Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.9
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pp.37-49
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1992
The standard definition of computational vision is a set of inverse problems of recovering surfaces from images. Thus the common characteristics of the most early vision problems are ill-posed. The main idea for solving ill-posed problems is to restrict the class of admissible solutions by introducing suitable a priori knowledge. Standard regurarization methods lead to satisfactory solutions of early vision problems but cannot deal effectively and directly with a few general problems, such as discontinuity and fusion of information from multiple modules. In this paper, we discuss limitations of standard regularization theory and present new stochastic method. We will outline a rigorous approach to overcome part of ill-posedness of image restoration, edge detection, and stereo vision problems, based on Bayes estimation and MRF(Markov random field) model, that effectively deals with the problems. This result makes one hope that this framework could be useful in the solution of other vision problems.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.12
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pp.17-23
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1997
A 3-D vision system is developed to evaluate blanks' line up and monitor gap and thickness difference between blanks in tailored blank welding system. A structured lighting method is used for 3-D vision recognition. Images of sheared portion in blanks are irregular according to roughness of blank surface, shape of sheared geometry and blurring. It is difficult to get accurate and reliable informations in the case of using binary image processing or contour detection techniques in real time for such images. We propoe a new energy integration method robust to blurring and changes of illumination. The method is computationally simple, and uses feature restoration concept, different to another digital image restoration methods which aim image itself restoration and may be used in conventional applications using structured line lighting technique. Experimental results show this system measuring repeatability is .+-. pixel for gap and thickness difference in static and dynamic tests. The data are expected to be useful for preview gap control.
Mammalian eyes have a limited ability to regenerate once neurons degenerate. This results in visual impairment that impacts the quality of life among adult populations as well as in young children leading to lifelong consequences. Various therapies are in development to restore vision, and these include gene therapy, stem cell therapy, in-vivo transdifferentiation, and transplantation of a patient's whole eye obtained from interspecies blastocyst complementation. This review discusses advances in the research as well as hurdles that need to be resolved to have a successful restoration of vision.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, Ho-Wook;Ryu, Ki-Yun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.5
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pp.439-445
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2007
Stereoscopic viewing is an efficient technique for not only computer vision but also remote sensing applications. Generally, stereo pair obtained at the same time is necessary for 3D viewing, but it is possible to synthesize a stereomate suitable for stereo view with a single image and disparity-map. There have been researches concerning the generation of the synthetic stereomate from remote sensing imagery. However it is hard to find researches concerning the restoration of occlusion in stereomate. In this paper, we generated synthetic stereomates from remote sensing images, focused on the occlusion restoration. In order to figure out proper restoration methods depending on the spatial resolution of remote sensing imagery, we tested several methods including general interpolation and inpainting technique, then evaluated the results.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.3
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pp.112-119
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2005
In this paper, a model of neural circuit was proposed, which abstracts the depth information in two images gotten from right and left retinas. The proposed neural circuit corresponds to binocular stereo vision based on psychologic and physiological knowledge, and we examine a restoration method of three-dimensional surface. In case of drawing a disparity based on characteristics of images, we can not abstract the depth information correctly if resemblant characteristics are repeated on the boundary region of an object. A binocular disparity is decided in a model of neural circuit by abstraction, synthesis, and correction of a disparity. And we propose a method which restores three-dimensional shape by correcting a depth information, and also restores a three-dimensional surface by mapping a left input image on the restored three-dimensional shape. And we confirmed that the computation time for disparity abstraction can be greatly reduced through the simulation.
Jeon, Young Woo;Kim, Sung Soo;Ha, Sang Wook;Lee, Young Dae;Seul, Chul Hwan;Tark, Kwan Chul;Cho, Eul Jae;Yoo, Won Min
Archives of Plastic Surgery
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v.34
no.5
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pp.663-666
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2007
Purpose: Autologous fat injection into the facial area is a frequently used technique in aesthetic plastic surgery for augmentation of the soft tissue. Fat injection is a very safe procedure because of the advantage of being autologous tissue. Minimal foreign body reaction or infections are noted after fat injection. However, there may be some complications including those as severe as blindness. There have been some case reports on visual disturbances after autologous fat injection reported in the literature. Methods: A 21-year-old female patient underwent autologous fat injection into left eyebrow area to correct depression of soft tissue. Immediately after injection of autologous fat, she complained sudden visual loss on the left eye. She had come to our emergency room and ophthalmologic evaluation showed that the patient could only recognize hand motion. There was no abnormality of the optic nerve on magnetic resonance imaging. Suspecting an ischemic optic neuritis from fat embolism of the central retinal artery, the patient was treated conservatively with occular massage, antiglaucomatic agent, anti-inflammatory drugs and antibiotics. Visual field examination showed visual defect of half the lower hemisphere. Results: While maintaining antiglaucomatic agents and non steroidal anti inflammatory drugs, fundoscopic examination showed no abnormalities on the second day of admission. Visual field examination showed an improvement on the fourth day along with decreased eyeball pain. Significant improvement of vision was noted and the patient was discharged on the fifth day of admission. The patient was followed-up 2 days afterwards with improved vision and visual field defect. Conclusion: We describe an unusual case of sudden unilateral visual disturbance following autologous fat injection into periorbital area.
Restoring of damaged images is a fundamental problem that was attempted before digital image processing technology appeared. Various algorithms for reconstructing damaged images have been introduced. However, the results show inferior restoration results compared with manual restoration. Recent developments of DNN (Deep Neural Network) have introduced various studies that apply it to image restoration. However, if the wide area is damaged, it can not be solved by a general interpolation method. In this case, it is necessary to reconstruct the damaged area through contextual information of surrounding images. In this paper, we propose an image restoration network using a generative adversarial network (GAN). The proposed system consists of image generation network and discriminator network. The proposed network is verified through experiments that it is possible to recover not only the natural image but also the texture of the original image through the inference of the damaged area in restoring various types of images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.4
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pp.9-16
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2014
This paper proposes a linear scratch detection and restoration algorithm using pixel data comparison in a single frame or consecutive frames. There exists a high parallelism in that a scratch detection and restoration algorithm needs a large amount of comparison operations. The proposed scratch detection and restoration algorithm is designed with a GPU for fast computation. We test the proposed algorithm in sequential and parallel processing with the set of digital videos in National Archive of Korea. In the experiments, the scratch detection rate of consecutive frames is as fast as about 20% for that of a single frame. The detection and restoration rates of a GPU-based algorithm are similar to those of a CPU-based algorithm, but the parallel implementation speeds up to about 50 times.
As realistic media are widespread in various image processing areas, image or video compression is one of the key technologies to enable real-time applications with limited network bandwidth. Generally, image or video compression cause the unnecessary compression artifacts, such as blocking artifacts and ringing effects. In this study, we propose a Deep Residual Channel-attention Network, so called DRCAN, which consists of an input layer, a feature extractor and an output layer. Experimental results showed that the proposed DRCAN can reduced the total memory size and the inference time by as low as 47% and 59%, respectively. In addition, DRCAN can achieve a better peak signal-to-noise ratio and structural similarity index measure for compressed images compared to the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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