In spite of a rapid development in the quality of built-in mobile cameras, their some physical restrictions hinder them to achieve the satisfactory results of digital single lens reflex (DSLR) cameras. In this work we propose an end-to-end deep learning method to translate ordinary images by mobile cameras into DSLR-quality photos. The method is based on the framework of generative adversarial networks (GANs) with several improvements. First, we combined the U-Net with DenseNet and connected dense block (DB) in terms of U-Net. The Dense U-Net acts as the generator in our GAN model. Then, we improved the perceptual loss by using the VGG features and pixel-wise content, which could provide stronger supervision for contrast enhancement and texture recovery.
In this paper describes image enhancement technique using deconvolution processing for ultrasonic nondestructive testing. . When flaws are detected for B-scan or C-scan, blurring effect which is caused by the moving intervals of transducer degrades the quality of images. In addition, acquisited images suffer form speckle noise which is caused by the ultrasonic components reflected from the grain boundary of material [1,2]. The deconvolution technique can restore sharp peak value or clean image from blurring signal or image. This processing is applied to C-scan image obtained from known specimen. Experimental results show that the deconvolution processing contributes to get improved the quality of C-scan images.
A scalable satellite broadcasting system is designed to guarantee quality of multimedia service cooperatively utilizing both Ku Band and Ka band. In the system, video streams are separated into a base layer and an enhancement layer, and are transmitted over the two channels, Ku Band and Ka band, respectively. A basic quality of service using the base layer stream can be provided even when the enhancement layer stream over Ka band channel is unavailable by rain attenuation. A rain fall model is simulated using Barlett-Lewis Pulse model and is used in the operation test of the implemented sacalable satellite broadcasting system.
An objective of this study is as follows: 1) performing sensitivity analysis and parameter estimation of RMA2 and RMA4 models for the West-Nakdong River, 2) drawing up alternatives of gates-operation for water-quality enhancement, and 3) quantitative evaluation of methodology of 'flow-restoration by gates-operation' among 'Comprehensive Plan Improving Water-Quality in the West-Nakdong River(WNR)' with the target water-quality(BOD at Nakbon-N point: below 4.3 mg/L). The parameters for the RMA2 (depth-averaged two-dimensional flow model) and RMA4 (depth-averaged two-dimensional water-quality model) were determined by sensitivity analysis. Result of parameter estimation for RMA2 and RMA4 models is $1,000\;Pa{\cdot}s$ of the eddy viscosity, 20 of the Peclet number, 0.025 of the Manning coefficient, and $1.0\;m^2/s$ of the diffusion coefficient. We have evaluated the effects of water-quality enhancement of the selected alternatives by numerical simulation technique with the models under the steady-state flow condition and the time-variant transport condition. Because of no-resuspension from river bottom and considering BOD as conservative matter, these simulation results slightly differ from real phenomena. In the case of $50\;m^3/s$ of Daejeo-gate inflow, two-dimensional flow pn results result represents that small velocity occurs in the Pyungkang Stream and no flow in the Maekdo River. In the WNR, there occurs the most rapid flow near timhae-bridge. In the WNR, changes of water-quality for the four selected simulation cases(6, 10, 30, $50\;m^3/s$ of the Daejeo-gate inflow) were predicted. Since the Daejeo-Gate and the Noksan-Gate can be opened up to 7 days, it would be found that sustainable inflow of $30\;m^3/s$ at the Daejeo-gate makes BOD in the WNR to be under the target of water-quality.
본 연구의 목적은 디지털 방사선 흉부영상의 개선을 위한 영상처리방법을 제안하고 임상적 유용성을 평가하는 것이다. 흉부영상의 edge를 보존하면서 산란성 노이즈 제거를 위한 비선형의 반복 필터가 고안되었다. 영상의 다이나믹 레인지 (dynamic_range)의 조절이 이루어 졌으며, 해부학적 영역과 주변픽셀과의 호환성을 바탕으로 적응적 영상증강이 이루어졌다. 종격동 영역에서의 영상증강과 더불어, 폐 영역에서의 혈관조직, 기관지, 폐 조직 등이 적절하게 증강되었다. 3명의 판독의에 의한 임상평가가 이루어 졌으며, PA 영상에서는 11개, 그리고 Lateral 영상에서는 9개의 해부학적 영역이 면밀하게 관찰되었다. 각각 100장의 영상들이 ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500에 따라 평가되어졌으며, 그 결과는 good과 adequate중간인 3.4의 평균치를 보였다. 이는 제안한 영상처리의 임상적 유용성이 최소한 양호함 이상의 가치가 있음을 의미한다. 유용한 해부학적 정보의 손실을 방지하기 위해, 영상표시장치와 인간의 인지계를 고려하면서 영상개선이 이루어졌다. 디지털 방사선기기의 등장으로 진단의 정확성을 향상시키기 위한 지속적인 영상 개선연구가 필요하다.
근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.
질 관리와 개선이 고등교육기관의 생존과 국가 경쟁력의 중요한 요소로 부각되면서, 질 관리 방안은 국가 차원뿐만 아니라 국경을 넘어선 관심사로 떠오르고 있다. 많은 나라들이 질 관리 체제를 확립하고 적용하기 위한 노력을 경주해 온 가운데, 이것이 실제 고등교육 기관에서 어떻게 적용되고 있는가에 대해서는 충분한 연구가 이루어지지 못하였다. 따라서 본 연구는 영국의 고등교육 질 관리체제를 대학 차원에 초점을 두고 스코틀랜드를 중심으로 살펴보고자 한다. 스코틀랜드의 질 관리와 개선시스템(Quality Assurance and Enhancement)은 학생의 참여와 질 관리 문화를 강조하는 만큼, 본 연구는 이해관계자 이론에 근거하여 에든버러대학 교육학부를 중심으로 내부 이해관계자들의 인식을 분석함으로써 대학에서 이루어지는 질 관리의 실태를 살피고 더 나은 실천을 위한 방안과 시사점을 도출하고자 하였다. 이해관계자 분석 결과 질 관리와 개선 시스템(QAE)은 학교 내부 이해관계자들의 질 관리에 대한 높은 이해와 관심수준을 보이며 비교적 성공적으로 적용되고 있으나, 현재 활용되고 있는 전략은 여전히 학생과 교직원 일부에서 충분히 기능하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 더 나은 실천을 위해서는 더욱 폭 넓은 정보의 공개와 점진적 평가 과정, 의사소통과 행정적 지원이 요구된다.
Objective: This systematic review and meta-analysis evaluated the accuracy of preoperative breast magnetic resonance imaging (MRI) features and tumor-to-nipple distance (TND) for diagnosing occult nipple-areolar complex (NAC) involvement in breast cancer. Materials and Methods: The MEDLINE, Embase, and Cochrane databases were searched for articles published until March 20, 2022, excluding studies of patients with clinically evident NAC involvement or those treated with neoadjuvant chemotherapy. Study quality was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 tool. Two reviewers independently evaluated studies that reported the diagnostic performance of MRI imaging features such as continuity to the NAC, unilateral NAC enhancement, non-mass enhancement (NME) type, mass size (> 20 mm), and TND. Summary estimates of the sensitivity and specificity curves and the summary receiver operating characteristic (SROC) curve of the MRI features for NAC involvement were calculated using random-effects models. We also calculated the TND cutoffs required to achieve predetermined specificity values. Results: Fifteen studies (n = 4002 breast lesions) were analyzed. The pooled sensitivity and specificity (with 95% confidence intervals) for NAC involvement diagnosis were 71% (58-81) and 94% (91-96), respectively, for continuity to the NAC; 58% (45-70) and 97% (95-99), respectively, for unilateral NAC enhancement; 55% (46-64) and 83% (75-88), respectively, for NME type; and 88% (68-96) and 58% (40-75), respectively, for mass size (> 20 mm). TND had an area under the SROC curve of 0.799 for NAC involvement. A TND of 11.5 mm achieved a predetermined specificity of 85% with a sensitivity of 64%, and a TND of 12.3 mm yielded a predetermined specificity of 83% with a sensitivity of 65%. Conclusion: Continuity to the NAC and unilateral NAC enhancement may help predict occult NAC involvement in breast cancer. To achieve the desired diagnostic performance with TND, a suitable cutoff value should be considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2390-2406
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2022
Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.
본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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