대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.285-289
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1999
A processing system to produce cloud-free composite image data set was developed. In the process, a fine geometric correction based on orbit parameters and ground control points and radiometric correction based on 6S code are applied. Presently, by using AVHRR image data received at Tokyo, Okinawa, Ulaanbaatar and Bangkok, data set of 10 days composite images covering almost whole Asian region.
Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE) represents a repetitive reconstruction method that can adjust strength and kernel, each of which are known to affect computed tomography (CT) image quality. The aim of this study was to quantitatively analyze the noise and spatial resolution of CT images according to ADMIRE control factors. Patient images were obtained by applying ADMIRE strength 2 and 3, and kernel B40 and B59. For quantitative evaluations, the noise level, spatial resolution, and overall image quality were measured using coefficient of variation (COV), edge rise distance (ERD), and natural image quality evaluation (NIQE). The superior values for the average COV, ERD, and NIQE results were obtained for the ADMIRE reconstruction conditions of ADMIRE 2 + B40, ADMIRE 3 + B59, and ADMIRE3 + B59. NIQE, which represents the overall image quality based on no-reference, was about 6.04 when using ADMIRE 3 + B59, showing the best result among the reconstructed image acquisition conditions. The results of this study indicate that the ADMIRE strength and kernel chosen for use in ADMIRE reconstruction have a significant impact on CT image quality. This highlights the importance of adjusting to the control factors in consideration of the clinical environment.
In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.
Image transmission by means of telecommunications is an essential task for information sharing. For considerable distances, wireless channels can be utilized and tuned for proper uses of image data exchange. However, the disturbances that a radio wave encounter during transmission causes partial or total loss of information. Result of such communications is a distorted image at the receiver's end. This paper proposes an auto-encoder architecture as an image enhancement method for narrow-bandwidth radio images. With this method, a distorted image can be improved for better receiver satisfaction. The proposed auto-encoder is trained with many narrow-bandwidth radio image data; hence it enhances a given distorted image. Also, the results were verified with the original image data being the reference images.
최근 멀티플렉스 극장들이 많이 생기면서 영화 관객들이 한 장소에서 다양한 영화를 선택하여 감상할 수 있게 되었다. 그러나 극장에서 제공하는 영화정보는 비치된 팜플렛과 공중파 광고홍보가 유일하며 더 자세한 정보를 얻기 위해서는 인터넷이나 다른 매체를 통해 사전에 정보를 입수해야 하는 불편함이 존재하고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 이용하여 관객이 특정 마커가 부착된 영화팜플렛을 카메라에 비추면 마커에 해당되는 동영상을 찾아 재생하고 이때 스크린에 출력되는 동영상을 통해 영화의 예고편 및 등장인물에 대한 소개 등을 실시간으로 관객에게 제공하는 시스템을 구현한다. 본 시스템을 통해 관객에게 별도의 매체나 시간의 소비 없이 해당 극장에서 다양한 영화에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있고 이는 영화를 선택하는데 있어서 많은 편리함을 제공할 뿐만 아니라 영화를 선택하는 과정에 있어 시각적인 재미를 함께 제공한다.
This paper suggests the operation performing the noise elimination of binary image. The image is read by the scanner. And operand is selected according to the size of input image. Through the Dilation and Erosion, elementary vector operation with selected operand, the noise of input image is eliminated.
In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.395-413
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2016
Image authentication is a technique aiming at protecting the integrity of digital images. Reversible image authentication has attracted much attention of researcher because it allows to authenticate tampered regions in the image and to reconstruct the stego image to its original version losslessly. In this paper, we propose a new, reversible image authentication scheme based on adaptive prediction error expansion (PEE) technique. In the proposed scheme, each image block is classified into smooth or complex regions. Then, according to the characteristic of each block, the authentication code is embedded adaptively to achieve high performance of tamper detection. The experimental results demonstrated that the proposed scheme achieves good quality of stego images. In addition, the proposed scheme has ability to reconstruct the stego image to its original version, if no modification is performed on it. Also demonstrated in the experimental results, the proposed scheme provides higher accuracy of tamper detection than state-of-the-art schemes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.83-93
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2021
COVID-19 poses a major risk to global health, highlighting the importance of faster and proper diagnosis. To handle the rise in the number of patients and eliminate redundant tests, healthcare information exchange and medical data are transmitted between healthcare centres. Medical data sharing helps speed up patient treatment; consequently, exchanging healthcare data is the requirement of the present era. Since healthcare professionals share data through the internet, security remains a critical challenge, which needs to be addressed. During the COVID-19 pandemic, computed tomography (CT) and X-ray images play a vital part in the diagnosis process, constituting information that needs to be shared among hospitals. Encryption and image steganography techniques can be employed to achieve secure data transmission of COVID-19 images. This study presents a new encryption with the image steganography model for secure data transmission (EIS-SDT) for COVID-19 diagnosis. The EIS-SDT model uses a multilevel discrete wavelet transform for image decomposition and Manta Ray Foraging Optimization algorithm for optimal pixel selection. The EIS-SDT method uses a double logistic chaotic map (DLCM) is employed for secret image encryption. The application of the DLCM-based encryption procedure provides an additional level of security to the image steganography technique. An extensive simulation results analysis ensures the effective performance of the EIS-SDT model and the results are investigated under several evaluation parameters. The outcome indicates that the EIS-SDT model has outperformed the existing methods considerably.
본 논문은 다중 컬러 필터 조리개 (multiple color-filter aperture; MCA) 시스템에서 영역 적응적 히스토그램 평활화를 사용하여 저노출 환경에서도 강건한 새로운 디지털 다중초점 (multifocusing) 방법을 소개한다. MCA 시스템은 획득된 영상의 컬러 채널 간에 발생하는 부정합 (misalignment) 정도를 측정하여 카메라의 거리에 따른 장면의 상대적 심도 정보를 추출한다. 추출된 상대적 심도 정보는 관심영역 (regsion-of-interests; ROIs) 분류 (classification), 정합 (registration), 융합 (fusion) 등의 과정을 통하여 다중초점 영상을 생성한다. 그러나 MCA 시스템은 유한한 구경의 조리개로 때문에 저노출 환경에서 성능의 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공간 적응적 히스토그램 확장을 이용한다. 실험결과에서 볼 수 있듯이, 제안한 기술은 저노출 환경에서도 콘트라스트가 향상된 다중초점 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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