Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.10
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pp.138-142
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2016
Dual-energy digital radiography (DEDR) has been used for detecting lesions within the body using energy subtraction methods. The purpose of this study was to acquire optimal bone and tissue image by changing physical factors such as Tube voltage (kVp) and add filters, and then we compared with the predicted values using SRS-78 program and experimental results. For that purpose, we acquired images according to changes in physical parameters of various materials since we had to acquire the optimal bone and tissue image using energy subtraction. Used phantom consists of aluminum and polymethyl methacrylate (PMMA) and a comparison of image optimization was measured by contrast-to-noise ratio (CNR). In results, first of all, we confirmed that a subtraction image from 50 kVp image and 120 kVp image is optimal bone and tissue image. Also when we added a 10 mm Aluminum add filter, we expected it is a result of the optimal bone and tissue image. Besides, we confirmed these results are consistent with the predicted optimized condition by SRS-78 program.. In conclusion, we indicated that we can acquire optimal bone and tissue image by controling physical factors such as kVp, add filters through this study. Also we expected that DEDR will contribute to the field of medical imaging technology.
The objective of this research is to develop the hardware and software systenls of the digital intravenous angiographic system. The system will be used in clinical diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases. By utilizing computer image processing technique and digital subtraction method, the system can decrease the patient's harzard and expenses in performing intravenous angiography, as compared with conventional angiograms of the arterial injection.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.2
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pp.81-87
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2013
Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter (AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.61-67
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2014
Motion segmentation is a fundamental technique for analysing image sequences of real scenes. A process of identifying moving objects from data is a typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose motion segmentation that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter(AMF) was chosen to perform background modeling. Motion segmentation in this paper covers RGB video data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.4
s.32
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pp.133-139
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2004
In this paper. we propose a medical image processing method for detection of periodontal disease by geometric analysis on dental digital radiography. This paper proposes the method of an automatic image alignment and detection of minute changes, to overcome defects in the conventional subtraction radiography by image processing technique, that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region Of Interest) focused on a selection method using the geometric features in target images. Therefore, we use these methods because they give accuracy, consistency and objective information or data to results. In result, easily and visually we can identify minute differences in the affected parts whether they have problems or not, and using application system.
This paper proposes a method to extract coronary arteries effectively in the angiography, In general. DSA(Digital Subtraction Angiography) is a well-established technique for the visualization of coronary arteries, DSA involves the subtraction of a mask image, an image of a heart before the injection of contrast medium, from a live image, However, this technique is sensitive to the movement of background and can cause wrong detection due to the variance of background intensity between two images. Therefore, this paper solves the structural problem resulted from background movement by selecting an image which has the least difference of movement through the similarity analysis of background texture, and it extracts only the blood vessels effectively through local intensity correction of the selected images, Experimental results show that the proposed method has the lower false-detection rate and higher accuracy rate than existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.4
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pp.782-804
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2011
In video-based recognition systems, stationary cameras are used to monitor an area of interest. These systems focus on a segmentation of the foreground in the video stream and the recognition of the events occurring in that area. The usual approach to discriminating the foreground from the video sequence is background subtraction. This paper presents a novel background subtraction method based on a probabilistic approach. We represent the posterior probability of the foreground based on the current image and all past images and derive an updated method. Furthermore, we present an efficient fusion method for the color and edge information in order to overcome the difficulties of existing background subtraction methods that use only color information. The suggested method is applied to synthetic data and real video streams, and its robust performance is demonstrated through experimentation.
We have developed a real time digital subtraction a giographic system(RTDSA) and specified it's performance characteristics. Our RTDSA has large-capacity frame memories and a post-processing computer which enables various advanced digital image processing techniques.
In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.108-115
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2013
A developed skill of an intelligent CCTV is also advancing by using its Image Acquisition Device. In this field, area for technique can be divided into Foreground Subtraction which detects individuals and objects in a potential observing area and a tracing technology which figures out moving route of individuals and objects. In this thesis, an improved algorism for a settled engine development, which is stable to change in both noise and illumination for detecting moving objects is suggested. The proposed algorism from this thesis is focused on designing a stable and real time processing method which is perfect model in detecting individuals, animals, and also low-speeding transports and catching a change in an illumination and noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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