Parameterization has been one of very important research subjects in several application areas including computer graphics. In the parameterization research, the problem of mapping 3D polygonal model to 2D plane has been studied frequently, but the previous methods often fail to handle complicated shapes of polygonal surfaces effectively as well as entail distortion between the 3D and 2D spaces. Several attempts have been made especially to reduce such distortion, but they often suffer from the problem when an arbitrary rectangular surface region on 3D model is locally parameterized. In this paper, we propose a new local parameterization scheme based on the projection level set method. This technique generates a series of equi-distanced curves on the surface region of interest, which are then used to generate effective local parameterization information. In this paper, we explain the new technique in detail and show its effectiveness by demonstrating experimental results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1685-1695
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1996
The postprocessing of compressed images based on the projections onto convex sets and the constrained minimization imposes several constraints on the procesed data. The quantization constraint has been commonly used in various algorithms. Quantization is many-to-one mapping, by which all the dat in a quantization region are mapped to the corresponding representative level. The basic idea behind the projection onto the QCS(quantization constraint set) is to prevent the processed data from diverging from the original quantization region in order to redue the artifacts caused by filtering in postprocessing. However, there have been few efforts to analye the POQCS(projection onto the QCS). This paper analyzed mathematically the POQCS of filtered data from the viewpoint of minimizing the mean square error. Our analysis shows that a proper filtering technique followed by the POQCS can reduce the quantization distortion. In the conventional POQCS, the outside data of each quantization region are mapped into the corresponding boundary. Our analysis also shows that mappingthe outside data to the boundary of a subregion of the quantization region yields lower distortion than does the mapping to the boundary of the original region. In addition, several examples and discussions on the theory are introduced.
The spatially resolved spray volume fractions from both line-of-sight data of direct measuring cells and a laser diffraction particle analyzer (LDPA) are tomographically reconstructed by the Convolution Fourier transformation, respectively. Asymmetric sprays generated from a twin-hole injector are tested with 12 equiangular projections of measurements. For each projection angle, a line-of-sight integrated injection rate was measured using a direct sampling method and also a liquid volume fraction from a set of line-of-sight Fraunhofer diffraction measurements was measured using a light extinction method. Interpolated data between the projection angles effectively increase the number of projections, significantly enhancing the signal-to-noise level in the reconstructed data. The reconstructed volume fractions from the direct sampling cells were used as reference data for evaluating the accuracy of the volume fractions from the LDPA.
We propose a new framework which expresses the mist and scratches of cracked ice by an impact. We combine the grid projection technique, boundary particles method, and level-set method commonly used in fluid simulations to determine the region on the surface of an ice object which is affected by a collision. Mist is then generated in proportion to the impact, and immediately diffused, using a geodesic distance field to limit dissipation. The gradient of the mist is subsequently used to create realistic patterns of scratches and elongated air bubbles. Cracks of the ice object can also be considered, and the density of the mist made to vary realistically between fragments. As a result, our method not only represents high-quality ice effects, but also allows easy integration into existing rigid body simulation solvers.
In diagnostic radiology, each part is examined through serial radiography in most cases of general radiography. However, the reality is that, as for diagnostic reference level, measured values have been set up only for AP projection of each part and lateral projection. In the clinical setting, cumulative dose is incurred by serial radiography of patients, and this can make comparison of diagnostic reference level and cumulative exposure dose impossible or can lead to underestimation of diagnostic reference level. In this study, measurement of cumulative dose of serial radiography of each part revealed that when converting entrance surface dose to effective dose in case it is included in the exposure field, cumulative dose measured from a maximum of 38.06% to a minimum of 0.23% of individual dose limitation of the public. Also, when converting entrance surface dose of each part that is not included in the exposure field into effective dose, it measured from a maximum of 5% to a minimum of 0.04% of individual dose limitation of the public. Results of this study show entrance surface dose substantially increases in serial radiography of each part. Therefore, it is deemed that hospitals need to establish diagnostic reference level specifically, and subdivision of radiography orders for patients is also required in order to reduce unnecessary inspections. Moreover, the need of accurate exposure field is emphasized in case of inspection of several parts.
Park, Jikoon;Kim, Kyotae;Yoon, Inchan;Choi, Ilhong;Jung, Hyungjin;Kang, Sangsik;Noh, Sicheul;Jung, Bongjae
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.7
no.6
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pp.389-395
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2013
This study intended to investigate the optimum conditions for lumbar test that has the highest level of irradiation conditions among general test sites. To to this, the most widely used irradiation conditions in terms of statistics were set as standards; test groups applied with DMF were selected; tests groups suitable for clinical trials were selected by using suggested patient dose. Blind tests were conducted by 10 specialists and radiologists. The results suggested that under the optimum conditions, the radiation dose reduction of 2.09 mGy, 4.42 mGy and 3.65 mGy can be achieved in forward-backward test, lateral test and 4-direction test, respectively. There is a need of further studies on the optimization of irradiation conditions in accordance with the conditions of patients.
Reliable tracking of moving humans is essential to motion estimation, video surveillance and human-computer interface. This paper presents a new approach to human motion tracking that combines appearance-based and model-based techniques. Monocular color video is processed at both pixel level and object level. At the pixel level, a Gaussian mixture model is used to train and classily individual pixel colors. At the object level, a 3D human body model projected on a 2D image plane is used to fit the image data. Our method does not use inverse kinematics due to the singularity problem. While many others use stochastic sampling for model-based motion tracking, our method is purely dependent on nonlinear programming. We convert the human motion tracking problem into a nonlinear programming problem. A cost function for parameter optimization is used to estimate the degree of the overlapping between the foreground input image silhouette and a projected 3D model body silhouette. The overlapping is computed using computational geometry by converting a set of pixels from the image domain to a polygon in the real projection plane domain. Our method is used to recognize various human motions. Motion tracking results from video sequences are very encouraging.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.230-240
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2022
Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.
Purpose To assess the effect of deep learning image reconstruction (DLIR) for head CT in pediatric patients. Materials and Methods We collected 126 pediatric head CT images, which were reconstructed using filtered back projection, iterative reconstruction using adaptive statistical iterative reconstruction (ASiR)-V, and all three levels of DLIR (TrueFidelity; GE Healthcare). Each image set group was divided into four subgroups according to the patients' ages. Clinical and dose-related data were reviewed. Quantitative parameters, including the signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR), and qualitative parameters, including noise, gray matter-white matter (GM-WM) differentiation, sharpness, artifact, acceptability, and unfamiliar texture change were evaluated and compared. Results The SNR and CNR of each level in each age group increased among strength levels of DLIR. High-level DLIR showed a significantly improved SNR and CNR (p < 0.05). Sequential reduction of noise, improvement of GM-WM differentiation, and improvement of sharpness was noted among strength levels of DLIR. Those of high-level DLIR showed a similar value as that with ASiR-V. Artifact and acceptability did not show a significant difference among the adapted levels of DLIR. Conclusion Adaptation of high-level DLIR for the pediatric head CT can significantly reduce image noise. Modification is needed while processing artifacts.
Purpose : The purpose of this study was to reduce Entrance Surface Dose and maintain image quality by changing Source to Image receptor Distance. And we'd like to compare ESD on this study to DRLs in other contries. Materials and Methods : We used indirect DR system(Definium 8000, General Electric, USA)and phantom(ART-200X, Flukebiomedical, USA),glass dosimeters(GD-352M, Asahi Techno Glass, Japan)for this study. The imagies were obtained throuh 80kVp fixed, and different tube currents using AEC mode in $16{\times}16$(inch) field size and changing Source to Image receptor Distance from 100 cm to 130 cm per 10 cm unit. The phantom with attaching 5 glass dosimeters on abdomonal skin was set at supine and erect position as a anterioposterial projection on detector For measuring Entrance Surface Dose. Image analysis was conducted by histograms of Image J(1.46r) which was given from National Institutes of Health(NIH). Results : Due to inverse square law of distance, the tube currents were increasing 42.6 % in supine position and 32.6 % in erect position according to the change of Source to Image receptor Distance. While Entrance Surface Doses were rapidly decreasing 14.2 % in supine position and 29.4 % in erect position according to the change of Source to Image receptor Distance. As the results of histogram using Image J, pixel mean values from 100 cm to 110 cm, 120 cm and 130 cm were decreasing each 1.4%, 2.5%, 2.7%, 4.5%, 2.2 %, 5.8 % in supine, erect position. While standard deviations from 100 cm to 110 cm, 120 cm and 130 cm were increasing each 1.4 %, 2.5 %, 2.5 %, 4.0 %, 2.0 %, 4.9 % Consequently, there are no significant differences in abdomen images taken. Conclusion: As the results described above, we strongly recommend using long Sourceto Image receptor Distance than 100cm that we have been using. So, we should deliver less Entrance Surface Dose to the patients while maintaining image quality in abdomen radiography.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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