Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have tried to enhance classification accuracy. Previous studies have shown that the classification technique based on wavelet transform is more effective than traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various basis functions such as Haar, daubechies, coiflets and symlets are mainly used in 20 image processing based on wavelet transform. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we first computed the wavelet coefficients of satellite image using ten different basis functions, and then classified images. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis functions. The energy parameters of wavelet detail bands and overall accuracy are clearly correlated. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
The purpose of this study was to investigate how internal marketing affects self-efficacy and hospital image in university hospital nurses. In addition, it was to identify which factors of internal marketing is the most important factor perceived by the nurses. The sample consisted of 228 nurses working in one university hospital located in Changwon city of Gyeongnam province. The measurements included internal communication (5 items), empowerment (5 items), reward (3 items), education and training (5 items), working environment (3 items), leadership (5 items), self-efficacy (5 items), and hospital image (8 items) based on a review of related previous studies. Survey data were analyzed employing SPSS version 20.0 and AMOS version 20.0. The nurses rated internal communication (0.887) of the internal marketing sub-factors the most important, while they evaluated working environment (0.802) the lowest. The internal marketing perceived by nurses has a positive effect on self-efficacy (0.476) and hospital image (0.674). Nurses' self-efficacy also had a positive effect on hospital image (0.226). The findings reveal that the managers should build a positive climate of internal marketing activities in order to enhance nurses' self-efficacy and hospital image.
Video Stabilization For Vehicular Applications Is An Important Method Of Removing Unwanted Shaky Motions From Unstable Videos. In This Paper, An Improved Video Stabilization Method With Image Stitching Has Been Proposed. Scale Invariant Feature Transform (Sift) Matching Is Used To Calculate The New Position Of The Points In Next Frame. Image Stitching Is Done In Every Frame To Get Stabilized Frames To Provide Stable Video As Well As A Better Understanding Of The Previous Frame'S Position And Show The Surrounding Objects Together. The Computational Complexity Of Sift (Scale-Invariant Feature Transform) Is Reduced By Reducing The Sift Descriptors Size And Resticting The Number Of Keypints To Be Extracted. Also, A Modified Matching Procedure Is Proposed To Improve The Accuracy Of The Stabilization.
Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제21권2호
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pp.63-73
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2017
Segmenting the image into multiple regions is at the core of image processing. Many segmentation formulations of an images with multiple regions have been suggested over the years. We consider segmentation algorithm based on the multi-phase level set method in this work. Proposed method gives the best result upon other methods found in the references. Moreover it can segment images with intensity inhomogeneity and have multiple junction. We extend our method (GLIF) in [T. Dultuya, and M. Kang, Segmentation with shape prior using global and local image fitting energy, J.KSIAM Vol.18, No.3, 225-244, 2014.] using a multiphase level set formulation to segment images with multiple regions and junction. We test our method on different images and compare the method to other existing methods.
We have manufactured a photoresist which has excellent dispersity and good applying property due to 330cps of viscosity for environment-friendly and economical maskless screen plate making. And the photoresist applied on the screen stretched was exposed without mask by beam projector with CRT light source. Then it was developed by air spray with $1.7kgf/cm^2$ of injection pressure. The pencil hardness and solvent resistance of curing photoresist film were worse than those of conventional photoresist film and the maximum resolution of line image formed by maskless screen plate making was 0.5 mm since the exposure system for maskless plate making has weak light intensity and the diffusion of light. But we could obtain maskless screen plate which has sharp edges of line image and confirm a possibility of dry development process by air spray method.
This paper describes a monitoring system for fish farm formation effect based on personal computer by using an image processing technique. This method is based on image processing technique incorporating concept of window and threshold processing to track the target object and to distinguish it from background. The image processing program runs in the veal time so that all program modules are able to process multi-task. The effectiveness is evaluated through the comparative study on the motion of lantern net for the scallop culturing by wave action in an experimental wave tank.
Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.101-103
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2009
Minimizing the residual impurity level on the MgO layer is the key factor for reducing temporal dark image sticking on bright screen. In this paper, to reduce the residual impurity level on the MgO layer of 50-in. full-HD ac-PDP with He (35%) - Xe (11%) contents, RF-plasma treatments on the MgO layer are adopted under various gases for plasma treatment. As a result of monitoring the difference in the display luminance between the before and after 5-min. sustain discharge with a square-type image at peak luminance, the Ar and Ar>$O_2$ plasma treatments can reduce the temporal dark image sticking on the bright screen in an ac-PDP.
Agriculture is being damaged by harmful animals such as wild boars and water deer. It need to get permission to catch a wild boar and farmers are using a lot of methods to chase harmful animals. The methods through deep learning and image processing capture harmful animals with cameras. It is difficult to analyze harmful animals that are active at night. In this case, In this case, using deep learning by image correction can achieve a higher recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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