에 관여하는 뇌 활성화 과정을 기능적 자기공명영상을 이용하여 검토해 보았다. 우선, 프랙탈 이미지에 대한 미적평가 행동과 제로 보편적인 아름다움의 준거를 확인하였다. 평정 결과에 기초하여, 전체 270개 이미지 중 가장 점수가 높은 50개를 아름다운 이미지로, 점수가 낮은 50개를 아름답지 않은 이미지로 선정하였다. 두 가지 조건을 블록으로 제시한 신경영상 연구 결과, 아름답다고 평가한 이미지에 대해서는 미적 경험에 관여하는 인지적, 정서적 처리에 관여된 부위인 전두엽과 대상회와 뇌섬엽이 활성화되었으며, 아름답지 않다고 평가한 이미지에 대해서는 부정적인 정서와 관련된 중후두회와 전설소엽의 활성화가 관찰되었다. 아름다움 평가에 대한 조건별 접속분석의 결과, 미적평가가 긍정적인 이미지에 대해서는 측두엽의 활성화가, 부정적인 이미지에 대해서는 두정엽의 활성화가 특징적으로 나타났다. 이에 대해 의미론적 해석과 추상화 과정과 연결하여 논의하였다.
The purpose of this study is to classify TIFF images, PNG images, and JPEG images using deep learning, and to compare the accuracy by verifying the classification performance. The TIFF, PNG, and JPEG images converted from chest X-ray DICOM images were applied to five deep neural network models performed in image recognition and classification to compare classification performance. The data consisted of a total of 4,000 X-ray images, which were converted from DICOM images into 16-bit TIFF images and 8-bit PNG and JPEG images. The learning models are CNN models - VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet121, and EfficientNetB0. The accuracy of the five convolutional neural network models of TIFF images is 99.86%, 99.86%, 99.99%, 100%, and 99.89%. The accuracy of PNG images is 99.88%, 100%, 99.97%, 99.87%, and 100%. The accuracy of JPEG images is 100%, 100%, 99.96%, 99.89%, and 100%. Validation of classification performance using test data showed 100% in accuracy, precision, recall and F1 score. Our classification results show that when DICOM images are converted to TIFF, PNG, and JPEG images and learned through preprocessing, the learning works well in all formats. In medical imaging research using deep learning, the classification performance is not affected by converting DICOM images into any format.
Purpose; To find out the best imaging parameters for the diagnosis of disc in MRI imaging. Materials and methods; The diagnostic quality of the disc among the Tl, PD and T2 images of same patients02 joints, 223 images) was compared by visual(I-IV grades) and gray level measurement (pre- and infra-discal area) method. Results; PD images showed best results with 43.7% of the images belonging to grade III (good) and with statistically significant higher difference of the gray levels at pre- and infra-discal areas. But there were no grade N (excellent) images. Conclusions; PD images are best method among Tl. PD and T2 images in diagnosing the disc but since there were no excellent images further imaging parameters should be studied for better images.
This research was carried out by setting hypotheses on recognition of the global image of the research subject, a domestic cosmetic brand and consequent quality of the brand, reputation of the brand, purchasing decision, influence of images of expanded countries and their correlations to investigate what effect the global images of local brands practically have on domestic consumers' purchasing decision. The analysis results show that overseas expansion of the research subject brand has positive influence on the brand possessing global images. However, it can be seen that the quality of the brand has much larger influence on the reputation of the brand than the images of global brand. In addition, the images of the expanded countries have influence on purchasing decisions but the global images based on the expanded countries did not have much influence on purchasing decisions. Therefore, it can be seen that global images based on high levels of brand reputation and quality are requirements of a most competitive brand than images of the expanded countries in forecasting likelihood of purchase.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.725-728
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2010
The subject collects information and constructs the outside world mainly through the sense of sight, though he cannot help but always see things from the viewpoint of the self-aware ego. While we are able to access the unconscious of which the latent desire is reflected in involuntary images and dream images, the substance of desire cannot be easily accessed due to the censorship of the ego and the super-ego, which makes images of the unconscious nonlinear, and allows us to pursue fantasies for pleasure. The original human desire to record and express visual objects has come true with technological fulfillments, and furthermore, digital technology has realized visual pleasure and desire, through simulation. The images that the unconscious produces and the images that digital technology produces are a visualization of objects by the subject's desire, and the subject realizes his pleasure through a visual fantasy. This study, based on the mechanism of the unconscious and the formal stamps of digital images, explores the interrelationship between the unconscious and digital images, both of which seek pleasure and desire.
The area of discourse analysis has long neglected the value of images as a semiotic resource in communication. This paper suggests that like language, images are rich in meaning potential and are governed by visual grammar structures which can be utilized to decode the meanings of images. Employing a theoretical framework in visual communication, two digital images are examined for their representational and interactive dimensions and the dimensions' relation to the magazine advertisement genre. The results show that the framework identified narrative and conceptual processes, relations between participants and viewers, and symbolic attributes of the images, which all contribute to the sociological interpretations of the images. The identities and relationships between viewers and participants suggested in the images signify desirable qualities that may be associated to the product of the advertiser. The findings support the theory of visual grammar and highlight the potential of images to convey multi-layered meanings.
In this paper, we propose a 3D display method combining a pickup process using axially recorded multiple images and an integral imaging display process. First, we extract the color and depth information of 3D objects for displaying 3D images from axially recorded multiple 2D images. Next, using the extracted depth map and color images, elemental images are computationally synthesized based on a ray mapping model between 3D space and an elemental image plane. Finally, we display 3D images optically by an integral imaging system with a lenslet array. To show the usefulness of the proposed system, we carry out optical experiments for 3D objects and present the experimental results.
This study is to explore the relationships between sensibility images of mannequins and apparel shops. A total of 113 consumers participated in experiments with photo stimuli of 2 mannequin types (realistic and semi-abstract mannequins) and 4 brand shops of women's casual wear. In results, luxurious, chic, strong, sexy, and young images were more strongly perceived from realistic mannequins than semi-abstract mannequins whereas simple and soft images were more strongly perceived from semi-abstract mannequins than realistic mannequins. Shops using realistic mannequins indicated strong images whereas shops using semi-abstract mannequins presented soft, comfortable, and feminine images. In the correlation analysis, luxurious, chic, strong, and young images of realistic mannequins were consistent with shop images using realistic mannequins. Also, luxurious, chic, soft, comfortable, and feminine images of semi-abstract mannequins were consistent with shop images using semi-abstract mannequins. In order to clearly communicate brand concepts with consumers, mannequin that is a key element of visual merchandising in the apparel shop, should be carefully selected, considering the accordance with shop image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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