TFT-LCD(Thin Flat Transistor Liquid Crystal Display) 패널의 불량(Mura)을 정확히 검출하기 위해서는 패널 영상에 포함된 왜곡을 반드시 보정해야 한다. 일반적인 컴퓨터 비젼 시스템의 촬상영상에 대한 왜곡 보정 알고리즘은 이미 알려져 있지만, 패널 영상에만 독특하게 나타나는 비네팅(Vignetting) 효과는 패널 고유의 특성으로 인한 배경 불균일성(Background Non-uniformity)과 결합되어 기존의 알고리즘을 바로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 영상 복원 결과의 정확도를 높이기 위해서는 비네팅 효과를 영상 배경과 분리하여 적절히 보정해주어야만 한다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석(Principle Component Anlaysis)을 통해 비네팅 효과를 분석하고 이를 보정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 불량이 포함된 175개의 영상을 대상으로 복원 실험을 수행한 결과, 왜곡 영상에 포함된 불량들의 평균 밝기 오차는 37% 에서 11% 로 내려갔으며 불량에 대한 판정 실패율도 14.8%에서 2.2%로 떨어졌음을 확인하였다.
In this paper, a comparison of superpixel characteristics based on SLIC(simple linear iterative clustering) for several color feature spaces is presented. Computer vision applications have come to rely increasingly on superpixels in recent years. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. A superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Thus superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. Generally superpixel characteristics are described by uniformity, boundary precision and recall, compactness. However previous methods only generate superpixels a special color space but lack researches on superpixel characteristics. Therefore we present superpixel characteristics based on SLIC as known popular. In this paper, Lab, Luv, LCH, HSV, YIQ and RGB color feature spaces are used. Uniformity, compactness, boundary precision and recall are measured for comparing characteristics of superpixel. For computer simulation, Berkeley image database(BSD300) is used and Lab color space is superior to the others by the experimental results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.256-262
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2004
Conventionally, profile non-uniformity has been characterized by relying on approximated profile with angle or anisotropy. In this study, a new non-uniformity model for etch profile is presented by applying a discrete wavelet to the image obtained from a scanning electron microscopy (SEM). Prediction models for wavelet-transformed data are then constructed using a back-propagation neural network. The proposed method was applied to the data collected from the etching of tungsten material. Additionally, 7 experiments were conducted to obtain test data. Model performance was evaluated in terms of the average prediction accuracy (APA) and the best prediction accuracy (BPA). To take into account randomness in initial weights, two hundred models were generated for a given set of training factors. Behaviors of the APA and BPA were investigated as a function of training factors, including training tolerance, hidden neuron, initial weight distribution, and two slopes for bipolar sig-moid and linear function. For all variations in training factors, the APA was not consistent with the BPA. The prediction accuracy was optimized using three approaches, the best model based approach, the average model based approach and the combined model based approach. Despite the largest APA of the first approach, its BPA was smallest compared to the other two approaches.
In this paper, we propose a new real-time dead pixel detection method based on spatial compare filtering, which are usually used in the small target detection. Actually, the soft dead and the small target are cast in the same mold. Our proposed method detect and remove the dead pixels as applying the spatial compare filtering, into the pixel outputs of a detector after the non-uniformity correction. Therefore, we proposed method can effectively detect and replace the dead pixels regardless of the non-uniformity correction performance. In infrared camera, there are usually many dead detector pixels which produce abnormal output caused by manufactural process or operational environment. There are two kind of dead pixel. one is hard dead pixel which electronically generate abnormal outputs and other is soft dead pixel which changed and generated abnormal outputs by the planning process. Infrared camera have to perform non-uniformity correction because of structural and material properties of infrared detector. The hard dead pixels whose offset values obtained by non-uniformity correction are much larger or smaller than the average can be detected easily as dead pixels. However, some dead pixels(soft dead pixel) can remain, because of the difficulty of uncleared decision whether normal pixel or abnormal pixel.
본 연구는 PACS에서 JPEG200을 이용하여 AAPM CT Performance Phantom 영상을 다양한 비율로 압축 한 후 영상의 질 변화를 알아보았다. 원 영상을 기준으로 압축된 영상을 비교했을 때 물의 CT 계수 측정에서는 압축률 15:1에서 1.93%의 변화, 절편 두께 측정에서는 15:1에서 0.81% 의 변화를 보였다. 균일도는 규칙적인 변화나 통계적으로 유의한 차이가 나타나지는 않았다. 노이즈 측정의 경우 10:1에서 1.47%의 변화를 보이나 15:1에서 10.99%로 증가한 후 변화율 증가 폭이 확대되어 40:1에서 81.68%의 변화율을 보였다. CT 계수, 균일도, 절편 두께, 공간 분해능, 대조도 분해능의 경우 압축률 증가에 따라 영상의 화질 변화율도 증가하나 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 상대적으로 노이즈는 압축에 따른 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. JPEG2000 압축 기법으로 AAPM CT Performance Phantom 영상을 평가한 결과 CT영상의 압축을 시행하는 경우 10:1정도의 압축률이 적정한 것으로 판단된다.
In this paper, the purpose is to develop imaging technique of synchrotron radiation using CMOS image sensor. The detector using hybrid method to be research in this lab was used, in order to increase image signal. We made experiments with 1B2 Whitebeam/microprobe beamline in PAL (Pohang Accelerator Laboratory). Phosphor materials such as ZnS:(Ag,Li), ZnS:(Cu,Al), $Y_2O_2S:Eu$ were produced by spin coating on glass. Synchrotron radiation images were acquired and evaluated from monochromatic light from monochromoator in PAL 1B2line. From obtained object and phantom, MTF was 0.15 in ZnS:(Ag,Li) phosphor, and 0.178 in ZnS:( Cu,Al) at 151p/mm. MTFs were unsystematic because thickness of phosphor and uniformity of surface were not optimized. It's expected to improve MTF and the qualify of images as uniformity's optimized.
In this article, we present a method to measure precisely the performances of direct-lit CCFL backlights using a luminance meter and dedicated image analysis software. The array of CCFL tubes alone can be measured directly and the luminance of each tube can be extracted along its main dimension. So, comparison of the different tubes on the same backlight can be made easily and the performances in terms of backlight uniformity improved. The influence of the diffuser sheet can be probed in the same way and the homogeneity of the entire surface of the backlight can be automatically extracted and quantified.
In this paper, a new automated defects detection method for a TFT-LCD panel is presented. An input image is preprocessed to lessen small abnormal noises and non-uniformity of the image. The adaptive multi-thresholds are used to detect Muras, which are the major defects occurred on TFT-LCD panels. Those are determined adaptively depending on the brightness and the brightness distribution of a local block. For the synthetic images and real Mura images, the proposed algorithm can effectively detect Muras in a reasonable time.
The purpose of this study was to investigate the fashion item of the symbolic fashion icons in the 20th century. The symbolism of fashion icons was grouped into four classes according to the influence of a social-cultural change. 1. Icons between dream and reality: A dreary emotion that was caused by material richness has a longing for an ideal image. A typical style was Art Nouveau style, which pressed into a grotesque S-bend. While as the world placed on a economic reconstruction after World War I, rational fashion icon which pursued more function and simplify than cumbersome style and complexity came out. 2. Icons between solid and liquid: A solid icons was connected with a mode of female body during World War 1. This extremely stylized female figure. Flowing fabrics enveloped the stylized female figure and they brought a liquid icons into relief. 3. Icons between uniformity and variety: At a time when uniformity was appeared strongly within 20th century is during World War II and about 1940-1950. The uniformal icon was classified into uniformity by uniform and by mass production. A repugnance for the uniformity and imitation of fashion was tried a new fashion style. It could be called with the various of fashion icon. 4. Icons between social secession and rediscovery: In 1950-1960, 1970-1990, and the end of 20th century, the advent of the young culture was born a consumer who newly breaks in fashion. It could be included within the domain of social secession icon. While the rediscovery of fashion icon was associated with experimental new fibers, leotard, suitable replacement for wool or acrylic knit, silk that could stretch in any direction, new fabrics that were transparent, took color beautifully, and could be painted, tie-dyed, or embroidered.
256 다중 검출기 전산화단층촬영 (multi detector computed tomography, MDCT)에서 두개부 전용 팬톰을 이용하여 분해능 파라메터와 재구성 필터의 영상 품질을 평가하고자 하였다. 사용한 장비는 256 MDCT 을 사용하였으며 philips system head phantom을 이용하여 Extended Brilliance Workspace에서 영상의 질 평가를 측정하였다. 장비에서 지원하고 있는 분해능 파라메터와 재구성 필터가 화질에 미치는 영향을 알아보기 위해서 검사조건을 $512{\times}512$ matrix, $128{\times}0.625$ mm beam collimation, 120 kVp, 250 mAs, 0.5 sec, 250 mm field of view (FOV), 절편 두께와 절편 간격은 5 mm, 1.0 pitch로 동일하게 적용하였다. 분해능 파라메터은 'Standard', 'High', 'Ultrahigh'로 구분하여 적용하였으며, 재구성 필터는 'A', 'B', 'C', 'D', 'UA', 'UB', 'UC' 등으로 바꿔가면서 영상을 재구성하여 노이즈, 균일도, 직선성, 변조전달함수 (modulation transfer function, MTF)의 50%와 10%를 측정하였다. 그 결과 'High' 분해능은 균일도, 직선성, MTF 50%와 10%에서 우수하였다. 'UA', 'UB' 재구성 필터는 균일도와 노이즈 평가에서 양호했으며 'C'재구성 필터는 직선성과 MTF 50%와 10%에서 양호하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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