JPEG2000에서 동적 관심영역 코딩을 지원하기 위해서는 빠른 ROI 마스크 생성이 제공되어야 한다. 기존의 관심영역 부호화에서는 모든 픽셀을 순차적으로 탐색하여 관심영역을 판별한 후에 ROI 마스크를 생성하므로 많은 처리시간을 요구하였다. 제안한 방법은 하나의 코드블록내에 네 모서리 부분의 픽셀을 탐색하고, 이 정보를 기반으로 ROI와 배경의 경계를 찾아내기 위해 가장자리를 탐색한다. 탐색 후 얻어진 결과는 ROI 분포정보와 가장자리와 경계부분이 만나는 지점인 두 점의 좌표로 구성된다. 얻어진 두 정보는 인코더로 전송되어 빠른 ROI 마스크를 얻도록 지원된다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교했을 때 품질은 큰 차이가 없지만, 탐색 시간과 마스크 생성시간에서 우수함을 보였다.
The oxidation characteristics of tungsten line pattern during the carbon-based mask layer removal process using oxygen plasmas and the reduction characteristics of the WOx layer formed on the tungsten line surface using hydrogen plasmas have been investigated for sub-50 nm patterning processes. The surface oxidation of tungsten line during the mask layer removal process could be minimized by using a low temperature ($300^{\circ}K$) plasma processing instead of a high temperature plasma processing for the removal of the carbon-based material. Using this technique, the thickness of WOx on the tungsten line could be decreased to 25% of WOx formed by the high temperature processing. The WOx layer could be also completely removed at the low temperature of $300^{\circ}K$ using a hydrogen plasma by supplying bias power to the tungsten substrate to provide an activation energy for the reduction. When this oxidation and reduction technique was applied to actual 40 nm-CD device processing, the complete removal of WOx formed on the sidewall of tungsten line could be observed.
본 논문에서는 베이어 영역에서의 저해상도 영상을 고해상도 컬러 영상으로 복원하기 위한 초해상도 디모자이킹 기술을 제안한다. 제안한 방법은 조리개 마스크 휠의 다양한 형태의 조리개 마스크로 초점 열화가 발생되기 때문에 취득한 저해상도 영상들은 서로 다른 방향의 초점열화를 가지며 부화소 단위의 영상 정합이 필요하지 않고 단지 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 초해상도 영상복원 방법을 적용할 수 있다. 제안한 시스템은 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크 휠을 추가함으로써 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 조리개 마스크를 이용한 사용한 초해상도 디모자이킹 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원과 디모자이킹 기술과 비교하였으며, 그 결과 공간 및 컬러 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
To directly engrave circuit-line patterns as wide as $6{\mu}m$ in a buildup film to be used as an IC substrate, we applied a projection ablation technique in which an 8 inch dielectric ($ZrO_2/SiO_2$) mask, a DPSS 355nm laser instead of an excimer laser, a ${\pi}$-shaper and a galvo scanner are used. With the ${\pi}$-shaper and a square aperture, the Gaussian beam from the laser is shaped into a square flap-top beam. The galvo scanner before the $f-{\theta}$ lens moves the flat-top beam ($115{\mu}m{\times}105{\mu}m$) across the 8 inch dielectric mask whose patterned area is $120mm{\times}120mm$. Based on the results of the previous research by the authors, the projection ratio was set at 3:1. Experiments showed that the average width and depth of the engraved patterns are $5.41{\mu}m$ and $7.30{\mu}m$, respectively.
A wavefront coding (WFC) technique provides an extension of the depth of field for a microscopy imaging system with slight loss of image spatial resolution. Through the analysis of the relationship between the incidence angle of light at the phase mask and the system pupil function, a mixing symmetrical cubic phase mask (CPM) applied to 5X-40X micro-objectives is optimized simultaneously based on point-spread function (PSF) invariance and nonzero mean values of the modulation transfer function (MTF) near the spatial cut-off frequency. Optimization results of the CPM show that the depth of field of these micro-objectives is extended 3-10 times respectively while keeping their resolution. Further imaging simulations also prove its ability in enhancing the defocus imaging.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.747-752
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2011
The position detection of overlapping area in the interframe for image stitching using auto and cross correlation function (ACCF) and compounding one image with the stitching algorithm is presented in this paper. ACCF is used by autocorrelation to the featured area to extract the filter mask in the reference (previous) image and the comparing (current) image is used by crosscorrelation. The stitching is detected by the position of high correlation, and aligns and stitches the image in shifting the current image based on the moving vector. The ACCF technique results in a few computations and simplicity because the filter mask is given by the featuring block, and the position is enabled to detect a bit movement. Input image captured from CMOS is used to be compared with the performance between the ACCF and the window correlation. The results of ACCF show that there is no seam and distortion at the joint parts in the stitched image, and the detection performance of the moving vector is improved to 12% in comparison with the window correlation method.
Seo, Dong-Hoan;Cho, Kyu-Bo;Park, Se-Joon;Cho, Woong-Ho;Noh, Duck-Soo;Kim, Soo-Joong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.450-453
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2002
In this paper a Phase-based virtual image encryption and decryption techniques based on a joint transform correlator (JTC) are proposed. In this method, an encrypted image is obtained by multiplying a phase-encoded virtual image that contains no information from the decrypted image with a random phase. Even if this encryption process converts a virtual image into a white-noise-like image, the unauthorized users can permit a counterfeiting of the encrypted image by analyzing the random phase mask using some phase-contrast technique. However, they cannot reconstruct the required image because the virtual image protects the original image from counterfeiting and unauthorized access. The proposed encryption technique does not suffer from strong auto-correlation terms appearing in the output plane. In addition, the reconstructed data can be directly transmitted to a digital system for real-time processing. Based on computer simulations, the proposed encryption technique and decoding system were demonstrated as adequate for optical security applications.
Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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