Electronic cleansing is an image post processing technique in which the tagged colonic content is subtracted from colon using CTC images. There are post processing artefacts, like: 1) soft tissue degradation; 2) incomplete cleansing; 3) misclassification of polyp due to pseudo enhanced voxels; and 4) pseudo soft tissue structures. The objective of the study was to subtract the tagged colonic content without losing the soft tissue structures. This paper proposes a novel adaptive method to solve the first three problems using a multi-step algorithm. It uses a new edge model-based method which involves colon segmentation, priori information of Hounsfield units (HU) of different colonic contents at specific tube voltages, subtracting the tagging materials, restoring the soft tissue structures based on selective HU, removing boundary between air-contrast, and applying a filter to clean minute particles due to improperly tagged endoluminal fluids which appear as noise. The main finding of the study was submerged soft tissue structures were absolutely preserved and the pseudo enhanced intensities were corrected without any artifact. The method was implemented with multithreading for parallel processing in a high performance computer. The technique was applied on a fecal tagged dataset (30 patients) where the tagging agent was not completely removed from colon. The results were then qualitatively validated by radiologists for any image processing artifacts.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.10
no.1
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pp.113-122
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2013
In this paper, we propose the method that automatically corrects the composition of a picture stylishly as well as reliably by cropping pictures based on the Rule of Thirds. The region of interest (ROI) is extracted from a picture by applying the Saliency Map and the Image Segmentation technology, the composition of the photo is amended based on this area to satisfy the Rule of Thirds. In addition, since the face region of the person is added to ROI by the Face Detection technique and the composition is amended by the various scenario according to ROI, the little more natural picture is acquired. The experimental result shows that the photo of the corrected composition was naturally amended compared with the original photo.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.1-10
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2008
An occupancy map is a representation methodology describing the region occupied by objects in 3D space, which can be utilized for autonomous navigation and object recognition. In this paper, we describe a technique for building an occupancy map using depth data extracted from stereo images. In addition, some techniques are proposed for utilizing the occupancy map for the segmentation of object regions. After the geometric information on the ground plane is extracted from a disparity image, the occupancy map is constructed by projecting each matched point to the ground plane-based 3D space. We explain techniques for extracting moving object regions using the occupancy map and present experimental results using real stereo images.
Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.
In this paper, brain CT images are automatically segmented to reconstruct the 3-D scene from consecutive CT sections. Contextual segmentation technique was applied to overcome the partial volume artifact and statistical fluctuation phenomenon of soft tissue images. Images are hierarchically analyzed by region growing and graph editing techniques. Segmented regions are discriptively decided to the final organs by using the semantic informations.
Kim, Gi-Seok;Park, Young-Sik;Song, Kun-Woen;Chung, Eui-Yoon;Kim, Yong-Suk;Ha, Yeong-Ho
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.11
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pp.152-165
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1998
The contour coding usually occupies the biggest part in the encoded bitstream, which causes the bottleneck problem of a region-based coding scheme. In this paper, new adaptive contour coding technique is proposed for the segmentation-based image coding. By adaptive contour coding considering contrast of neighbor regions in the proposed method, the overall bitrate can be significantly reduced without loss of the subjective image quality. After segmentation using watershed algorithm to the image, the contour segments are classified according to the contrast of the adjacent regions. Then, the contour segments between classified low contrast regions are highly compressed using morphological low pass filtering. The needed bits for encoding the contour information is reduced without loss of subjective image quality in the experiment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.1
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pp.9-21
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2014
In this paper, we propose the auto correction technique of photography composition by which the eye line is concentrated and the stable image of the structure can be obtained in case the general user takes a picture. Because the general user photographs in most case without background knowledge about the composition of the photo, the subject location is not appropriate and the unstable composition is contrasted with the stable composition of pictures which the experts take. Therefore, we provide not the method processing the image after photographing, but he method presenting automatically the stable composition when the general users take a photograph. The proposed method analyze the subject through Saliency Map, Image Segmentation, Edge Detection, etc. and outputs the subject at the location where the stable composition can be comprised along with the guideline of the Rule of Thirds. The experimental result shows that the good composition was presented to the user automatically.
In this paper the advanced method of geodesic active contours was developed for the task of building detection from aerial and satellite images. Automatic extraction of man-made structures including buildings, building blocks or roads from remote sensing data is useful for land use mapping, scene understanding, robotic navigation, image retrieval, surveillance, emergency management procedures, cadastral etc. A level set method based on a region-driven segmentation model was implemented with which building boundaries were detected, through this curve propagation technique. The essence of this approach is to optimize the position and the geometric form of the curve by measuring information along that curve, and within the regions that compose the image partition. To this end, one can consider uniform intensities inside objects and the background. Thus, given an initial position of the curve, one can determine global, region-driven functions and provide a statistical description of the inside and outside object area. The calculus of variations and a gradient descent method was used to optimize the variational functional by an iterative steady state process. Experimental results demonstrate the potential of the proposed processing scheme.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.105-113
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2007
In this paper, an image segmentation method which is based on edge salience map and region merging is presented. The edge salience map is calculated by combining a texture edge map with a color edge map. The texture edge map is computed over multiple spatial orientations and frequencies by using Gabor filter. A color edge is computed over the H component of the HSI color model. Then the Watershed transformation technique is applied to the edge salience map to and homogeneous regions where the dissimilarity of color and texture distribution is relatively low. The Watershed transformation tends to over-segment images. To merge the over-segmented regions, first of all, morphological operation is applied to the edge salience map to enhance a contrast of it and also to find mark regions. Then the region characteristics, a Gabor texture vector and a mean color, in the segmented regions is defined and regions that have the similar characteristics, are merged. Experimental results have demonstrated the superiority in segmentation results for various images.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.438-443
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2008
In this paper, segmenting and classifying low contrast defects on flat panel display is one of the key problems for automatic inspection system in practice. Problems become more complicated when the quality of acquired image is degraded by the illumination irregularity. Many algorithms are developed and implemented successfully for the defects segmentation. However, vision algorithms are inherently prone to be dependent on parameters to be set manually. In this paper, one morphological segmentation algorithm is chosen and a technique using frequency domain analysis of input images is developed for automatically selection the morphological parameter. An extensive statistical performance analysis is performed to compare the developed algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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