Kim, Kyung-Chan;Oh, Se-Baek;Kim, Jong-Ahn;Kim, Soo-Hyun;Kwak, Yoon-Keun
Proceedings of the KSME Conference
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2000.04a
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pp.411-414
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2000
Optical Triangulation Probes (OTPs) are widely used for their simple structure. high resolution, and long operating range. However, errors originating from speckle, inclination of the object, source power fluctuation, ambient light, and noise of the detector limit their usability. In this paper, we propose new design criteria for an error-reduced OTP. The light source module for the system consists of an incoherent light source and a multimode optical fiber for eliminating speckle and shaping a Gaussian beam Intensity profile. A diffuse-reflective white copy paper, which is attached to the object, makes the light intensity distribution on the change-coupled device(CCD). Since the peak positions of the intensity distribution are not related to the various error sources, a sub-pixel resolution signal processing algorithm that can detect the peak position makes it possible to construct an error-reduced OTP system
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.525-528
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2009
Recently, image classification has been an important task in various fields. Generally, the performance of image classification is not good without the adjustment of image features. Therefore, it is desired that the way of automatic feature extraction. In this paper, we propose an image classification method which adjusts image features automatically. We assume that texture features are useful in image classification tasks because natural images are composed of several types of texture. Thus, the classification accuracy rate is improved by using distribution of texture features. We obtain texture features by calculating image features from a current considering pixel and its neighborhood pixels. And we calculate image features from distribution of textures feature. Those image features are adjusted to image classification tasks using Genetic Algorithm. We apply proposed method to classifying images into "head" or "non-head" and "male" or "female".
Park, Gyu-Hee;Cho, Hwa-Hyun;Lee, Seung-Jun;Yun, Jong-Ho;Chon, Myung-Ryul
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.57
no.1
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pp.14-21
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2008
In this paper, we propose an adaptive contrast enhancement method using dynamic range segmentation. Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, histogram equalization method is not suitable for commercial display because it may cause undesirable artifacts due to the significant change in brightness. The proposed algorithm segments the dynamic range of the histogram and redistributes the pixel intensities by the segment area ratio. The proposed method may cause over compressed effect when intensity distribution of an original image is concentrated in specific narrow region. In order to overcome this problem, we introduce an adaptive scale factor. The experimental results show that the proposed algorithm suppresses the significant change in brightness and provides wide histogram distribution compared with histogram equalization.
In this paper, a method of vegetation spectrum measurement using multi spectrum camera was studied. Each pixel in taken images using multi spectrum camera have spectrum data, the relationship between spectrum data and distribution, structure, etc. are directly turned out. In other words, detailed spectrum data information of object including spatial distribution can be obtained from those images. However, the camera has some problems for applying field measurement and data analysis. In this study, those problems are solved.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.79-84
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2015
In a distribution of digital image, there is a serious problem that is a distribution of the altered image by a forger. For the problem solution, this paper proposes a median filtering (MF) image forensic decision algorithm using a feature vector according to the pixel value's gradients. In the proposed algorithm, AR (Autoregressive) coefficients are computed from pixel value' gradients of original image then 1th~6th order coefficients to be six feature vector. And the reconstructed image is produced by the solution of Poisson's equation with the gradients. From the difference image between original and its reconstructed image, four feature vector (Average value, Max. value and the coordinate i,j of Max. value) is extracted. Subsequently, Two kinds of the feature vector combined to 10 Dim. feature vector that is used in the learning of a SVM (Support Vector Machine) classification for MF (Median Filtering) detector of the altered image. On the proposed algorithm of the median filtering detection, compare to MFR (Median Filter Residual) scheme that had the same 10 Dim. feature vectors, the performance is excellent at Unaltered, Averaging filtering ($3{\times}3$) and JPEG (QF=90) images, and less at Gaussian filtering ($3{\times}3$) image. However, in the measured performances of all items, AUC (Area Under Curve) by the sensitivity and 1-specificity is approached to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed algorithm is 'Excellent (A)'.
A detector module measuring the depth of interaction(DOI) was designed to improve the spatial resolution of positron emission tomography(PET). The scintillation pixel array consists of two layers, and a light guide is inserted between the layers to make the light generated through the gamma-ray event different for each layer. There are four light guides, and one light guide is designed to be coupled to a 2 × 2 array of scintillation pixels. The light generated from the top layer is moved to the photosensor with a wider distribution through the light guide, and the light generated from the bottom layer is incident on the photosensor with a narrower distribution than the top layer. When a flood image is reconstructed based on the signals obtained from the photosensor by different distributions, scintillation pixels are imaged at different positions for each layer. To verify this, a DETECT2000 simulation tool that simulates the behavior of light in a scintillator was used. By designing a scintillation pixel array, a detector consisting of a light guide and a photosensor, a gamma ray event was generated in all scintillation pixels to obtain a flood imgae. As a result, it was confirmed that the top and bottom layers were imaged at different positions and completely separated. When this detector is applied to PET, it is considered that image quality can be improved through imporved spatial resolution.
We have developed a prototype super-high-definition (SHD) digital cinema distribution system that can store, transmit, and display eight-million-pixel motion pictures that have the image quality of a 35-mm film movie. The system contains a movie server, a real-time decoder, and an SHB projector. Using a Gigabit Ethernet link and TCP/IP, the server transmits JPEG2000 compressed motion picture data streams to the decoder at transmission speeds as high as 300 Mbps. The received data streams are decompressed by the decoder, and then projected onto a screen via the projector. By using an enlarged TCP window, multiple TCP streams, and a shaping function to control the data transmission quantity, we achieved real-time streaming of SHD movie data at about 300 Mbps between Chicago and Los Angeles, a distance of more than 3000 km. We also improved the decoder performance to show movies with Image qualities of 450 Mbps or higher. Since UDP is more suitable than TCP for fast long-distance streaming, we have developed an SHD digital cinema UDP relay system, in which UDP is used for transmission over a fast long-distance network. By using four pairs of server-side-proxy and decoder-side-proxy, 450-Mbps movie data streams could be transmitted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2289-2301
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2015
Mobile devices are becoming powerful enough to realize augmented reality (AR) application. This paper introduces two AR methods to estimate an environmental illumination distribution of a scene. In the first method, we extract the lighting direction and intensity from input images captured with a front-side camera of a mobile device, using its orientation sensor. The second method extracts shadow regions cast by three dimensional (3D) AR marker of known shape and size. Because previous methods examine per pixel shadow intensity, their performances are much affected by the number of sampling points, positions, and threshold values. By using a simple binary operation between the previously clustered shadow regions and the threshold real shadow regions, we can compute efficiently their relative area proportions according to threshold values. This area-based method can overcome point sampling problem and threshold value selection. Experiment results demonstrate that the proposed methods generate natural image with multiple smooth shadows in real-time.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. MRFs have been used to model spatially correlated and signal-dependent phenomena for SAR speckled images. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as slates of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF Because of the MRF-SRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular interactions. The proposed Point-Jacobian Iterative MAP estimation method was first evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. The methodology was then applied to data acquired by the ESA's ERS satellite on Nonsan area of Korean Peninsula. In the extensive experiments of this study, The proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
In order to achieve excellent spatial resolution, very small scintillation pixels are used in detectors of positron emission tomography for small animals. However, by using these very small scintillation pixels, scintillation pixels at the edge of the array may overlap in a flood image. To solve this problem, a light guide capable of changing the distribution of light was used. Depending on the material of the light guide, the light spreading tendency is different, and accordingly, the presence or absence of overlapping is different depending on the material of the light guide used. In this study, instead of the conventional glass light guide, a detector using the same material as the scintillation pixel was designed. A scintillator light guide has a higher refractive index than a glass light guide, so the light spread is different. Flood images were acquired to evaluate the degree of separation of the scintillation pixels at the edge of the detector using the two light guides. The degree of separation was evaluated by calculating the distance between the center and the spatial resolution of the image of two scintillation pixels at the edge of the obtained flood image. As a result, when the scintillator light guide was used, better spatial resolution was shown, and the distance between centers of scintillation pixels was wider. When a detector is constructed using a scintillator light guide instead of a conventional glass light guide, it is possible to use a smaller scintillation pixel, thereby securing better spatial resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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