Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.129-132
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2000
In this paper, we deal with content based searching algorithm for brand image using GHA(Generalized Hebbian Algorithm). GHA is a part of PCA(Principal Component Analysis), that has single-layer perceptron operates and self-organizing performances. We used this algorithm for feature extracts of brand images, and our simulations verify the high performance than present text based methods.
This study presents a method to segment an image, employing the statistics observed at each pixel location across sequential frame images. In the acquisition and analysis of spatial information, utilization of digital image processing technique has very important implications. Various image segmentation techniques have been presented to distinguish the area of digital images. In this study, based on the analysis of the spectroscopic characteristics of sequential frame images that had been previously researched, an image segmentation method was proposed by using the randomness occurring among a sequence of frame images for a same scene. First of all, we computed the mean and standard deviation values at each pixel and found reliable pixels to determine seed points using their standard deviation value. For segmenting an image into individual regions, we conducted region growing based on a T-test between reference and candidate sample sets. A comparative analysis was conducted to assure the performance of the proposed method with reference to a previous method. From a set of experimental results, it is confirmed that the proposed method using a sequence of frame images segments a scene better than a method using a single frame image.
The validity of the image model is investigated both analytically and experimentally in a half space with an infinite single reflecting surface present. This paper exploits the Sommerfeld integral that represents the exact solution for the reflected field in the half space. The solution is shown to be obtained by direct numerical integration which yields more accurate and stable results. The predicted results from the image model are compared to those from the direct numerical integration of the Sommerfeld integral. It is also experimentally demonstrated that the image model gives acceptably accurate results. It is of significance that this paper reveals analytical and experimental validation of using the image model except near-grazing incidence.
Kim, Jeong-lae;Kim, Soon Bae;Jung, Hae Ri;Lee, Woo-cheol;Jeong, Hyun-Woo
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.169-173
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2018
Iris diagnosis based on the color and texture information is one of a novel approach which can represent the current state of a certain organ inside body or the health condition of a person. In analysis of the iris images, there are critical image artifacts which can prevent of use interpretation of the iris textures on images. Here, we developed the iris diagnosis system based on a hand-held typed imaging probe which consists of a single camera sensor module with 8M pixels, two pairs of 400~700 nm LED, and a guide beam. Two original images with different light noise pattern were successively acquired in turns, and the light noise-free image was finally reconstructed and demonstrated by the proposed artifact removal approach.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1118-1121
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2010
With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.
A connected component analysis from a binary image is a popular character segmentation method but occasionally fails to segment the characters owing to image noise and uneven illumination. A multimethod binarization scheme that incorporates two or more binary images is a novel solution, but selection of binarization methods has never been analyzed before. This paper reveals the best combination of binarization methods and parameters and presents an in-depth analysis of the multimethod binarization scheme for better character segmentation. We carry out an extensive quantitative evaluation, which shows a significant improvement over conventional single-method binarization methods. Experiment results of six binarization methods and their combinations with different test images are presented.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.3
no.1
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pp.85-92
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1993
Large single crystals of olivine were grown by using image furnace(floating zone furnace)under controlled partial pressure of oxygen. The transparent crystals have maximum sizes 65mm in length by 7mm in diameter. When partial pressure of oxygen was decreased, the portion of secondary phases in crystals were increased so that it made crystals dark brown. The secondary phases were proved to be solid solution of Mg, Si, and Fe by electron microprobe analysis. Mg was major portion and the rest was minor.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.116-119
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2018
In this paper, we propose a new single-image dehazing method. The proposed method constructs color ellipsoids that are statistically fitted to haze pixel clusters in RGB space and then calculates the transmission values through color ellipsoid geometry. The transmission values generated by the proposed method maximize the contrast of dehazed pixels, while preventing over-saturated pixels. The values are also statistically robust because they are calculated from the averages of the haze pixel values. Furthermore, rather than apply a highly complex refinement process to reduce halo or unnatural artifacts, we embed a fuzzy segmentation process into the construction of the color ellipsoid so that the proposed method simultaneously executes the transmission calculation and the refinement process. The results of an experimental performance evaluation verify that compared to prevailing dehazing methods the proposed method performs effectively across a wide range of haze and noise levels without causing any visible artifacts. Moreover, the relatively low complexity of the proposed method will facilitate its real-time applications.
Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.29
no.2
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pp.397-405
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1999
Purpose: To clarify the usefulness and the limitation of Digora system/sup (R)/ by evaluating the physical characteristics as the quantitative image on Image Plate(Ip). Materials and Methods: Radiograms were taken by Heliodent MD(Siemens Co.. Germany) with the image plate for adult. Cu-step wedge as reference material. and three pieces of dry mandibular bone. Image analysis was performed by single color enhancement. density measurement with histogram. The relationship between the exposure conditions and the distribution of the pixel values of the image. the variation of pixel values of each step of Cu-step wedge at two different area and Cu-equivalent value of three pieces of dry mandibular bone measure by the conversion equation. Results: There was no linear relationship between the exposure condition and the average pixel value of the image. of which the distribution was not even. The pixel value differences between the center portion and the periphery were ranged from 60 to 70 in vertical plane and from 15 to 26 in horizontal plane. Two plot profile formed at two different areas of the Cu-step wedge were different. The measured Cu-equivalent values showed the discrepancy among the times of measurement. Conclusion: As above results. Image Plate(Ip) of Digora system/sup (R)/ showed the limitation as the quantitative image. The physical property of IP was expected to need to be compensated for the quantitative evaluation of the bone or others
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