Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.2
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pp.19-26
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2009
This paper studies on the recognition rate change with respect to illumination variance and the confidence level of PCA(Principal Component Analysis) based face recognition by measuring the cumulative match score of CMC(Cumulative Match Characteristic). We studied on the confidence level of the algorithm under illumination changes and selection of training images not only by testing multiple training images per person with illumination variance and single training image and but also by changing the illumination conditions of testing images. The experiment shows that the recognition rate drops for multiple training image case compared to single training image case. We, however, confirmed the confidence level of the algorithm under illumination variance by the fact that the training image which corresponds to the identity of testing image belongs to upper similarity lists regardless of illumination changes and the number of training images.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.5
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pp.977-984
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2019
This paper proposes a single image dehazing that utilizes the transmission estimation with low complexity and the pixel-based JBDCP (Joint Bright and Dark Channel Prior) for the effective application of hazy outdoor images. The conventional transmission estimation includes the refinement process with high computational complexity and memory requirements. We propose the transmission estimation using combination of pixel- and block-based dark channel information and it significantly reduces the complexity while preserving the edge information accurately. Moreover, it is possible to estimate the transmission reflecting the image characteristics, by obtaining a different air-light for each pixel position of the image using the pixel-based JBDCP. Experimental results on various hazy images illustrate that the proposed method exhibits excellent dehazing performance with low complexity compared to the conventional methods; thus, it can be applied in various fields including real-time devices.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.6
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pp.819-824
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2021
As technologies related to image processing such as autonomous driving and CCTV develop, fog removal algorithms using a single image are being studied to improve the problem of image distortion. As a method of predicting fog density, there is a method of estimating the depth of an image by generating a depth map, and various fog features may be used as training data of the depth map. In addition, it is essential to implement a hardware capable of processing high-definition images in real time in order to apply the fog removal algorithm to actual technologies. In this paper, we implement NLCV (Normalize Local Coefficient of Variation), a feature of fog based on coefficient of variation, in hardware. The proposed hardware is an FPGA implementation of Xilinx's xczu7ev-2ffvc1156 as a target device. As a result of synthesis through the Vivado program, it has a maximum operating frequency of 479.616MHz and shows that real-time processing is possible in 4K UHD environment.
The image quality of imageguide depends on the structure, material, length of microfibers and the phenomena such as cross-talk and leaky ray between adjacent fibers. These Parameters should be considered as important factors in the image transmission qualify of fibers. However it is considered to be very difficult to assess all the parameters in a consistent way Therefore. two image characteristics, image resolution and image brightness are measured and analyzed to determine the image quality of imageguide. But the exact methods to measure two image characteristics of imageguide are not reported. In this study, the image brightness of imageguide for ultrathin endoscope is determined by measuring of the numerical aperture. the packing fraction and the attenuated power ratio of imageguide. Especially it is possible to obtain more exact results from measuring the numerical aperture of whole image guide than those from theoretical calculation of the single microfiber in an image guide. The image brightness of the image guide which has $3.1\mu m$ microfibers is about 37% less than that with $4.1\mu m$ microfibers.
This paper proposes a novel framework for image fusion of satellite imagery to enhance spatial resolution of the image via structure-texture decomposition. The resolution of the satellite imagery depends on the sensors, for example, panchromatic images have high spatial resolution but only a single gray band whereas multi-spectral images have low spatial resolution but multiple bands. To enhance the spatial resolution of low-resolution images, such as multi-spectral or infrared images, the proposed framework combines the structures from the low-resolution image and the textures from the high-resolution image. To improve the spatial quality of structural edges, the structure image from the low-resolution image is guided filtered with the structure image from the high-resolution image as the guidance image. The combination step is performed by pixel-wise addition of the filtered structure image and the texture image. Quantitative and qualitative evaluation demonstrate the proposed method preserves spectral and spatial fidelity of input images.
Jo, Min-Seok;Chun, Hye-won;Han, Seong-Soo;Jeong, Chang-Sung
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.29-34
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2022
We propose a novel network architecture and build dataset for recognizing clickable objects on mobile device screens. The data was collected based on clickable objects on the mobile device screen that have numerous resolution, and a total of 24,937 annotation data were subdivided into seven categories: text, edit text, image, button, region, status bar, and navigation bar. We use the Deconvolution Single Shot Detector as a baseline, the backbone network with Squeeze-and-Excitation blocks, the Single Shot Detector layer structure to derive inference results and the Feature pyramid networks structure. Also we efficiently extract features by changing the input resolution of the existing 1:1 ratio of the network to a 1:2 ratio similar to the mobile device screen. As a result of experimenting with the dataset we have built, the mean average precision was improved by up to 101% compared to baseline.
Marcia Luciana Carregosa Santana;Gabriella de Jesus Santos Livi;Andre Luis Faria-e-Silva
Restorative Dentistry and Endodontics
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v.49
no.1
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pp.7.1-7.11
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2024
Objectives: This study aimed to evaluate the impact of substrate color and interface distance on the color adjustment of 2 single-shade composites, Vittra APS Unique and Charisma Diamond One. Materials and Methods: Dual disc-shaped specimens were created using Vittra APS Unique or Charisma Diamond One as the center composite, surrounded by shaded composites (A1 or A3). Color measurements were taken with a spectrophotometer against a gray background, recording the color coordinates in the CIELAB color space. Illumination with a light-correcting device and image acquisition using a polarizing filter-equipped cell phone were performed on specimens over the same background. Image processing software was used to measure the color coordinates in the center and periphery of the inner composite and in the outer composite. The color data were then converted to CIELAB coordinates and adjusted using data from the spectrophotometer. Color differences (ΔE00) between the center/periphery of single-shade and outer composites were calculated, along with color changes in single-shade composites caused by different outer composites. Color differences for the inner composites surrounded by A1 and A3 were also calculated. Data were analyzed using repeated-measures analysis of variance (α = 0.05). Results: The results showed that color discrepancies were lowest near the interface and when the outer composite was whiter (A1). Additionally, Charisma Diamond One exhibited better color adjustment ability than Vittra APS Unique. Conclusions: Color discrepancies between the investigated single-shade composites diminished towards the interface with the surrounding composite, particularly when the latter exhibited a lighter shade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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