IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권2호
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pp.76-84
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2017
This paper presents an efficient method for generating spatiotemporal images in order to detect leukocyte motion in microvessels. Leveraging the constraint that leukocytes move along the contour line of the blood vessel wall, our proposed method efficiently generates spatiotemporal images for leukocyte motion detection. To that end, translational motion caused by in vivo movement is first removed by a template matching method. Second, the blood vessel region is detected by an automatic threshold selection method in order to binarize temporal variance images. Then, the contour of the blood vessel wall is expressed via B-spline function. Finally, using the detected blood vessel wall's contour as an initial curve, the plasma layer for the most accurate position is determined in order to find the spatial axis via snake, and the spatiotemporal images are generated. Experimental results show that the spatiotemporal images are generated effectively through comparison of each step with three images.
Bayesian reconstruction methods for emission computed tomography have been a topic of interest in recent years, partly because they allow for the introduction of prior information into the reconstruction problem. Early formulations incorporated priors that imposed simple spatial smoothness constraints on the underlying object using Gibbs priors in the form of four-nearest or eight-nearest neighbors. While these types of priors, known as "membrane" priors, are useful as stabilizers in otherwise unstable ML-EM reconstructions, more sophisticated prior models are needed to model underlying source distributions more accurately. In this work, we investigate whether the "thin plate" model has advantages over the simple Gibbs smoothing priors mentioned above. To test and compare quantitative performance of the reconstruction algorithms, we use Monte Carlo noise trials and calculate bias and variance images of reconstruction estimates. The conclusion is that the thin plate prior outperforms the membrane prior in terms of bias and variance.
In this paper, we propose a lossless progressive image transmission scheme using hierarchical pyramid structure and classified vector quantizer in DCT domain. By adopting DCT to the hierarchical pyramid signals, we can reduce the spatial redundance. Moreover, the DCT coefficients can be encoded efficiently by using classified vector quantizer in DCT domain. The classifier is simply based on the variance of a subblock. Also, the mirror set of training set of images can improve the robustness of codebooks. Progressive image transmission can be achieved through following processes: from top to bottom level of planes in a pyramid, and from high to low AC variance class in a plane. Some simulation results with real images show that the proposed coding scheme yields a good performance at below 0.3 bpp and an excellent result at 0.409 bpp. The proposed coding scheme is well suited for lossless progressive image transmission as well as image data compression.
This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.
온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).
대도시권은 인구나 경제활동이 주변지역으로 재배치됨에 따라 주변지역에서 새로운 중심지가 형성되는 패턴으로 변화하고 있다. 중심도시와 주변지역의 중심성 변화는 대도시권에서 발생하는 공간상호작용의 패턴을 변화시킨다. 본고에서는 서울대도시권의 통근통학통행을 통하여 공간상호작용의 변화 패턴을 고찰하였다. 서울과 접한 지역에서는 역외통행의 비중이 감소하고 있는 반면, 서울로부터 거리가 먼 지역에서는 역외통행의 비중이 증가하고 있다. 그리고 시간이 흐름에 따라 역외로 유출되는 최대통행의 목적지 분포가 점차 다원화하고 있으며, 서울 주변지역에서 서울을 목적지로 하는 역외통행률 또한 감소추세를 나타내었다. 서울대 도시권의 상호작용 변화는 대체로 인접한 지역들간에 강하게 이루어졌으며, 중심도시인 서울에서 유출되는 역외통행의 변화가 현저하였다. 통행량의 증감에 따른 상호작용변화의 유사성 분석에서는 용인 서울 수원 화성 등지가 상호작용변화의 속성을 뚜렷하게 보여주었다.
현재의 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)은 컴퓨터 응용 시스템의 중요한 분야로서 도시 정보 시스템, 교통 정보 시스템 등에 활용되고 있다. 이들 응용 분야 는 대용량의 공간 데이터를 다루기 때문에 효율적인 공간 연산 수행을 위한 기본 연산자를 필요로 한다. 특히, 기본 연산자 중에서 공간 조인은 연산에 참여하는 객체의 수가 증가함에 따라 수행 시간이 지수적으로 증가하는 특성을 가지고 있으므로 빠른 응답 시간을 요구하는 시스템에는 부적합하다. 따라서 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서는 공간 조인의 효율 적인 병렬 수행이 필요하다. 본 논문에서는 공간 조인의 효율적인 병렬수행을 위하여 정적 부하 균등화를 위한 작업 생성 및 할당 방법을 제시한다. 이 방법은 공간 지역성을 고려하 여 작업을 생성하고, 비용 모댈을 통하여 작업량을 예측하여 표현한 뒤 작업 그래프로 나타 낸다. 그리고 생성된 작업 그래프를 그래프 분할 알고리즘을 통하여 균등하게 할당한다. 본 논문에서 제시된 방법은 독일 Parsytec 사의 CC16 병렬머쉰에서 실험한 결과로 볼 때, 기 존의 정적 할당을 통한 작업 생성 및 할당 방법에 비하여 각 프로세서간의 작업 수행시간의 편차를 줄임으로써 부하 균등화의 효과를 가져온다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate image artifacts in the vicinity of dental implants in cone-beam computed tomography (CBCT) scans obtained with different spatial orientations, tube current levels, and metal artifact reduction algorithm (MAR) conditions. Materials and Methods: One dental implant and 2 tubes filled with a radiopaque solution were placed in the posterior region of a mandible using a surgical guide to ensure parallel alignment. CBCT scans were acquired with the mandible in 2 spatial orientations in relation to the X-ray projection plane (standard and modified) at 3 tube current levels: 5, 8, and 11 mA. CBCT scans were repeated without the implant and were reconstructed with and without MAR. The mean voxel and noise values of each tube were obtained and compared using multi-way analysis of variance and the Tukey test(α=0.05). Results: Mean voxel values were significantly higher and noise values were significantly lower in the modified orientation than in the standard orientation (P<0.05). MAR activation and tube current levels did not show significant differences in most cases of the modified spatial orientation and in the absence of the dental implant (P>0.05). Conclusion: Modifying the spatial orientation of the head increased brightness and reduced spatial orientation noise in adjacent regions of a dental implant, with no influence from the tube current level and MAR.
Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. the basic problem is how to display 224 colors with 256 or less colors, called color palette. In this paper, we propose an algorithm to design the 256 or less size color palette by using spatial maskin geffect of HVS and subjective distortion measure weighted by color palette by using spatial masking effect of HVS and subjective distortion measure weighted by color activity in 4*4 local region in any color image. The proposed algorithm consists of octal prequantization and subdivision quantization processing step using the distortion measure and modified Otsu's between class variance maximization method. The experimental results show that the proposed algorithm has higher visual quality and needs less consuming time than conventional algorithms.
Kriging is a nonparametric regression method used in geostatistics for estimating curves and surfaces for spatial data. It may come as a surprise that the Kriging estimator, normally derived as the best linear unbiased estimator, is also the solution of a particular variational problem. Thus, Kriging estimators can also be interpreted as generalized smoothing splines where the roughness penalty is determined by the covariance function of a spatial process. We build off the early work by Silverman (1982, 1984) and the analysis by Cox (1983, 1984), Messer (1991), Messer and Goldstein (1993) and others and develop an equivalent kernel interpretation of geostatistical estimators. Given this connection we show how a given covariance function influences the bias and variance of the Kriging estimate as well as the mean squared prediction error. Some specific asymptotic results are given in one dimension for Matern covariances that have as their limit cubic smoothing splines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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