The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.9
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pp.1667-1671
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2015
Multi-level holographic data storage is a candidate for the next generation data storage system, since it can store more than one bit per pixel. It is possible to increase the number of codewords if the number of levels is increased, and the code with an appropriate selection of codewords can also increase the minimum distance. In this paper, we propose three multi-level modulation codes of the code rate 1 bit/pixel and compare the performance according to the minimum distance. The result shows that the code with small number of levels is better than that of large number of levels because it is hard to detect threshold value.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.6
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pp.2044-2059
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2022
Recent works have shown that the geometric constraint can be harnessed to boost the performance of CNN-based camera localization. However, the existing strategies are limited to imposing image-level constraint between pose pairs, which is weak and coarse-gained. In this paper, we introduce a pixel-level epipolar geometry constraint to vanilla localization framework without the ground-truth 3D information. Dubbed EpiLoc, our method establishes the geometric relationship between pixels in different images by utilizing the epipolar geometry thus forcing the network to regress more accurate poses. We also propose a variant called EpiSingle to cope with non-sequential training images, which can construct the epipolar geometry constraint based on a single image in a self-supervised manner. Extensive experiments on the public indoor 7Scenes and outdoor RobotCar datasets show that the proposed pixel-level constraint is valuable, and helps our EpiLoc achieve state-of-the-art results in the end-to-end camera localization task.
A contour shape matching based pixel motion estimation is proposed. The pixel motion information is very useful to compensate the motion artifact generated at the specific gray level contours in the moving image for subfield gray-scale display devices. In this motion estimation method, the gray level boundary contours are extracted from the input image. Then using contour shape matching, the most similar contour in next frame is found, and the contour is divided into segment unit. The pixel motion vector is estimated from the displacement of the each segment in the contour by segment matching. From this method, more precise motion vector can be estimated and this method is more robust to image motion with rotation or from illumination variations.
This paper describes an efficient design of the interpolation circuit to generate the luma and chroma sub-pixels for H.264 motion estimation. The circuit based on the proposed architecture does not require any input data buffering and processes the horizontal, vertical and diagonal sub-pixel interpolations in parallel. The performance of the circuit is further improved by simultaneously processing the 1/2-pixel and 1/4-pixel interpolations for luma components and the 1/8-pixel interpolations for chroma components. In order to reduce the circuit size, we store the intermediate data required to process all the interpolations in parallel in the internal SRAM's instead of registers. We described the proposed circuit at register transfer level and verified its operation on FPGA board. We also synthesized the gate-level circuit using 130nm CMOS standard cell library. It consists of 20,674 gates and has the maximum operating frequency of 244MHz. The total number of SPSRAM bits used in our circuit is 3,232. The size of our circuit (including logic gates and SRAM's) is smaller than others and the performance is still comparable to them.
Calcium density in human bones decreases as people are getting older due to the interior or exterior environmental factors. Bone aging forms osteoporosis. And this can bring out various spine fractures which develops a complications. Thus the prediction of seniliy is one of the important factors in spine diseases. Once spine aged, diverse fractures occur such as compression fracture and micro fracture. Side images of the spine by the digital radiography (DR) were prepared, and pixel arbitrary unit with Image J was measured from one spot in the lumbar bone part. By calculating pixel arbitrary unit of the simple contrast, it was obtained that the value of pixel arbitrary unit decreased as seniliy of bones increased. By simply applying Image J to the seniliy of patient's spine, the seniliy of bones predicts the level of danger with only digital radiography(2D) image. consequently we show that Image J value of pixel arbitrary unit index for predicts the level of precaution of osteoporosis patient.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.52-57
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2003
In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) to find a set of fuzzy rules which can carry out the edge detection. The classifier system of Holland can evaluate the usefulness of rules represented by classifiers with repeated learning. FCS makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. It is the FCS that applies the method of machine learning to the concept of fuzzy logic. It is that the antecedent and consequent of classifier is same as a fuzzy rule. In this paper, the FCS is the Michigan style. A single fuzzy if-then rule is coded as an individual. The average gray levels which each group of neighbor pixels has are represented into fuzzy set. Then a pixel is decided whether it is edge pixel or not using fuzzy if-then rules. Depending on the average of gray levels, a number of fuzzy rules can be activated, and each rules makes the output. These outputs are aggregated and defuzzified to take new gray value of the pixel. To evaluate this edge detection, we will compare the new gray level of a pixel with gray level obtained by the other edge detection method such as Sobel edge detection. This comparison provides a reinforcement signal for FCS which is reinforcement learning. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to make new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.3
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pp.531-536
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2009
In this paper, we propose $256{\times}256$ pixel array fingerprint sensor with an advanced circuits for detecting. The pixel level simple detection circuit converts from a small and variable sensing current to binary voltage out effectively. We minimizes an electrostatic discharge(ESD) influence by applying an effective isolation structure around the unit pixel. The sensor circuit blocks were designed and simulated in standard CMOS $0.35{\mu}m$ process. Full custom layout is performed in the unit sensor pixel and auto placement and routing is performed in the full chip.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.1
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pp.1-10
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2001
In order to generate the gray scale image by the binary state imaging devices such as a digital printer, the gray scale image needs to be converted into the binary image by the halftoning techniques. This paper presents a new error diffusion technique to achieve the homogeneous dot distributions on the binary images. In this paper,'the minimum pixel distance'from the current pixel under binarization to the nearest minor pixel is defined first. Also, the gray levels of the input image are converted into a new variable based on the principal distance for the error diffusion. In the proposed method, the difference in the principal distances is utilized for the error propagation, whereas the gray level difference due to the binarization is diffused to the neighboring pixels in the existing error diffusion techniques. The quantization is accomplished by comparing the updated principal distance with the minimum pixel distance. In order to calculate the minimum pixel distance, MPOA(Minor Pixel Offset Array) is employed to reduce the computational loads and memory resources.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.3
s.357
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pp.65-71
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2007
We propose a pixel-level automatic calibration circuit scheme that initializes a capacitive fingerprint sensor LSI to eliminate the influence of the surface condition and environment, which is degraded by dirt during long-time use, process variation and ambient temperature. The sample chip is fabricated on $0.35{\mu}m$ standard CMOS process. The calibration is executed by optimizing the reference voltage in each pixel to make the sensor signals of all pixels the same. The calibration control circuit is composed of the sensing circuit and charge pumping circuit, and calibrates all pixels in a short time. 16-level gray scale fingerprint images can be captured to increase the accuracy of identification. This confirms that the scheme is effective for capturing consistent clear images during long-time use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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