Soliman, M.A.;H.Abdel-All, Nassar;Hussien, R.A.;Shaker, Taha Youssef
Korean Journal of Mathematics
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v.26
no.3
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pp.425-437
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2018
In this paper, we linked the motion of spherical images with the motion of their curves. Surfaces generated by the evolution of spherical image of a space curve are constructed. Also geometric proprieties of these surfaces are obtained.
In this paper, we present a fast algorithm for hand gesture recognition of a human from an image by using the directivity information of the fingers. To implement a fast recognition system, we applied the morphological shape decomposition. A proposed gesture recognition algorithm has been tested on the 300 ${\times}$ 256 digital images. Our experiments using image acquired image camera have shown that the proposed hand gesture recognition algorithm is effective.
Digital Subtraction Angiography(DSA) technique has been widely used to detect vascular diseases and hemodynamic parameters noninvasively. However, there are few quantitative studies on the factors in fluencing the resultant DSA image quality. In this paper, several important factors are suggested to improved the DSA image quality based on mathematical analysis. Experimental DSA images for different filters are shown and also discussed the difference between original and processed image quality.
The mainly used technique to correct satellite images with geometric distortion is to develop a mathematical relationship between pixels on the image and corresponding points on the ground. Polynomial models with various transformations have been designed for defining the relationship between two coordinate systems. GCP based geometric correction has peformed overall plane to plane mapping. In the overall plane mapping, overall structure of a scene is considered, but local variation is discarded. The Region with highly variant height is rectified with distortion on overall plane mapping. To consider locally variable region in satellite image, TIN-based rectification on a satellite image is proposed in this paper. This paper describes the relationship between GCP distribution and rectification model through experimental result and analysis about each rectification model. We can choose a geometric correction model as the structural characteristic of a satellite image and the acquired GCP distribution.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.25
no.2
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pp.26-38
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2021
Image coloration refers to adding plausible colors to a grayscale image or video. Image coloration has been used in many modern fields, including restoring old photographs, as well as reducing the time spent painting cartoons. In this paper, a method is proposed for colorizing grayscale images using a convolutional neural network. We propose an encoder-decoder model, adapting FusionNet to our purpose. A proper loss function is defined instead of the MSE loss function to suit the purpose of coloring. The proposed model was verified using the ImageNet dataset. We quantitatively compared several colorization models with ours, using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) metric. In addition, to qualitatively evaluate the results, our model was applied to images in the test dataset and compared to images applied to various other models. Finally, we applied our model to a selection of old black and white photographs.
In image processing and computer vision fields, mean squared error (MSE) has popularly been used as an objective metric in image quality optimization problems due to its desirable mathematical properties such as metricability, differentiability and convexity. However, as known that MSE is not highly correlated with perceived visual quality, much effort has been made to develop new image quality assessment (IQA) metrics having both the desirable mathematical properties aforementioned and high prediction performances for subjective visual quality scores. Although recent IQA metrics having the desirable mathematical properties have shown to give some promising results in prediction performance for visual quality scores, they also have high computation complexities. In order to alleviate this problem, we propose a new fast IQA metric using a simple Laplace operator. Since the Laplace operator used in our IQA metric can not only effectively mimic operations of receptive fields in retina for luminance stimulus but also be simply computed, our IQA metric can yield both very fast processing speed and high prediction performance. In order to verify the effectiveness of the proposed IQA metric, our method is compared to some state-of-the-art IQA metrics. The experimental results showed that the proposed IQA metric has the fastest running speed compared the IQA methods except MSE under comparison. Moreover, our IQA metric achieves the best prediction performance for subjective image quality scores among the state-of-the-art IQA metrics under test.
Jeon, Kiwan;Kang, Sung-Ho;Ahn, Chi Young;Kim, Sungwhan
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.18
no.2
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pp.157-166
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2014
If there are metals located in the X-ray scanned object, a point outside the metals has its range of projection angle at which projections passing through the point are disturbed by the metals. Roughly speaking, this implies that attenuation information at the point is missing in the blocked projection range. So conventional projection completion MAR algorithms to use the undisturbed projection data on the boundary of the metaltrace is less efficient in reconstructing the attenuation coefficient in detailed parts, in particular, near the metal region. In order to overcome this problem, we propose the algebraic correction technique (ACT) to utilize a pre-reconstructed interim image of the attenuation coefficient outside the metal region which is obtained by solving a linear system designed to reduce computational costs. The reconstructed interim image of the attenuation coefficient is used as prior information for MAR. Numerical simulations support that the proposed correction technique shows better performance than conventional inpainting techniques such as the total variation and the harmonic inpainting.
Yang, Zhenzhen;Kuang, Nan;Yang, Yongpeng;Kang, Bin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1167-1187
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2020
With the development of medical imaging technology, image registration has been widely used in the field of disease diagnosis. The registration between different modal images of brain magnetic resonance (MR) is particularly important for the diagnosis of brain diseases. However, previous registration methods don't take advantage of the prior knowledge of bilateral brain symmetry. Moreover, the difference in gray scale information of different modal images increases the difficulty of registration. In this paper, a multimodal medical image registration method based on image segmentation and symmetric self-similarity is proposed. This method uses modal independent self-similar information and modal consistency information to register images. More particularly, we propose two novel symmetric self-similarity constraint operators to constrain the segmented medical images and convert each modal medical image into a unified modal for multimodal image registration. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the error rate of brain MR multimodal medical image registration with rotation and translation transformations (average 0.43mm and 0.60mm) respectively, whose accuracy is better compared to state-of-the-art image registration methods.
We aim to establish certain Saigo hypergeometric fractional integral formulas for a finite product of the generalized k-Bessel functions, which are also used to present image formulas of several integral transforms including beta transform, Laplace transform, and Whittaker transform. The results presented here are potentially useful, and, being very general, can yield a large number of special cases, only two of which are explicitly demonstrated.
Let f:M.rarw.N be a smooth map between Rioemannian manifolds M and N. If f maps geodesics of M to geodesics of N, f is called totally geodesic. As is well known, totally geodesic maps are harmonic and the image f(M) of a totally geodesic map f:M.rarw. N is an immersed totally geodesic submanifold of N (cf. .cint. 6.3 of [W]). We are interested in the following question: When is a harmonic map f:M .rarw. N with rank .leq. 1 everywhere on M totally geodesic\ulcorner In other words, when is the image of a harmonic map f:M .rarw. N with rank .leq. 1 everywhere on M geodesics of N\ulcorner In this note, we give some sufficient conditions on curvatures of M. It is interesting that no curvature assumptions on target manifolds are necessary in Theorems 1 and 2. Some properties of totally geodesic maps are also given in Theorem 3. We think our Theorem 3 is somewhat unusual in view of the following classical theorem of Eells and Sampson (see pp.124 of [ES]).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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