Yang, Zhenzhen;Kuang, Nan;Yang, Yongpeng;Kang, Bin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1167-1187
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2020
With the development of medical imaging technology, image registration has been widely used in the field of disease diagnosis. The registration between different modal images of brain magnetic resonance (MR) is particularly important for the diagnosis of brain diseases. However, previous registration methods don't take advantage of the prior knowledge of bilateral brain symmetry. Moreover, the difference in gray scale information of different modal images increases the difficulty of registration. In this paper, a multimodal medical image registration method based on image segmentation and symmetric self-similarity is proposed. This method uses modal independent self-similar information and modal consistency information to register images. More particularly, we propose two novel symmetric self-similarity constraint operators to constrain the segmented medical images and convert each modal medical image into a unified modal for multimodal image registration. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the error rate of brain MR multimodal medical image registration with rotation and translation transformations (average 0.43mm and 0.60mm) respectively, whose accuracy is better compared to state-of-the-art image registration methods.
This study intended to understand similarity of image between games and position of image attribute perceived by consumers according to the games of marine sports using MDS (Multidimensional Scaling). Through the foregoing, this study aims to provide preliminary data for establishing marketing strategies for games of marine sports by accurately understanding images of marines sports perceived by consumers. For survey targets, this study selected students of K University located in Gyeonggi-do as a population, and extracted samples using convenience sampling out of non-probability sampling methods targeting 200 students who showed intention of participation in this study, and total 188 sheets of questionnaire were used as final data excepting 12 sheets that are filled up unfaithfully or considered unreliable. For data processing, this study conducted Frequency Analysis, Descriptive Statistical Analysis, Reliability Analysis, MDS (Multidimensional Scaling) and Multiple Regression Analysis, and study results show that water ski and wakeboard(.602) have the most similar image attribute, indicating that image attributes of scuba diving and water ski(2.031) are positioned farthest with each other. As for image attribute, image attribute of water ski has appearance and progressiveness, windsurfing has an image attribute of positive, scuba diving has an image attribute of negation, and marin rafting has an image attribute of friendliness.
딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 높은 정확도를 위해서는 대규모 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 객체 바운딩 박스와 이미지 엣지 성분을 이용한 이미지 생성 기법을 제안한다. 객체 탐지를 통해 이미지 내의 객체 바운딩 박스를 추출하고 이미지 엣지 성분을 함께 이미지 생성모델의 입력값으로 사용하여 새로운 이미지 데이터를 생성한다. 실험 결과, 제안 기법으로 생성된 이미지는 이미지 품질 평가에서 소스 이미지와 유사한 품질을 보였고, 딥러닝 훈련과정에서도 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정 알고리즘 및 장치의 구성을 제안한다. CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정 알고리즘은 CMOS 이미지 센서에 입사된 방사선 입자 판별 알고리즘과 CMOS 이미지 센서로 매초 수 십장의 이미지에 입사된 방사선 입자에 대한 픽셀 수의 누적 및 평균을 기준으로 하는 방사선 수치 측정 알고리즘을 사용한다. CMOS 이미지 센서에 입사된 방사선 입자 판별 알고리즘은 입사된 방사선 입자의 이미지를 R, G, B로 분할하고 각각의 이미지에 대해 명암 및 백그라운드와 입자를 구별할 수 있는 임계값 설정 조정을 통하여 측정한다. 방사선 수치 측정 알고리즘은 설정된 주기에 따른 CMOS 이미지 센서로 매초 수 십장의 이미지에 입사된 방사선 입자수를 누적 저장, 평균을 통하여 방사선 수치를 측정한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위한 하드웨어 장치는 CMOS 이미지 센서 및 이미지 시그널 프로세서부, 제어부, 전원회로부, 디스플레이부 등으로 구성된다. 제안된 CMOS 이미지 센서를 사용한 방사선 측정에 관하여 실험한 결과는 다음과 같다. 첫 번째로 저가의 CMOS 이미지 센서를 사용하여 방사선 입자 판별 측정 실험을 통해 고가의 GM Tube의 측정 구간별 특성과 대체로 유사한 특성을 나타낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 두 번째로 저가의 CMOS 이미지 센서로 방사선 수치 측정 실험을 통해 고가의 GM Tube가 나타내는 선형 특성과 대체로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
This paper, which covers a fluorescence microscopy image of brain tumor cells, looks at drug reactions by treating different types and concentrations of drugs on a plate of $24{\times}16$ wells. Due to the limitation of the field of view, a well was taken into 9 field images, and each has an overlapping area with its neighboring fields. To analyze more precisely, image stitching is needed. The basic method is finding a similar area using normalized cross-correlation (NCC). The problem is that some overlapping areas may not have any duplicated cells that help to find the matching point. In addition, the cell objects have similar sizes and shapes, which makes distinguishing them difficult. To avoid calculating similarity between blank areas and roughly distinguishing different cells, thresholding is added. The thresholding method classifies background and cell objects based on fixed thresholds and finds the location of the first seen cell. After getting its location, NCC is used to find the best correlation point. The results are compared with a simple boundary stitched image. Our proposed method stitches images that are connected in a grid form without collision, selecting the best correlation point among areas that contain overlapping cells and ones without it.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3745-3761
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2020
Low-rank representation methods already achieve many applications in the image reconstruction. However, for high-gradient image patches with rich texture details and strong edge information, it is difficult to find sufficient similar patches. Existing low-rank representation methods usually destroy image critical details and fail to preserve edge structure. In order to promote the performance, a new representation-based image super-resolution reconstruction method is proposed, which combines gradient domain guided image filter with the structure-constrained low-rank representation so as to enhance image details as well as reveal the intrinsic structure of an input image. Firstly, we extract the gradient domain guided filter of each atom in high resolution dictionary in order to acquire high-frequency prior information. Secondly, this prior information is taken as a structure constraint and introduced into the low-rank representation framework to develop a new model so as to maintain the edges of reconstructed image. Thirdly, the approximate optimal solution of the model is solved through alternating direction method of multipliers. After that, experiments are performed and results show that the proposed algorithm has higher performances than conventional state-of-the-art algorithms in both quantitative and qualitative aspects.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.173-176
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2005
This paper proposes a fuzzy correction algorithm that can correct the distorted medical image caused by the scanning nonlinear velocity of the Digital X-ray Scanner System (DX-Scanner) using the Multichannel Ionization Chamber (MIC). In the DX-Scanner, the scanned medical image is distorted for reasons of unsuitable integration time at the nonlinear acceleration period of the AC servo motor during the inspection of patients. The proposed algorithm finds the nonlinear motor velocity modeling through fuzzy system by clustering and reconstructs the normal medical image lines by calculating the suitable moving distance with the velocity of the motor using the modeling, acceleration time and integration time. In addition, several image processing is included in the algorithm. This algorithm analyzes exact pixel lines by comparing the distance of the acceleration period with the distance of the uniform velocity period in every integration time and is able to compensate for the velocity of the acceleration period. By applying the proposed algorithm to the test pattern for checking the image resolution, the effectiveness of this algorithm is verified. The corrected image obtained from distorted image is similar to the normal and better image for a doctor's diagnosis.
In this study, the design characteristics and the cognition characteristics are investigated and conducted a survey of a bus stop, which most affects to the road scenery among the road fixture. and the result follows. The design characteristic of a bus stop is the uniform, as a box or appears urban image strongly which is not conform the Farm-village. The preference of the I image, A image and H image are high but on the other hand the preference of the E image, D image and F image are lower then average. As following conducted cognition characteristics, affirmative image is similar then the Korean traditional loop shape or using natural materials. It appears that the traditional image or the natural image is preferred then urban images by individuality of the Farm-village. Therefore, in the future, the design of the Farm-village bus stop needs to consider an area features and an environmental preservation design when design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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