International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권3호
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pp.48-55
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2016
Conventional techniques for solving the noise problem have problems to generate different results, depending on the image size and weight values of the used masks, and they require many operations by using a complex formula. In this paper, we propose an image enhancement algorithm to solve the noise problem in a simple, yet easy-to-use way. For this purpose, we determined the difference between the noise of the two adjacent pixels for the horizontal and vertical, and for the two diagonal directions that each of the noise problem occurred, and then we got the average value of these pixel values. Then, we solve the noise problem by using the optimal average value in accordance with occurrence of the noise in the horizontal and vertical, and two adjacent pixels in a diagonal direction. As a result, we got the result that the noise solution in a simple, yet easy-to-use method to obtain a resultant image.
수열처리법을 이용하여 저품위의 잠비아산 천연 자수정의 색상 개선을 행하였다. 수열처리 조건은 다음과 같다. 즉, 수열용매 6M-HCI, 반응온도 $300^{\circ}C$, 반응시간 30시간, 충진율 40%이었다. 이와 같은 조건에서 고품질 적자색의 자수정이 얻어졌다. ICP/AES 결과로부터 색 향상은 잠비아산 자수정의 내부에 존재하는 Fe 원소의 함량이 영향을 미치는 것을 알았다. 또한 UV-VIS-NIR분석결과 처리전 잠비아산 수정과 비교해 550nm 흡수피크가 작아짐을 볼 수 있었다. 본 연구의 결과는 수열처리가 잠비아산 자수정의 상업적인 가치 증가에 있어서 적합한 방법이었다.
This paper has designed a mixing enhancement apparatus called Lobed-plate and Step-plate and comparatively calculated desulfurization efficiency of when its shape was changed. The parameters used at this time were the shape, SR ratio and the number of nozzles of the mixing enhancement apparatus and comparatively analyzed desulfurization efficiency according to these parameters. As a result, the Step-plate appeared as more highly by around 4% than Lobed-plate in desulfurization efficiency according to the shape of the mixing promotion apparatus, and when the desulfurization efficiency as a SR ratio is considered, it appeared highly by an average of 5% when the SR ratio is 3 rather than 2. As a result of comparing desulfurization efficiency by fixing the SR ratio and setting the number of nozzles as 4 pieces and 6 pieces, there was no big change in desulfurization efficiency when the SR ratio is 2, but it could be confirmed to improve by around 5% when the SR ratio is 3 when time passed 8 seconds.
영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.
Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.
To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
The purpose of this retrospective study was to describe the characteristics of magnetic resonance imaging (MRI) findings in dogs with meningoencephalitis of unknown etiology (MUE), and to evaluate the usefulness of meningeal enhancement. Thirty-two dogs were included in MUE group on the basis of clinical signs, MRI findings and cerebrospinal fluid (CSF) results, and for comparison of the meningeal enhancement, twenty-three dogs with normal MRI, normal CSF and no clinical sign were included in the control group. The evaluated MRI findings included lesion site, lesion number, signal intensity of each MRI sequence, mass effect, perilesional edema, contrast enhancement, and meningeal enhancement. The MUE was most frequently associated with multiple lesions (50%) with perilesional edema (72%) in forebrain (66%) that were hyperintense (92%) in T2W and FLAIR images. Of the meningeal enhancement, there was no significant difference between the control group and the MUE groups in the pachymeningeal enhancement. However, leptomeningeal (or both) enhancement was found relatively high proportion in the MUE group than in the control group (P < 0.001, Odd ratio = 10.26), and based on this result, leptomeningeal (or both) enhancement is considered to be significant finding for indicating MUE.
본 연구는 북한이탈주민들의 자기고양 편파가 성격, 사회적 관계, 문화적 측면 중 어느 것에 의해 더 많이 영향을 받는가를 확인하고, 이 자기고양 편파가 우울감과 생활만족감이라는 심리적 적응 지표에 어떻게 영향을 미치는지를 확인하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 먼저 북한이탈주민들과 남한 주민들이 자기고양 편파와 문화적 측면에서 얼마나 유사한 수준을 보이는지를 확인할 필요가 있어서 북한이탈주민 대학생과 남한 대학생들을 대상으로 자기고양 편파 수준과 사회적 바람직성을 비교하였는데, 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 이 결과를 바탕으로 북한이탈주민 121명을 대상으로 자기고양 편파에 영향을 미치는 3가지 측면의 영향력 비중을 확인하기 위해 중다회귀분석을 실시하였는데, 지각된 사회적 지지와 낙관성의 순서대로 높은 설명력을 보였다. 지각된 차별감과 사회적 바람직성은 자기고양 편파와 유의미한 상관을 보였지만, 회귀분석에서는 설명량이 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 그리고 북한이탈주민의 자기고양 편파는 우울감과 생활만족도 모두에게 부적인 유의미한 설명력을 보였다. 이러한 결과는 주로 남자 북한이탈주민들이 보인 경향성을 반영하는 것으로서 주목을 끄는 것이다. 반면에 여자 북한이탈주민들이 보인 경향성은 기존의 연구 결과와 유사한 것이었다.
The goal of this study is to develop a program which can improve couples' communication skills that serve to enhance their relationships and to evaluate the effectiveness of the program. The summary of major result of the research were as follows; 1 The content of communication program for couples in the early marriage focused on improvement of communication skills, on enhancement of couples' intimacy and on coping ability for marriage life. 2. The developed program served to communication improvement for couples in the early marriage. Analyzing specifically the results of test before and after, the average scores of sub-areas such as listening, speaking and solving problems were all increased after the program than before the program. Significant differences of sub-areas appeared, either. 3. The developed program contributed to enhancement of couples' mutual understanding and their relationships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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