한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.29-34
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1996
This paper proposes a new concept in video called Graphical Video. Graphical Video is a content-based and scalable video representation. A video consists of several elements such as moving images, still images, graphics, characters and charts. All of these elements can be represented graphically except moving images. It is desirable to transform these moving images graphical elements so that they can be treated in the same way as other graphical elements. To achieve this, we propose a new graphical representation of moving images using spatio-temporal clusters, which consist of texture and contours. The texture is described by three-dimensional fractal coefficients, while the contours are described by polygons. We propose a method that gives domain pool location and size as a means to describe cluster texture within or near a region of clusters. Results of an experiment on texture quality confirm that the method provides sufficiently high SNR as compared to that in the original three-dimensional fractal approximation.
In this study, differences of texture image and preference for men's suit fabrics according to mechanical properties, hand and fabric information were investigated. 55 subjects evaluated texture image and preference of 12 kinds of wool blended fabrics. For statistical analysis, t-test and pearson correlation coefficients were used. The results were as follows: Most of mechanical properties effected on texture images, and bending property and shearing property were effected on tactile preference and purchasing preference. For hand, objective hand values showed correlations with subjective texture images and preferences, but THV had almost no correlations. In sensory images according to presence of fabric information, fabrics were evaluated thinner, lighter, more pliable and smooth by cognition of wool blending ratio. For sensibility images, fabrics were evaluated more refined, intellectual, dignified and less practicable after recognize of wool blending ratio. In preferences, tactile preference was increased and purchasing preference was decreased after recognize fabric information. Therefore, significant differences of texture image and preference were observed according to presence of fabric information.
Jiseon Oh;Jeong Min Lee;Junghoan Park;Ijin Joo;Jeong Hee Yoon;Dong Ho Lee;Balaji Ganeshan;Joon Koo Han
Korean Journal of Radiology
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제20권4호
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pp.569-579
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2019
Objective: To investigate the usefulness of computed tomography (CT) texture analysis (CTTA) in estimating histologic tumor grade and in predicting disease-free survival (DFS) after surgical resection in patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Eighty-one patients with a single HCC who had undergone quadriphasic liver CT followed by surgical resection were enrolled. Texture analysis of tumors on preoperative CT images was performed using commercially available software. The mean, mean of positive pixels (MPP), entropy, kurtosis, skewness, and standard deviation (SD) of the pixel distribution histogram were derived with and without filtration. The texture features were then compared between groups classified according to histologic grade. Kaplan-Meier and Cox proportional hazards analyses were performed to determine the relationship between texture features and DFS. Results: SD and MPP quantified from fine to coarse textures on arterial-phase CT images showed significant positive associations with the histologic grade of HCC (p < 0.05). Kaplan-Meier analysis identified most CT texture features across the different filters from fine to coarse texture scales as significant univariate markers of DFS. Cox proportional hazards analysis identified skewness on arterial-phase images (fine texture scale, spatial scaling factor [SSF] 2.0, p < 0.001; medium texture scale, SSF 3.0, p < 0.001), tumor size (p = 0.001), microscopic vascular invasion (p = 0.034), rim arterial enhancement (p = 0.024), and peritumoral parenchymal enhancement (p = 0.010) as independent predictors of DFS. Conclusion: CTTA was demonstrated to provide texture features significantly correlated with higher tumor grade as well as predictive markers of DFS after surgical resection of HCCs in addition to other valuable imaging and clinico-pathologic parameters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2400-2419
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2014
Pre-segmented pixels can reduce the difficulty of segmentation and promote the segmentation performance. This paper proposes a novel segmentation method based on merging texture superpixels by computing inner similarity. Firstly, we design a set of Gabor filters to compute the amplitude responses of original image and compute the texture map by a salience model. Secondly, we employ the simple clustering to extract superpixles by affinity of color, coordinates and texture map. Then, we design a normalized histograms descriptor for superpixels integrated color and texture information of inner pixels. To obtain the final segmentation result, all adjacent superpixels are merged by the homogeneity comparison of normalized color-texture features until the stop criteria is satisfied. The experiments are conducted on natural scene images and synthesis texture images demonstrate that the proposed segmentation algorithm can achieve ideal segmentation on complex texture regions.
In landscape simulatin, it is necessary to express very realistic image generated by computer graphics. One solution is to use texture mapping; however, it needs a lot of work and time to obtain images for texture mapping since there are huge variety of images for buildings, roads, stations and so on, and the landscape image is diverse due to the weather and time. Especially, weathered images such as stain on walls, crack on roads and so forth, are needed to make the landscape image very realistic. These weathered images do not have to be strict so that it saves a lot of work and time for obtaining the images for texture mapping if we can generate a variety of weathered images automatically. Therefore, this paper describes how to generate a variety of weathered images automatically by changing the weathered shape of the original image.
Objective: The aim of this study was to develop an automated computer-aided diagnostic system for diagnosis of thyroid cancer pattern in fine needle aspiration cytology (FNAC) microscopic images with high degree of sensitivity and specificity using statistical texture features and a Support Vector Machine classifier (SVM). Materials and Methods: A training set of 40 benign and 40 malignant FNAC images and a testing set of 10 benign and 20 malignant FNAC images were used to perform the diagnosis of thyroid cancer. Initially, segmentation of region of interest (ROI) was performed by region-based morphology segmentation. The developed diagnostic system utilized statistical texture features derived from the segmented images using a Gabor filter bank at various wavelengths and angles. Finally, the SVM was used as a machine learning algorithm to identify benign and malignant states of thyroid nodules. Results: The SVMachieved a diagnostic accuracy of 96.7% with sensitivity and specificity of 95% and 100%, respectively, at a wavelength of 4 and an angle of 45. Conclusion: The results show that the diagnosis of thyroid cancer in FNAC images can be effectively performed using statistical texture information derived with Gabor filters in association with an SVM.
원격 탐사의 SAR 영상을 이용한다면 구름이나 기상 조건의 변화에 관계없이 지속적으로 영상을 얻을 수 있어 해빙 관측에 적합하다. 해빙에는 여러 가지 종류가 있어 이를 분류해서 결과를 관측한다면 종류별 변화를 보다 쉽게 볼 수 있다. 본 연구에서는 감독분류의 최소 거리(minimum distance) 기법을 이용하여 해빙을 분류하였다. SAR 영상을 이용했을 때와 텍스쳐 영상을 이용한 결과를 비교했을 때의 정확도를 비교하였다. Radarsat-2의 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높았지만, 대체적으로 SAR 영상을 사용하였을 때 전체 정확도가 높게 나타났다.
Park, Scott;Choi, Hyun-Jun;Yang, Won-Jae;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.173-180
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2014
This paper investigates the robustness of watermarking techniques for stereo or multi-view images generated from texture and depth images. A three-dimensional (3D) warping technique is applied to texture and depth images to generate stereo or multi-view images for a 3D display. By using the 3D warping technique, in this paper, we developed watermarking techniques and evaluated the robustness of these techniques that can extract watermarks from texture images even when the viewpoints are moved. A depth image is used to generate a stereo image with the largest viewpoint difference to the left and right. The overlapping region in the stereo image that does not disappear after warping is then obtained, and DWT is applied to this region to embed a watermark in the LL sub-band. The proposed watermarking techniques were found to yield bit error rates of about 3%-16% when they were applied to stereo images generated from texture and depth images. Furthermore, the results showed that the copyright could be seen when the extracted watermark was visually confirmed.
The purpose of this study is to compare the subjective texture of actual objects and their picture images on the Internet to find out a method to present visual images in order to supply information similar real objects. For this study, seven knit fabrics and four presentation methods of visual images including twice magnifications and two dimensions of 2D and 3D. The results of this study were as follows: There are significant differences among subjective textures evaluated by touching seven fabrics actually and we can verify the effects of fiber contents and loop length of knit on textures. We can find out differences of texture depending on presentation methods. In case of 2D evaluation of knits fabrics, visual images of real size present a little exact information on roughness and heaviness whereas those of twice magnification do roughness, wetness, softness and luster. And 3D images give us more exact information of textures on softness, heaviness and warmness, but rather twice enlarged 3D image can't supply an information of heaviness texture.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Regarding global and local factors of a set of features, a given single image or multiple images is a common approach in image processing. This paper introduces an application of an adaptive version of non-local filter whose original version searches non-local similarity for removing noise. Since most images involve texture partner in both foreground and background, extraction of signified regions with texture is a challenging task. Aiming to the detection of visual attention regions for images with texture, we present the contrast analysis of image patches located in a whole image but not nearby with assistance of the adaptive filter for estimation of non-local divergence. The method allows extraction of signified regions with texture of images of wild life. Experimental results for a benchmark demonstrate the ability of the proposed method to deal with the mentioned challenge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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