Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.3
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pp.119-128
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2014
This paper presents a new method for improving the quality of images corrupted by an external source that generates an attenuation and scattering of light like dust, water droplets and fog. Conventional defog methods typically encounter a distortion such that the restored image has low contrast and oversaturation of color in some regions because of the mis-estimated airlight and wrong media transmission. Therefore, in order to mitigate these problems, we propose a robust airlight selection method and local saturation evaluation method for estimating media transmission. The proposed method addresses the wrong media transmission and over-saturation problems caused by the mis-estimated airlight and thereby improves the restored image quality. The results of relevant experiments of the proposed method against conventional ones confirm the improved accuracy of atmospheric light estimation and the quality of restored images with regard to objective and subjective performance measures.
The main object of this study was to prove the effectiveness of different merging methods by using the high resolution IRS(Indian Remote Sensing Satellite)-1C panchromatic data and the multispectral Landsat TM data. The five methods used to merging the information contents of each of the satellite data were the intensity-hue-saturation(IHS), principal component analysis(PCA), high pass filter(HPF), ratio enhancement method and look-up-table(LUT) procedures. Two measures are used to evaluate the merging method. These measures include visual inspection and comparisons of the mean, standard deviation and root mean square error between merged image and original image data values of each band. The ratio enhancement method was well preserved the spectral characteristics of the data. From visual inspection, PCA method provide the best result, HPF next, ratio enhancement, IHS and LUT method the worst for the preservation of spatial resolution.
Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.
Emotional image quality optimization methodologies are investigated using technological image quality controls based on the eye tests of various image samples. The images are evaluated based on various contrast, lightness and saturation image quality metric tone curves. The order of importance to image quality enhancements is contrast, saturation and brightness. The slopes of emotional image qualities with respect to technical image quality metric changes are found to be composed of mathematical function modelling with nearly zero, intermediate and maximum slope regions in general, which can reflect well known log and saturated as well as conventional reverse U shape natures. Image quality improvements are analyzed not only with just single but also with multiple image quality metrics. To ease the unified image quality metric analysis and control, a new function is presented to utilize both the newly found and conventional emotional image quality behaviors. It is found that the overall image quality enhancement can be realized only in a few limited cases of multiple image quality metric controls. It is also found that the kinds of image quality enhancement methodologies are not strongly dependent on image contents (genre).
In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system, we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.166-166
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2010
Recently, TFTs based on amorphous oxide semiconductors (AOSs) such as ZnO, InZnO, ZnSnO, GaZnO, TiOx, InGaZnO(IGZO), SnGaZnO, etc. have been attracting a grate deal of attention as potential alternatives to existing TFT technology to meet emerging technological demands where Si-based or organic electronics cannot provide a solution. Since, in 2003, Masuda et al. and Nomura et al. have reported on transparent TFTs using ZnO and IGZO as active layers, respectively, much efforts have been devoted to develop oxide TFTs using aforementioned amorphous oxide semiconductors as their active layers. In this thesis, I report on the performance of thin-film transistors using amorphous indium gallium zinc oxides for an active channel layer at room temperature. $SiO_2$ was employed as the gate dielectric oxide. The amorphous indium gallium zinc oxides were deposited by RF magnetron sputtering. The carrier concentration of amorphous indium gallium zinc oxide was controlled by oxygen pressure in the sputtering ambient. Devices are realized that display a threshold voltage of 1.5V and an on/off ration of > $10^9$ operated as an n-type enhancement mode with saturation mobility with $9.06\;cm^2/V{\cdot}s$. The devices show optical transmittance above 80% in the visible range. In conclusion, the fabrication and characterization of thin-film transistors using amorphous indium gallium zinc oxides for an active channel layer were reported. The operation of the devices was an n-type enhancement mode with good saturation characteristics.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.1
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pp.1-7
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2011
In this paper, we propose the digital image enhancement method including local tone reproduction and preservation of the hue. In recent studies, an integrated multi-scale retinex (IMSR) has produced great naturalness in the resulting images through enhancement of visibility in dark area in input images. However, most methods, including IMSR, work in RGB color spaces. As such, this produces hue distortion from the perspective of the human visual system, that is, hue distortion in CIELAB color space. Accordingly, this paper proposes an tone reproduction and enhancement of saturation method in a device-independent color space, CIELAB, to preserve the hue and obtain a high contrast and naturalness. First, to achieve the desired objectives, the IMSR is then applied to only the $L^*$ values in CIELAB color space, normalization, and simple mapping function, thereby preserving the balance of the color components and enhancement of visibility. Then, saturation adjustment is performed by applying the ratio of the chroma variation at the sRGB gamut boundary according to the corrected luminance. In experiments, the proposed method is shown to improve the visibility in dark shadows and bright regions in the resulting images and reduce any color distortion then preference test are performed.
In this study, change in water-dissolved oxygen (DO) was analyzed under various synthetic water qualities and nanobubbles (NBs) application conditions, such as gas type, initial DO as well as water dissolved, suspended and organic matters contents. When oxygen, rather than air, was introduced into nitrogen-desorbed ultra-pure water, the stagnation time was significantly increased. It took ten days for DO concentration to drop back to saturation. The higher the initial DO concentration, the longer particles were observed above saturation due to particle stability improvement. The oxygen mass transfer rate of 0.0482 mg/L/min was found to reach a maximum at an electrolytic concentration of 0.75 g/L, beyond which the transfer rate decreased due to adsorption of negative ions of the electrolyte at the interface. High levels of turbidity caused by suspended solids have become a barrier to dissolution of NBs oxygen into the water solution, and thus affected the transfer performance. On the other hand, by applying NBs for just an hour, up to 7.2% degradation of glucose as representative organic matter was achieved. Thus, NBs technology would maintain a high DO extent for an extended duration, and thus can improve water quality provided that water chemistry is closely monitored during its application.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1B
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pp.15-20
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2012
In this paper, an algorithm that enhances the conventional directional CSMA/CA protocol in IEEE 802.15.3c is proposed under saturation environments. For the algorithm, a Markov chain model is presented and analyzed in no-ACK mode. The effects of directional antennas and the features of IEEE 802.15.3c MAC are considered in the model. The optimal sizes of contention window are derived from the numerical results. The numerical results show that the proposed directional CSMA/CA algorithm outperforms conventional one. The overall analysis is verified by simulation. The obtained results provide the criterion for selecting the optimal parameters and developing a MAC protocol that enhances the performance of mmWave WPANs.
The aims of this study were to describe the appearance and size of the normal canine prostate using magnetic resonance (MR) imaging and to calculate the apparent diffusion coefficient (ADC) values. MR images were obtained from seven intact male beagle dogs using a 1.5 T MR unit. The sequences included pre- and post-contrast T1- and T2-weighted imaging with and without fat saturation. The signal intensity of the prostate was compared with the adjacent musculature, fat, and urine in the urinary bladder. We recorded the mean prostatic length, width, and height and the length of the sixth lumbar vertebral body (L6). In addition, the prostatic length (rL), width (rW), and height (rH) ratios to L6 were calculated. Diffusion-weighted images of the prostate were obtained and ADC values were calculated. The prostate was bilobed and oval-shaped, homogenous on T1-weighted images, and heterogeneous with radiating lines on T2-weighted images. Post-contrast T1-weighted sequences showed contrast enhancement of the central and radiating striations. The prostatic capsule was clearly identified on post-contrast T1-weighted images with fat saturation. The ADC values were 1.72-2.04 × 10-3mm2/sec (mean, 1.88 × 10-3mm2/sec). Knowledge of the normal appearance of the prostate on MR images is essential to assess prostatic diseases in dogs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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