A new HPLC-method for separation and quantitative determination of ginsenosides in Panax ginseng, Panax quinquefolium and in pharmaceutical drug preparations is elaborated. A reversed-phase-system with ${\mu}Bondapak\;C_{18}$ column (3.9 mm $I.D.{\times}30\;cm$) using acetonitrile-water (30:70) 2 ml/min and acetonitrile-water (18:82) 4 ml/min is suitable for the base-line separation of $Rb_1,\;Rb_2,\;Rc,\;Rd,\;Rf,\;Rg_2,\;respectively\;Re,\;Rg_1$ in 30 minutes. The ginsenosides are directly detected at 203 nm (without derivatization) with the LC-55 or LC-75 spectrophotometer (Perkin-Elmer) at $100\%$ transmission. Detection limit is 300 ng at a signal-to-noise ratio of 10:1. The ginsenosides-peak identification is carried out with HPTLC (high performance thin layer chromatography), with MIR-IR (multiple internal reflection-IR-spectros-copy) and with FD-MS (field desorption mass spectrometry). The calibration curve of each ginsenoside has a correlation coefficient very near to 1. Relative standard deviation for quantitative determinations depends upon the amount of ginsenosides and is approximately 1\%$ for ginsenoside contents of 1\%$. This method is adaptable for routine analysis in quality control laboratories.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권3호
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pp.315-320
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2012
In H.264/AVC, the first frame of a group of pictures (GOP) is encoded in intra mode which generates a large number of bits. The number of bits for the I-frame affects the qualities of the following frames of a GOP since they are encoded using the bits remaining among the bits allocated to the GOP. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus, the initial quantization parameter (QP) affects the following frames as well as the first frame. In this paper, an adaptive peak signal to noise ratio (PSNR)-based initial QP determination algorithm is presented. In the proposed algorithm, a novel linear model is established based on the observation of the relation between the initial QPs and PSNRs of frames. Using the linear model and PSNR results of the encoded GOPs, the proposed algorithm accurately estimates the optimal initial QP which maximizes the PSNR of the current GOP. It is shown by experimental results that the proposed algorithm predicts the optimal initial QP accurately and thus achieves better PSNR performance than that of the existing algorithm.
본 논문에서는 H.264로 부호화 된 비트스트림을 이전보다 낮은 비트율을 갖는 비트스트림으로 변환시키기 위한 고속 비트율 감축 트랜스코딩을 제안한다. 제안된 트랜스코딩 기법은, 복호기에서 나온 블록 모드 정보와 움직임 벡터를 이용하여, 확률 기반의 블록 모드 결정 기법과 움직임 벡터 재사용 및 정제 기법을 사용하였다. 그 결과, 직렬 화소 영역 트랜스코딩과 비교하였을 때 약 0.1$\∼$0.3 dB 정도의 화질 저하가 있지만, 부호화 시간을 비교하였을 때 약 40배 빠른 결과를 얻었다.
최근 멀티미디어 콘텐츠가 빠르게 확산되고, 초고속 광대역 IP 네트워크 기술이 발전하면서 통신과 방송의 독자적 개별 서비스가 서로 공존하여 통합융합 서비스로 진화발전하고 있다. 대표적 방송/통신 융합 서비스인 IPTV는 통합융합서비스의 가장 강력한 응용분야이며, IPTV와 같은 서비스들이 증가함으로 인해 다양한 인터넷 서비스를 구현하기 위해서 인터넷 프로토콜을 통한 고화질의 데이터 처리에 대한관심이 통신업계의 화두로 등장하고 있다. 본 연구에서는 소규모에서 사용되는 표준 라우팅 프로토콜인, RIP 환경과 대규모 자율 네트워크에서 사용되는 링크 상태 라우팅 프로토콜인, OSPF 환경을 구현하여 IPTV 서비스 중에서 방송 화질의 PSNR값으로 성능을 측정하고 평가하여 효율적인 IPTV 서비스를 위한 네트워크 구축 방안을 제시하고자 한다.
Zheng, Yuhui;Ma, Kai;Yu, Qiqiong;Zhang, Jianwei;Wang, Jin
Journal of Information Processing Systems
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제13권5호
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pp.1168-1182
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2017
In the past decades, various image regularization methods have been introduced. Among them, total variation model has drawn much attention for the reason of its low computational complexity and well-understood mathematical behavior. However, regularization parameter estimation of total variation model is still an open problem. To deal with this problem, a novel adaptive regularization parameter selection scheme is proposed in this paper, by means of using the local spectral response, which has the capability of locally selecting the regularization parameters in a content-aware way and therefore adaptively adjusting the weights between the two terms of the total variation model. Experiment results on simulated and real noisy image show the good performance of our proposed method, in visual improvement and peak signal to noise ratio value.
In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.
A photonic integrated interferometric imaging system possesses the characteristics of small-scale, low weight, low power consumption, and better image quality. It has potential application for replacing conventional large space telescopes. In this paper, the principle of photonic integrated interferometric imaging is investigated. A novel lenslet array arrangement and lenslet pairing approach are proposed, which are helpful in improving spatial frequency coverage. For the novel lenslet array arrangement, two short interference arms were evenly distributed between two adjacent long interference arms. Each lenslet in the array would be paired twice through the novel lenslet pairing approach. Moreover, the image reconstruction model for optical interferometric imaging based on compressed sensing was established. Image simulation results show that the peak signal to noise ratio (PSNR) of the reconstructed image based on compressive sensing is about 10 dB higher than that of the direct restored image. Meanwhile, the normalized mean square error (NMSE) of the direct restored image is approximately 0.38 higher than that of the reconstructed image. Structural similarity index measure (SSIM) of the reconstructed image based on compressed sensing is about 0.33 higher than that of the direct restored image. The increased spatial frequency coverage and image reconstruction approach jointly contribute to better image quality of the photonic integrated interferometric imaging system.
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 부분적으로 가려진 먼 거리 3차원 물체의 인식 향상을 위한 새로운 direct pixel-mapping (DPM)방법을 제안한다. 제안 방법은 커브형 집적영상 시스템에서 DPM 방법에 의해 먼 거리에 위치한 3차원 물체로부터 픽업된 요소영상배열 (elemental image array, EIA)은 가시적으로 가까운 거리에서 픽업한 것과 같은 새로운 요소영상배열을 생성한다. 이러한 특성은 재생한 3차원 물체 영상의 해상도를 향상 시킬 수 있고, 이로 인하여 먼 거리에 위치한 3차원 물체에 대한 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 컴퓨터적 실험결과와 기존 방법과의 비교를 통하여 제안방법으로 재생한 물체의 PSNR과 NCC의 값이 평균 1.75dB와 4.56% 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환에 의해서 얻어진 고주파 대역에 웨이블렛 변환을 반복 적용하면 분해된 대역들이 필터링 방향에 따라서 대역 내의 웨이블렛 계수의 자승합으로 정의되는 에너지량을 다르게 갖는 특성을 이용하여 영상을 압축 부호화한다. 2차원 영상에 웨이블렛 변환을 적용하면 하나의 저해상도 영상과 세 개의 고주파 대역을 얻을 수 있다. 원영상에 포함되어 있는 고주파 성분은 웨이블렛 변환에 의해서 수평 방향, 수직 방향, 대각 방향의 윤곽선 형태로 세 개의 고주파 대역에 나뉘어서 존재하게 된다. 이러한 세 개의 고주파 대역에 다시 웨이블렛 변환을 적용하면, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 저역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 크게 나타나지만, 윤곽선 방향과 동일한 방향으로 고역 통과 필터링되어 얻어진 대역에서는 에너지량이 적게 나타난다. 그러므로, 효율적인 압축을 위하여 에너지량이 적은 대역들을 부호화 과정에서 제외하며 제외되지 않은 나머지 대역들은 대역에 따라 DPCM 또는 임계값을 이용하여 양자화한 후에 엔트로피 부호화한다. 본 논문에서 제안한 방법은 압축률과 화질면에서 기존의 웨이블렛 변환과 벡터 양자화를 이용한 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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