IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
비율을 나타내는 요소들로 이루어진 구성비율자료는 각 행들의 합이 1이 되는 제약을 가지고 있어 통계적으로 다루기가 쉽지 않다. 더구나 자료의 구조가 선형적인 형태를 보이지 않는 특성을 가지기 때문에 주성분분석과 같은 선형적인 다변량기법들을 구성비율자료에 적용을 할 때 잘못된 해석과 추론이 이루어질 가능성이 있다. 본 논문에서는 구성비율자료의 주성분분석에서 기존의 방법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해 Box-Cox 대비변환(Box-Cox contrast transformation)을 이용한 새로운 형태의 분석방법을 제시한다. 그리고 실제자료의 분석과 모의실험을 통해서 Aitchison(1983)이 제시한 방법과 수행능력을 비교하고자 한다.
본 논문은 OLED 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 대조비를 향상하면서 동시에 OLED 디스플레이의 소비 전력을 감소하는 변환을 선형 변환 함수에 기반하여 유도한다. 또한 영상의 지역적 특성을 고려하여 블록 단위로 변환 함수를 적용하여 영상의 지역적 특성에 적응적인 대조비 개선 알고리즘을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 전력 소비를 줄이고 동시에 영상의 대조비를 향상시키는 것을 확인한다.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
빛이 액정셀을 지날 때의 편광상태의 변화를 뽀앙카레공에서의 회전변환으로 나타내면 액정표시소자의 화면의 밝기와 명암대비는 이 회전변환의 특성(회전각과 회전축의 방향)의 함수로 나타낼 수 있다. 이로부터 액정 화면의 밝기와 명암대비를 동시에 극대화 하기위한 필요조건은 액정셀에 걸린 전압이 비선택전압에서 선택전압으로 바뀔 때의 회전변환의 회전각이 $180^{\circ}$임을 보였다.
The technique of plant transformation has started to show off its great power in the area of plant breeding by commercially successful introduction of transgenic varieties such as herbicide tolerant soybean and insect resistant corn in USA with an unimaginable speed. However, in contrast with the great success in the commercialization of herbicide tolerance and insect resistance, the transformation works on disease resistance has not yet reached the stage of full commercialization. This review surveys the current status of molecular breeding for plant disease resistance and their limits and problems. Some novel ideas and approaches in molecular breeding for disease resistance are introduced.
Ti-50Ni(at%) and Ti-40Ni-10Cu(at%) alloy powders have been fabricated by ball milling method, and their microstructure and phase transformation behavior were investigated by means of scanning electron microscopy/energy dispersive spectrometry, differential scanning calorimetry (DSC), X-ray diffractions and transmission electron microscopy. In order to investigate the effect of ball milling conditions on transformation behavior, ball milling speed and time were varied. Ti-50Ni alloy powders fabricated with the milling speed more than 250 rpm were amorphous, while those done with the milling speed of 100rpm were crystalline. In contrast to Ti-50Ni alloy powders, Ti-40Ni-10Cu alloy powders were crystalline, irrespective of ball milling conditions. DSC peaks corresponding to martensitic transformation were almost discernable in alloy powders fabricated with the milling speed more than 250 rpm, while those were seen clearly in alloy powders fabricated with the milling speed of 100 rpm. This was attributed to the fact that a strain energy introduced during ball milling suppressed martensitic transformation.
Welding process generates distortion and residual stress in the weldment due to rapid heating and cooling. Welding distortion and residual stress in the welded structure result in many troubles such as dimensional inaccuracies in assembling and safety problem during service. The accurate prediction of welding residual stress is thus very important to improve the quality of weldment and find the way to reduce itself. This paper suggests new analysis method to predict welding residual stress by considering solid phase transformation during welding process. Using the method, analysis is performed for medium and low carbon steel. The analysis result for medium carbon steel reveals that case considering phase transformation has compressive residual stress in contrast with the case neglecting phase transformation because of martensite formation. However, for the case of low carbon steel, residual stress shows little difference between the case considering phase transformation and the other case, because it has small transformation strain and recovers rapidly stress after phase transformation.
본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
Histogram equalization is extensively used for image contrast enhancement in various applications due to its effectiveness and its modest functions. In image research, image enhancement is one of the most significant and arduous technique. The image enhancement aim is to improve the visual appearance of an image. Different kinds of images such as satellite images, medical images, aerial images are affected from noise and poor contrast. So it is important to remove the noise and improve the contrast of the image. Therefore, for this purpose, we apply a median filter on MR image as the median filter remove the noise and preserve the edges effectively. After applying median filter on MR image we have used intensity transformation function on the filtered image to increase the contrast of the image. Than applied the histogram equalization (HE) technique on the filtered image. The simple histogram equalization technique over enhances the brightness of the image due to which the important information can be lost. Therefore, adaptive histogram equalization (AHE) and contrast limited histogram equalization (CLAHE) techniques are used to enhance the image without losing any information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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