This study deals with the analysis on the consciousness and image character of the internet shopping mall. As consciousness analysis result of internet shopping mall consumer, 'cheap price' and 'convenience' are evaluated high by reason that buy goods/service. 'Delivery delay' shows that deficiency of swiftness is indicated preferentially by shortcoming when the goods/service are purchased at the internet shopping mall. Consumer is prferring most 'deferred payment' with consumer's protection system of internet shopping mall. In image character of internet shopping mall, computer system speed and swiftness of reaction time, intimacy of shopping mall site design, delivery system trustability, goods/service contiguity, trustability of billing system, recognition shopping mall company, consistency about good service etc., showed high assessment, but comparative satisfaction is not high in solution at authoritativeness of personal information leakage prevention, problem occurrence.
In this paper we present 3D image analysis of liver and blood vessels using MDCT. The purpose is to enhance the performance of clinician in assessing anatomical information of liver and blood vessels. The system consists of two parts: 3D image reconstruction and analysis of the 3D liver and blood vessel image. The central vein of the liver is the most important blood vessel for the liver transplantation. We will find the central vein's location and characteristic, and will scheme out a computer assistant liver transplantation planning. It will be an effective tool for interventional radiology, surgical planning, and quantitative diagnosis.
For B-mode ultrasound images, we propose an image enhancement algorithm based on a multi-resolution approach, which consists of edge enhancing and noise reducing procedures. Edge enhancement processing is applied sequentially to coarse-to-fine resolution images obtained from wavelet-transformed data. In each resolution, the structural features of each pixel are examined through eigen analysis. Then, if a pixel belongs to an edge region, we perform two-step filtering: that is, directional smoothing is conducted along the tangential direction of the edge to improve continuity and directional sharpening is conducted along the normal direction to enhance the contrast. In addition, speckle noise is alleviated by proper attenuation of the wavelet coefficients of the homogeneous regions at each band. This region-based speckle-reduction scheme is differentiated from other methods that are based on the magnitude statistics of the wavelet coefficients. The proposed algorithm enhances edges regardless of changes in the resolution of an image, and the algorithm efficiently reduces speckle noise without affecting the sharpness of the edge. Hence, compared with existing algorithms, the proposed algorithm considerably improves the subjective image quality without providing any noticeable artifacts.
본 연구에서는 치과용 디지털 X-ray 영상의 기하학적인 분석을 통한 자연치아 주위염 분리에 관한 방안을 제안한다. 제안된 방법은 치아의 기하학적인 분석을 통하여 예상되는 환부를 분리하고, 분리된 환부를 중심으로 다중 템플릿의 에지 기반 정합을 수행함으로써 환부 이외 지역에서 발생되는 오류 정보를 최소화 하였으며, 차정보 생성시 수치적인 근거를 제시함으로써 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 실험 결과, 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상 발생 여부를 확연히 구분할 수 있었고, 실용 시스템으로의 이용이 가능함을 확인하였다.
A computer code for Electrical Capacitance Tomography (ECT) is developed to sense the cross sectional phase distribution of two-phase flow in the rectangular pipe in which the tomography sensor furnished by the insulated wall, electrodes, and electric field screen. The computer code had two steps for the image reconstruction. In the forward projection step, the sensitivity matrix was constructed based on the electric field calculated by the finite difference method. In the backward projection step, the sensitivity matrix and the measured capacitances were used to reconstruct the cross sectional image. Several algorithms including LBP, TR, ITR, and PLI were employed to find the proper one for the two-phase flow analysis. Since the dielectric constant of the water in two-phase flow is sensitive to the thermal parameter such as, temperature and pressure, the developed code was evaluated to find their accuracy, speed of calculation, and sensitivity to the variation of the dielectric constant. It was found that the iterative methods are superior to the direct methods for the image reconstruction, and the PLI method was the best in the variation of the dielectric constants.
Hegde, Vijayalaxmi;Jagadale, Basavaraj N.;Naragund, Mukund N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.556-564
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2021
Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.
In this paper, we describe a novel method for document layout analysis that is based on a Fuzzy Energy Matrix (FEM). A FEM is a two-dimensional matrix that contains the likelihood of text and non-text and is generated through the use of Fuzzy theory. The key idea is to define an Energy map for the document to categorize text and non-text. The proposed mechanism is designed for execution with a low-resolution document image, and hence our method has a fast processing speed. The proposed method has been tested on public ICDAR 2009 datasets to conduct a comparison against other state-of-the-art methods, and it was also tested with Korean documents. The results of the experiment indicate that this scheme achieves superior segmentation accuracy, in terms of both precision and recall, and also requires less time for computation than other state-of-the-art document image analysis methods.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 좌ㆍ우측 영상을 입력받아 거리 변화에 따른 얼굴인식률을 PCA(Principal Component Analysis) 알고리듬으로 비교한다. 제안된 방법에서는 RGB컬러공간에서 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역을 검출한다. 또한 스테레오 영상을 이용하여 거리를 취득한 후 추출된 얼굴영상의 확대 및 축소하여 보다 강건한 얼굴영역을 추출하고, PCA 알고리듬으로 인식률을 실험하였다. 취득된 얼굴영상의 평균적인 인식결과로 98.61%(30cm), 98.91%(50cm), 99.05%(100cm), 99.90%(120cm), 97.31%(150cm), 96.71%(200cm)의 인식률을 얻을 수 있었다. 따라서 실험을 통하여 제안된 방법은 거리에 따라 확대 및 축소를 적용하면 높은 인식률을 얻을 수 있음을 보였다.
고추는 건조과정에서 부패되거나 색이변하는 경우가 발생하므로 건고추 품질을 높이기위해서는 건고추를 선별 할 수 있는 기법이 필요하다. 독립성분분석은 블라인드소스분리에서 가장 널리 사용되는 방법으로 이 기법을 사용하여 건조시킨 고추 영상에서 가장 중요한 성분에 대한 농축영상을 얻는다. 취득한 농축영상은 일반 이진(BW) 영상과 달리 주요 성분만 반영한 것으로 영상의 주요 성분 분포 상태를 알 수 있으며 품질을 판단하여 선별하는 것이 가능하다. 또한, 추출된 농축영상의 크기는 고추의 매운 맛을 내는 주요 성분인 캡사이신류의 양과 관련성이 있음을 알 수 있다. ICA 독립성분을 기반으로 한 농축영상 추출을 통해 고추 건조과정에서 부패되어 색상이 좋지 않거나 캡사이신류과 같은 주요 성분이 없게 된 고추를 선별해하는 방법을 제안한다.
기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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