Single screen-film systems have been used to soft tissue radiography, especially to mammo-graphy, for the Purpose of reducing patient dose, Recently, by the development of rare earth screens, they are being used to general radiography including stomach radiography. Single screen-film systems have lower speeds, but higher resolutions than double screen-film systems. And so, they can produce high image quality in oblique radiography and tomography. Authors have tested basic and physical characteristics of sigle screen-film systems, and applied them in clinical fields. Hereupon, we evaluate the sin91e rare earth screen-film systems very practicable, because they have higher speeds and higher image quality than double screen-film systems.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권5호
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pp.511-515
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2013
A Monte Carlo (MC) simulation study has been done in order to investigate the effects of line-edge-roughness (LER) induced by either 1P1E (single-patterning and single-etching) or 2P2E (double-patterning and double-etching) on fully-depleted silicon-on-insulator (FDSOI) tri-gate metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs). Three parameters for characterizing the LER profile [i.e., root-mean square deviation (${\sigma}$), correlation length (${\zeta}$), and fractal dimension (D)] are extracted from the image-processed scanning electron microscopy (SEM) image for each photolithography method. It is experimentally verified that two parameters (i.e., ${\sigma}$ and D) are almost the same in each case, but the correlation length in the 2P2E case is longer than that in the 1P1E case. The 2P2E-LER-induced $V_TH$ variation in FDSOI tri-gate MOSFETs is smaller than the 1P1E-LER-induced $V_TH$ variation. The total random variation in $V_TH$, however, is very dependent on the other major random variation sources, such as random dopant fluctuation (RDF) and work-function variation (WFV).
Zhang, Zhaofeng;Wu, Zemin;Jiang, Qingzhu;Du, Lin;Hu, Lei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2576-2589
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2017
Co-saliency detection is a task of detecting same or similar objects in multi-scene, and has been an important preprocessing step for multi-scene image processing. However existing methods lack efficiency to match similar areas from different images. In addition, they are confined to single image detection without a unified framework to calculate co-saliency. In this paper, we propose a novel model called Superpixel Matching-Cellular Automata (SMCA). We use Hausdorff distance adjacent superpixel sets instead of single superpixel since the feature matching accuracy of single superpixel is poor. We further introduce Cellular Automata to exploit the intrinsic relevance of similar regions through interactions with neighbors in multi-scene. Extensive evaluations show that the SMCA model achieves leading performance compared to state-of-the-art methods on both efficiency and accuracy.
Single crystals of the peritectic compound MgTiO3 up to 8 m diameter and 100mm long along the [1010] axis. were yon by the travelling solvent floating zone technique using a halogen lamp image furnace. The grown single crystal. which shows a solid solution range at high temperature, exsolves TiO2 component if it is annealed very slowly to room termperature. Grown boules were black but become translucent with pinkish brown color after tempering at 1100 t for 8-10 hours in oxygen atmosphere and showed distint chatoyancy along the (0001) plane. The grown crystal can be used as a new modified cat's eye gemstone. The optimum conditions were as follows ;Sintering temperature of the charge rod, 1300℃ the growth rate, 2-2.5mmh and the composition of the charge rod in molar ratio. MgO : TiO2 : 1:1.05.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제32권5C호
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pp.513-519
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2007
Color correlogram is widely used in content-based image retrieval (CBIR) because it extracts not only the color distribution of pixels in images like color histogram, but also extracts the spatial information of pixels in the images. The color correlogram uses single color space. Therefore, the color correlograms does not have robust discriminative features. In this paper, we use both RGB and HSV color spaces together for the color correlogram to achieve better discriminative features. The proposed algorithm is tested on a large database of images and the results are compared with the single color space color correlogram. In simulation results, the proposed algorithm 5.63 average retrieval rank less than single color space correlogram.
This paper proposes a novel approach to shadow detection from a single natural image regardless of orientation and type of light sources. This approach is based on the assumption that shadow brightness changes linearly, and the axiom that a region cast shadow on is darker than that not having shadow under the same environment. Firstly, candidates for shadow are extracted by preprocessing. Then, they are quantized to replace the similar values with a representative value because of the more quantization steps of a pixel brightness, the higher linear independency among the neighboring pixels. Finally, shadows are detected according to linear independency of shadow brightness based on the assumption. The experimental results showed the proposed approach can robustly detect umbra as well as self-shadow and penumbra cast on a single-colored background.
Convolutional Networks (ConvNets) are powerful models that learn hierarchies of visual features, which could also be used to obtain image representations for transfer learning. The basic pipeline for transfer learning is to first train a ConvNet on a large dataset (source task) and then use feed-forward units activation of the trained ConvNet as image representation for smaller datasets (target task). Our key contribution is to demonstrate superior performance of multiple ConvNet layer features over single ConvNet layer features. Combining multiple ConvNet layer features will result in more complex feature space with some features being repetitive. This requires some form of feature selection. We use AdaBoost with single stumps to implicitly select only distinct features that are useful towards classification from concatenated ConvNet features. Experimental results show that using multiple ConvNet layer activation features instead of single ConvNet layer features consistently will produce superior performance. Improvements becomes significant as we increase the distance between source task and the target task.
In this work, we have studied on time-resolved transient reflective image of single crystalline Si surface after single-shot fs-laser irradiation with varying the laser fluence under two different laser spot sizes. The temporal profiles of transient reflectivity changes as well as its maximum values at the early delay time were found to be strongly dependent on both the laser beam spot size and laser fluence. We have interpreted the dependence of transient reflectivity changes on the laser spot size in terms of a relaxation of the generated free carriers to the bulk silicon, which should be interacted with the plasma.
In this study, we apply a deep learning model to denoising solar magnetograms. For this, we design a model based on conditional generative adversarial network, which is one of the deep learning algorithms, for the image-to-image translation from a single magnetogram to a denoised magnetogram. For the single magnetogram, we use SDO/HMI line-of-sight magnetograms at the center of solar disk. For the denoised magnetogram, we make 21-frame-stacked magnetograms at the center of solar disk considering solar rotation. We train a model using 7004 paris of the single and denoised magnetograms from 2013 January to 2013 October and test the model using 1432 pairs from 2013 November to 2013 December. Our results from this study are as follows. First, our model successfully denoise SDO/HMI magnetograms and the denoised magnetograms from our model are similar to the stacked magnetograms. Second, the average pixel-to-pixel correlation coefficient value between denoised magnetograms from our model and stacked magnetogrmas is larger than 0.93. Third, the average noise level of denoised magnetograms from our model is greatly reduced from 10.29 G to 3.89 G, and it is consistent with or smaller than that of stacked magnetograms 4.11 G. Our results can be applied to many scientific field in which the integration of many frames are used to improve the signal-to-noise ratio.
Panorama image is a single image obtained by combining images taken at several viewpoints through matching of corresponding points. Existing panoramic image generation methods that find the corresponding points are extracting local invariant feature points in each image to create descriptors and using descriptor matching algorithm. In the case of video sequence, frames may be a lot, so therefore it may costs significant amount of time to generate a panoramic image by the existing method and it may has done unnecessary calculations. In this paper, we propose a method to quickly create a single panoramic image from a video sequence. By assuming that there is no significant changes between frames of the video such as in locally, we use the FAST algorithm that has good repeatability and high-speed calculation to extract feature points and the Lucas-Kanade algorithm as each feature point to track for find the corresponding points in surrounding neighborhood instead of existing descriptor matching algorithms. When homographies are calculated for all images, homography is changed around the center image of video sequence to warp images and obtain a planar panoramic image. Finally, the spherical panoramic image is obtained by performing inverse transformation of the spherical coordinate system. The proposed method was confirmed through the experiments generating panorama image efficiently and more faster than the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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