• International Journal of CAD/CAM
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• 제8권1호
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• pp.69-72
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• 2009

In this paper, we present a new shape descriptor, which is named Poisson equation-Fourier-Mellin moment Descriptor. We solve the Poisson equation in the shape area, and use the solution to get feature function, which are then integrated using Fourier-Mellin moment to represent the shape. This method develops the Poisson equation-geometric moment Descriptor proposed by Lena Gorelick, and keeps both advantages of Poisson equation-geometric moment and Fourier-Mellin moment. It is proved better than Poisson equation-geometric moment Descriptor in shape recognition and classification experiments.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제39권4호
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• pp.324-329
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• 2014

Purpose: The finite element method (FEM) is advantageous because it can save time and cost by reducing the number of samples and experiments in the effort to identify design factors. In computational problem-solving it is necessary that the exact material properties are input for achieving a reliable analysis. However, in the case of fiber boards, it is difficult to measure their cross-directional material properties because of their small thickness. In previous research studies, the Poisson's ratio was measured by analyzing ultrasonic wave velocities. Recently, the Poisson's ratio was measured using a high-speed digital camera. In this study, we measured the transverse strain of a fiber board and calculated its Poisson's ratio using a high-speed digital camera in order to apply these estimates to a FEM analysis of a fiber board, a corrugated board, and a corrugated box. Methods: Three different fiber board samples were used in a uniaxial tensile test. The longitudinal strain was measured using the Universal Testing Machine. The transverse strain was measured using an image processing method. To calculate the transverse strain, we acquired images of the fiber board before the test onset and before the fracture occurred. Acquired images were processed using the image processing program MATLAB. After the images were converted from color to binary, we calculated the width of the fiber board. Results: The calculated Poisson's ratio ranged between 0.2968-0.4425 (Machine direction, MD) and 0.1619-0.1751 (Cross machine direction, CD). Conclusions: This study demonstrates that measurement of the transverse properties of a fiber board is possible using image processing methods. Correspondingly, these processing methods could be used to measure material properties that are difficult to measure using conventional measuring methodologies that employ strain gauge extensometers.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권1호
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• pp.35-45
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• 2016

To resolve the problems of Poisson/impulse noise, blurriness, and sharpness in degraded X-ray images, a novel and efficient enhancement algorithm based on X-ray image fusion using a discrete wavelet transform is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of two basics. First, it applies the techniques of boundary division to detect Poisson and impulse noise corrupted pixels and then uses the Wiener filter approach to restore those corrupted pixels. Second, it applies the sharpening technique to the same degraded X-ray image. Thus, it has two source X-ray images, which individually preserve the enhancement effects. The details and approximations of these sources X-ray images are fused via different fusion rules in the wavelet domain. The results of the experiment show that the proposed algorithm successfully combines the merits of the Wiener filter and sharpening and achieves a significant proficiency in the enhancement of degraded X-ray images exhibiting Poisson noise, blurriness, and edge details.

• 한국HCI학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2011

본 논문은 얼굴 영상을 합성할 때 조명 변화에 강인하도록 조명 보정 기법과 푸아송 영상 처리 기법을 결합한 얼굴 합성 방법을 제시한다. 제시된 방법은 얼굴 영상으로부터 자동적으로 피부 영역을 검출하고, 합성할 부위에서 합성 결과에 영향을 주는 세츄레이션된 부분을 보정한 후 최종적으로 대상 얼굴 영상에 합성하게 된다. 개발된 방법은 카메라가 부착된 모바일 기기에서 촬영된 영상 등에서 자주 발생할 수 있는 조명변화를 보완하여 다양한 얼굴합성 응용 분야에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-504
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• 2011

현대에는 다양한 촬영 기기가 널리 사용되고 있으며 인터넷 등을 통한 이미지 파일 공유, UCC의 발달 등으로 인해 많은 사람들이 이미지 파일을 편집할 수 있는 툴을 원하게 되었다. 본 연구에서는 Drag and Drop을 통해 Poisson Technique을 이용한 Image Composition Program을 제안한다. Source Image와 Target Image 파일만 가지고 있으면 원하는 부분을 마우스를 이용해 선택하고 Drag and Drop 이라는 간단하고 가시적인 동작만을 취함으로써 원하는 위치에 원하는 그림을 자연스럽게 합성 할 수 있다. 또한 포아송 테크닉으로 인해 발생할 수 있는 동화현상 및 적화현상 등의 문제를 해결하는 방법을 제시한다.

• Applied Microscopy
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• 제48권4호
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• pp.132-133
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• 2018

One of the most important factors determining the properties of a material is its grain size. However, unclear grain boundaries in the image hinder an accurate measurement of grain size. We demonstrate that grain boundaries existing in the images obtained by scanning transmission electron microscopy (STEM) can be clearly distinguished by applying a Sobel filter to a tilting series of STEM images of a hydrogenation-disproportionation-desorption-recombination processed Nd2Fe14B magnet sample.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.276-283
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• 2021

In this paper, we propose an effective noise reduction method for photon counting imaging using a discrete wavelet transform. Conventional 2D photon counting imaging was used to visualize the object under dark conditions using statistical methods, such as the Poisson random process. The photons in the scene were estimated using a statistical method. However, photons which disturb the visualization and decrease the image quality may occur in the background where there is no object. Although median filters are used to reduce the noise, the noise in the scene remains. To remove the noise effectively, our proposed method uses the discrete wavelet transform, which removes the noise in the scene using a specific thresholding method that utilizes photon counting imaging characteristics. We conducted an optical experiment to demonstrate the denoising performance of the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제22권6호
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• pp.935-941
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• 1998

Experiments were carried out for a cubic cavity flow. Contrinuous shear stress is supplied by driven flow for high Reynolds number and three kinds of aspect ratios. Velocity vectors are obtained by PIV and they are used as velocity components for Poisson equation for pressure, Related boundary conditions and no-slip condition at solid wall and the linear velocity extrapolation on the upper side of cavity are well examined for the present study. For calculation of pressure resolution of grid is basically $40{\times}40$ and 2-dimensional uniform mesh using MSC staggered grid is adopted. The flow field within the cavity maintains a forced-vortex formation and almost of the shear stress from the driving inflow is transformed into rotating flow energy and the size of the distorted forced-vortex increases with increment of Reynolds number

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.25-33
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• 2023

CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.