Single-port video-assisted thoracic surgery (VATS) has slowly established itself as an alternate surgical approach for the treatment of an increasingly wide range of thoracic conditions. The potential benefits of fewer surgical incisions, better cosmesis, and less postoperative pain and paraesthesia have led to the technique's popularity worldwide. The limited single small incision through which the surgeon has to operate poses challenges that are slowly being addressed by improvements in instrument design. Of note, instruments and video-camera systems that are narrower and angulated have made single-port VATS major lung resection easier to perform and learn. In the future, we may see the development of subcostal or embryonic natural orifice translumenal endoscopic surgery access, evolution in anaesthesia strategies, and cross-discipline imaging-assisted lesion localization for single-port VATS procedures.
Many studies for measuring vibration using image signal are suggested. These methods can measure vibration of multi-points simultaneously. However, it has the disadvantage that is very sensitive to an environment. If the measured environment is not good, image signals can be measured including much background noise. So, it is difficult to obtain accurate vibration from the measured image signals. Another problem is that camera imaging has a resolution limit. Because the resolution of the camera image is relatively much lower than that of a data acquisition system, accurate measuring vibration cannot be performed. In this paper, we proposed the enhanced technique for measuring vibration using camera signal. The key word of this paper is a curve fitting. The curve fitting can exactly detect the measurement line of interested object. So, we can measure the vibration in noisy environment. Also, it can overcome the resolution limit.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.229-235
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2019
Due to the development of video and optical technology today, video equipments are being used in a variety of fields such as identification, security maintenance, and factory automation systems that generate products. In this paper, we investigate an algorithm that effectively recognizes an experimental object in an input image with a partial problem due to the mechanical problem of the input imaging device. The object recognition algorithm proposed in this paper moves and rotates the vertices constituting the outline of the experimental object to the positions of the respective vertices constituting the outline of the DB model. Then, the discordance values between the moved and rotated experimental object and the corresponding DB model are calculated, and the minimum discordance value is selected. This minimum value is the final discordance value between the experimental object and the corresponding DB model, and the DB model with the minimum discordance value is selected as the recognition result for the experimental object. The proposed object recognition method obtains satisfactory recognition results using only partial information of the experimental object.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.390-407
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2011
Three-dimensional (3D) video technologies are becoming increasingly popular, as it can provide users with high quality and immersive experiences. However, color inconsistency between the camera views is an urgent problem to be solved in multi-view imaging. In this paper, a perception-based color correction method for multi-view images is proposed. In the proposed method, human visual sensitivity (VS) and visual attention (VA) models are incorporated into the correction process. Firstly, the VS property is used to reduce the computational complexity by removing these visual insensitive regions. Secondly, the VA property is used to improve the perceptual quality of local VA regions by performing VA-dependent color correction. Experimental results show that compared with other color correction methods, the proposed method can greatly promote the perceptual quality of local VA regions greatly and reduce the computational complexity, and obtain higher coding performance.
고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 이용한 압축 동영상의 성능 향상을 위한 잔여신호 필터에 대해 제안한다. 영상 획득 과정에서 발생된 첨가 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 고주파 성분의 존재로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 제안된 필터 과정에서는 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수 및 주어진 양자화 스텝 사이즈를 이용하여 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 압축 효율을 높이고자 했다. 또한 노이즈에 대한 매개변수를 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 변환과 양자화 과정을 통해 잔여신호 필터의 계산량을 줄이기 위해 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
영상만을 기반으로 하는 유고감지 시스템은 다양한 주변 환경의 변화에 영향을 받아 성능이 크게 저하될 수 있다. 그 중 가장 큰 요인으로 야간에 차량 헤드라이트의 영향과 갑작스런 기상 변화에 따른 관심영역 (ROI) 및 배경정보가 변화되어 오감지율이 증가한다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 기반을 둔 시스템에 레이저 스캐너를 활용한 시스템을 통합한 시스템을 제안하고 구현하였다. 실험에서 영상 기반을 둔 시스템의 대다수의 문제점을 극복할 수 있었고, 이로 인한 시스템에 대한 신뢰성 문제도 향상 될 수 있음을 인식할 수 있는 유의한 결과를 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4170-4188
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2014
In this study, we present a denoising algorithm for high-frame-rate videos in an ultra-low illumination environment on the basis of Kalman filtering model and a new motion segmentation scheme. The Kalman filter removes temporal noise from signals by propagating error covariance statistics. Regarded as the process noise for imaging, motion is important in Kalman filtering. We propose a new motion estimation scheme that is suitable for serious noise. This scheme employs the small motion vector characteristic of high-frame-rate videos. Small changing patches are intentionally neglected because distinguishing details from large-scale noise is difficult and unimportant. Finally, a spatial bilateral filter is used to improve denoising capability in the motion area. Experiments are performed on videos with both synthetic and real noises. Results show that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art methods in both peak signal-to-noise ratio objective evaluation and visual quality.
본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
Based on the cardiac PACS application collected from three university hospitals across the country, this research showed us a composition method of a server and storage devices with conditions in the field. Also, we founded the practical use of software making the best of cardiovascular PACS features. In addition, it also examined the components and requirements of the key functions that are available in the cardiovascular sector. We will be investigated the design experience and applications on stable storage and transmission of large video clip data, cardiovascular analysis, and gear interlocks through the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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