영상의 품질을 측정하는 것은 영상처리에서 매우 중요한 문제이다. 지금까지 영상 품질을 측정하기 위한 다양한 방법들이 제시되었고, 이들은 수학적인 관점에서 영상의 품질을 적절히 표현해주고 있다. 그러나, 수학적인 측정과 인간의 시각에 의해서 측정되는 품질은 서로 다를 수 있고 영상이 전달되는 최종 대상체는 인간의 시각이기 때문에 이를 고려한 영상품질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성을 고려하여 영상 품질을 측정할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 사람의 시각은 영상의 전체적인 품질을 판단하면서도 국부적인 위치에서의 품질을 판단하며, 전체적인 영상의 품질보다는 국부적인 위치에서의 품질이 시각적인 영상품질 판단에 미치는 영향이 크다. 본 논문에서는 영상을 세그먼트화하고 각 세그먼트화된 영상에서 얻어진 영상 품질 값에 스코어링을 하는 통계적 기법을 사용하여 시각에 의한 판단과 유사한 결과를 얻었다.
In this paper, we present a method to automatically quantify the three-dimensional (3D) volume of red blood cells (RBCs) using off-axis digital holographic microscopy. The RBCs digital holograms are recorded via a CCD camera using an off-axis interferometry setup. The RBCs' phase image is reconstructed from the recorded off-axis digital hologram by a computational reconstruction algorithm. The watershed segmentation algorithm is applied to the reconstructed phase image to remove background parts and obtain clear targets in the phase image with many single RBCs. After segmenting the reconstructed RBCs' phase image, all single RBCs are extracted, and the 3D volume of each single RBC is then measured with the surface area and the phase values of the corresponding RBC. In order to demonstrate the feasibility of the proposed method to automatically calculate the 3D volume of RBC, two typical shapes of RBCs, i.e., stomatocyte/discocyte, are tested via experiments. Statistical distributions of 3D volume for each class of RBC are generated by using our algorithm. Statistical hypothesis testing is conducted to investigate the difference between the statistical distributions for the two typical shapes of RBCs. Our experimental results illustrate that our study opens the possibility of automated quantitative analysis of 3D volume in various types of RBCs.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.304-309
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1999
In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.
Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.
영상처리 분야에서 원래의 순수 이미지를 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 여러 가지 원인으로 인하여 발생하는 잡음의 발생을 완벽하게 막는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하거나 최대한 줄이는 것이 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 이미지를 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하고, 이를 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 잡음의 분산의 수준에 관계없이 본 연구에서 제안한 통계적 잡음제거 방법론을 통해 기존의 시그마 필터보다 현저하게 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 지문 이미지를 잡음원으로 하는 난수 생성기를 제안한다. 생체 정보를 잡음원으로 하는 난수 생성기는 아직까지 세계적으로 제안되지 않고 있다. 제안한 난수 생성기는 한 지문에 대하여 평균 9,334 비트를 0.03초에 생성하며, 생성된 비트 열은 NIST에서 권장한 16개의 난수성 통계 검증들을 모두 통과하였다.
In this paper, we proposed automatic searching algorithm of thresholding value using multilevel thresholding for face segmentation from input bust image effectively. The proposed algorithm extracted the thresholding value of brightness that is formed background region, face region and hair region without illumination, background and face size from input image. The statistical projection analysis project the brightness of multilevel thresholding image into horizontal and vertical direction and decide the thresholding value of face. And the algorithm extracted elliptical type block of face from input image in order to reduce the back ground region and hair region efficiently. The proposed algorithm can reduce searching area of feature extraction and processing time for face recognication.
The fMRI which can express the function of brain as MR image is now being studied. The study on the functional image has usually been performed with the MRI in 4 tesla class in goneral, but if gradient echo imaging method could be used, it might make the most of what it has with the MRI in 1.5 tesla class. However, the lack of adequate image post-processing software prevents it from being used as widely as it could be. For the image post-processing algorithm of the functional image, subtraction method and several statistical methods are used with continuous introduction of new method recently. In this paper, we suggest adaptation of wavelet algorithm for obtaining a more reliable brain function map.
A method for detecting foreign substances in mould based on scatter grams was presented to protect moulds automatically during moulding production. This paper proposes a wavelet transform foreign detection method based on Monte Carlo analysis mechanism to identify foreign objects in the tube. We use the Monte Carlo method to evaluate the image, and obtain the width of the confidence interval by the deviation statistical gray histogram to divide the image type. In order to stabilize the performance of the algorithm, the high-frequency image and the low-frequency image are respectively drawn. By analyzing the position distribution of the pixel gray in the two images, the suspected foreign object region is obtained. The experiments demonstrate the effectiveness of our approach by evaluating the labeled data.
Purpose - To active the Korea kimchi distribution, this study aims to investigate the effect of Korea national image and kimchi image on kimchi purchase intention. this study suggest the strategies for kimchi export to China by examining how the Chinese perceptions of Korean kimchi. Research design, data, and methodology - For this study, empirical analysis was conducted based on survey results. A questionnaire was distributed to a total of 400 Chinese consumers. Of these, 280 were collected and 278 were used for statistical processing, excluding 2 that were found to be unsuitable for analysis. This study was performed by the regression analysis using the spss24 statistical program. Results - As a results, It was not significant that the Chinese consumers' familiarity on the Korea image will have a positive effect on their kimchi purchase intention. On the other hand, the kimchi/Korean food image of Chinese consumers' will increase their kimchi consumption experience. Conclusions - The Chinese consumers' positive image on kimchi/Korean food in terms of the unique characteristics of kimchi, health aspects and preference of kimchi is positively influenced when they have higher image on Korea related to its national characteristics, and that of the higher image for Korea has a positive effect on kimchi purchase intention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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