The objective of this study is to analyze the effect of velocity and vorticity on stratified mixture formation in the visualization engine. In order to investigate spray behavior, the pray velocity is obtained through the cross-correlation PIV method, a useful optical diagnostics technology and the vorticity calculated from the spray velocity component. These results elucidated the relationship between vorticity and entropy, which play an important role in the diffusion process for the early injection case and the stratification process for the late injection case. In addition, we quantified the homogeneous diffusion ate of spray using entropy analysis based on Boltzmann's statistical thermodynamics. Using these methods, we discovered that the homogeneous mixture distribution is more effective as a momentum dissipation of surrounding air than that of the spray concentration with a change in the injection timing. We found that the homogenous diffusion rate increased as the injection timing moved to the early intake stroke process, and BTDC $60^{\circ}$ was the most efficient injection timing for the stratified mixture formation during the compression stroke.
According to living environment, the number of deaths due to thyroid diseases increased. In this paper, we proposed an algorithm for recognizing a thyroid detection using texture analysis based on shape, gray level co-occurrence matrix and gray level run length matrix. First of all, we segmented the region of interest (ROI) using active contour model algorithm. Then, we applied a total of 18 features (5 first order descriptors, 10 Gray level co-occurrence matrix features(GLCM), 2 Gray level run length matrix features and shape feature) to each thyroid region of interest. The extracted features are used as statistical analysis. Our results show that first order statistics (Skewness, Entropy, Energy, Smoothness), GLCM (Correlation, Contrast, Energy, Entropy, Difference variance, Difference Entropy, Homogeneity, Maximum Probability, Sum average, Sum entropy), GLRLM features and shape feature helped to distinguish thyroid benign and malignant. This algorithm will be helpful to diagnose of thyroid nodule on ultrasound images.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.14
no.1
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pp.75-88
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1996
Digital image capturing technology has been making great progress recently, and we can now simply capture the color image by digital camera, flat-bed scanner of Photo CD system. A lot of professionals are instrested in the capability of Photo CD and other digital images in the printing and publishing industry. But these images were not processed a suitable image processing to use in the hard copy. In this paper we described a method of the digital enhancement processiing to use in the printing and publishing industry. Experimental result show that the described method was useful and valid for the digital image enhancement to use in the hard copy.
Over the past 30 years, many efficient 2D video coding techniques have been presented and developed from many research centers for commercialization. However, direct application of these monocular compression schemes is not optimal for stereo video coding. In this paper, we present a new technique for coding stereo video sequences based on Discrete Wavelet Transform (DWT). The proposed technique exploits Zerotree Entropy Coding (ZTE) that makes use of the wavelet block concept to achieve low bit rate stereo video coding. The one of two image streams, called main stream, is independently coded by modified MPEG-4 encoder and the other stream, called auxiliary stream, is coded by predicting from its corresponding image, its previous image or its follow image.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.471-477
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1996
An image edge detection method based on the toll set concept is proposed. Initially the edge structure is established for an image following human perception n model. Then toll set membership values are computed and the toll set intersection and union operators are applied to them. The final toll set membership values are normalized to get the vagueness degrees and the thresholding operation based on entropy concept is performed on them to determine the edge of an image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.12
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pp.102-107
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2007
This paper proposes a H.264/AVC entropy decoder without embedded processor nor memory fabrication process. Many researches on H.264/AVC entropy decoders require ROM or RAM fabrication process, which is difficult to be implemented in general digital logic fabrication process. Furthermore, many researches require embedded processors for bitstream manipulation, which increases area and power consumption. This papers proposes hardwired H.264/AVC entropy decoder without embedded processor, which improves data processing speed and reduces power consumption. Furthermore, its CAVLC decoder optimizes lookup table and internal buffer without embedded memory, which reduces hardware size and can be implemented in general digital logic fabrication process without ROM or RAM fabrication process. Designed entropy decoder was embedded in H.264/AVC video decoder, and it was verified to operate correctly in the system. Synthesized in TSMC 90nm fabrication process, its maximum operation frequency is 125MHz. It supports QCIF, CIF, and QVGA image format. Under slight modification of nC register and other blocks, it also support VGA image format.
In this paper an algorithm, based on extracting a certain target of an image, is proposed that is capable of performing bilevel thresholding of image with multimodal distribution. Each pixel in the image has a membership value which is used to denote the characteristic relationship between the pixel and its belonging region (i.e. the object or background). Using the membership values of image set, a new measurement, which simultaneously measures the measure of fuzziness and the conditional entropy of the image, is calculated. Then, thresholds are found by optimally minimizing calculated measurement. In addition, a fuzzy range is defined to improve the threshold values. The experimental results demonstrate that the proposed approach can select the thresholds automatically and effectively extract the meaningful target from the input image. The resulting image can preserve the object region we target very well.
Aiming at the defect detection quality of denim fabric, this paper designs an improved algorithm based on the optimized Gabor filter. Firstly, we propose an improved defect detection algorithm of jean fabric based on the maximum two-dimensional image entropy and the loss evaluation function. Secondly, 24 Gabor filter banks with 4 scales and 6 directions are created and the optimal filter is selected from the filter banks by the one-dimensional image entropy algorithm and the two-dimensional image entropy algorithm respectively. Thirdly, these two optimized Gabor filters are compared to realize the common defect detection of denim fabric, such as normal texture, miss of weft, hole and oil stain. The results show that the improved algorithm has better detection effect on common defects of denim fabrics and the average detection rate is more than 91.25%.
Due to the block-based discrete cosine transform (BDCT), JPEG compressed images usually exhibit blocking artifacts. When the bit rates are very low, blocking artifacts will seriously affect the image's visual quality. A bilateral filter has the features for edge-preserving when it smooths images, so we propose an adaptive-weighted bilateral filter based on the features. In this paper, an image-deblocking scheme using this kind of adaptive-weighted bilateral filter is proposed to remove and reduce blocking artifacts. Two parameters of the proposed adaptive-weighted bilateral filter are adaptive-weighted so that it can avoid over-blurring unsmooth regions while eliminating blocking artifacts in smooth regions. This is achieved in two aspects: by using local entropy to control the level of filtering of each single pixel point within the image, and by using an improved blind image quality assessment (BIQA) to control the strength of filtering different images whose blocking artifacts are different. It is proved by our experimental results that our proposed image-deblocking scheme provides good performance on eliminating blocking artifacts and can avoid the over-blurring of unsmooth regions.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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