Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.186-187
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2012
본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.314-317
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2011
영상 압축은 멀티미디어 산업의 가장 중요한 기술이며, 이 중에서도 특히, 움직임 예측은 동영상 부호화 과정에서 가장 복잡한 부분 중 하나이다. 자연 영상과 같은 우리 주위에 존재하는 대부분의 영상은 시간적, 공간적 상관도가 높고, 대부분의 압축 기술은 이 높은 상관도를 이용하는데, 그 중 움직임 예측은 시간적으로 높은 상관도를 가지는 영상의 특징을 사용하여 중복을 줄인다. 따라서 많은 연구자들이 영상 화질 손실이 적은 고속 움직임 예측을 위하여 기술을 제안하였고 성능 개선에 성공하였다. 본 논문에서는 기존의 고속 움직임 예측 알고리즘을 개선하여 영상의 품질과 압축 속도의 향상시켰다.
The surface image velocimetry was developed to measure river flow velocity safely and effectively in flood season. There are a couple of methods in the surface image velocimetry. Among them the spatio-temporal image velocimetry is in the spotlight, since it can estimate mean velocity for a period of time. For the spatio-temporal image velocimetry analyzes a series of images all at once, it can reduce analyzing time so much. It, however, has a little drawback to find out the main flow direction. If the direction of spatio-temporal image does not coincide to the main flow direction, it may cause singnificant error in velocity. The present study aims to propose a new method to find out the main flow direction by using a fast Fourier transform(FFT) to a spatio-temporal (image) volume, which were constructed by accumulating the river surface images along the time direction. The method consists of two steps; the first step for finding main flow direction in space image and the second step for calculating the velocity magnitude in main flow direction in spatio-temporal image. In the first step a time-accumulated image was made from the spatio-temporal volume along the time direction. We analyzed this time-accumulated image by using FFT and figured out the main flow direction from the transformed image. Then a spatio-temporal image in main flow direction was extracted from the spatio-temporal volume. Once again, the spatio-temporal image was analyzed by FFT and velocity magnitudes were calculated from the transformed image. The proposed method was applied to a series of artificial images for error analysis. It was shown that the proposed method could analyze two-dimensional flow field with fairly good accuracy.
Purpose : The purpose of the study was to evaluate the sensitivity and specificity of proton-weighted fast spin-echo MR imaging in diagnosing the meniscal tear of knee as an reasonable substitute for conventional spin-echo imaging. Materials and Methods : 102 consecutive patients, proved by surgery, proved by surgery, were participated in this study. All of them were suspected internal derangement of knee, examined by fast spin-echo MR imaging including sagittal and coronal images on a 1.5T MR imager and underwent arthroscopic or open surgery of knee joint within 2 months. These images were reviewed retrospectively by three radiologists. The sensitivity and specificity of meniscal tear were calculated. Results : The sensitivity and specificity of meniscal tear using proton-weighted fast spin-echo MR imaging were 94%, 93% inmedialmeniscus and 92%, 88% in lateral meniscus. Conclusion : The sensitivity and specificity of meniscal tear using proton weighted fast-spin echo MR images were as high as those using conventional spin-echo images. The proton-weighted fast-spin echo MR imaging can be an alternative to conventional spin-echo MR imaging in diagnosing meniscal tear of the knee.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.245-247
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2022
Backscattered x-ray imaging is a technology capable of acquiring an image inside an irradiated object by measuring X-rays scattered from an object. For image acquisition, the system must include an X-ray generator and a detection system for measuring scattered x-rays. The imaging device must acquire a real-time signal at sampling intervals for x-rays generated by passing through a high-speed rotating collimator, and for this purpose, a high-speed signal acquisition device is required. We developed a high-speed multi-channel signal acquisition device for converting and transmitting signals generated by the sensor unit composed of a large-area plastic scintillator and a photomultiplier tube. The developed detector is a system capable of acquiring signals at intervals of at least 15u seconds and converting and transmitting signals of up to 6 channels. And a system includes remote control functions such as high voltage, signal gain, and low level discrimination for individual calibration of each sensor. Currently, we are conducting an application test for image acquisition under various conditions.
In recent years, high-throughput genome-wide RNA interference screening is emerging as an essential tool to biologists in understanding complex cellular processes. The manual analysis of the large number of images produced in each study spends much time and the labor. Hence, automatic cellular image analysis becomes an urgent need, where segmentation is the first and one of the most important steps. However, those factors such as the region overlapping, a variety of shapes, and non-uniform local characteristics of cellular images become obstacles to efficient cell segmentation. To avoid the problem, a new watershed-based cell segmentation algorithm using a localized segmentation method and a feature vector is proposed in this paper. Localized approach in segmentation resolves the problems caused by a variety of shapes and non-uniform characteristics. In addition, the poor performance of segmentation in overlapped regions can be improved by taking advantage of a feature vector whose component features complement each other. Simulation results show that the proposed method improves the segmentation performance compared to the method in Cellprofiler.
In this paper, we propose novel scene change detection and key frame selection techniques, which use two feature images, i.e., DC and edge images, extracted directly from MPEG compressed video. For fast edge image extraction. we suggest to utilize 5 lower AC coefficients of each DCT. Based on this scheme, we present another edge image extraction technique using AC prediction. Although the former is superior to the latter in terms of visual quality, both methods all can extract important edge features well. Simulation results indicate that scene changes such as cut. fades, and dissolves can be correctly detected by using the edge energy diagram obtained from edge images and histograms from DC images. In addition. we find that our edge images are comparable to those obtained in the spatial domain while keeping much lower computational cost. And based on HVS, a key frame of each scene can also be selected. In comparison with an existing method using optical flow. our scheme can select semantic key frames because we only use the above edge and DC images.
Thanks to Dynamic Capacitance Control (DCC) technique, response time of an LCD display has greatly improved. However, DCC requires hi-speed memory for the real-time writing/reading of an image of a previous frame, which results in increases in hardware overhead and cost. In this paper, we propose Modified Exponential Golomb (MEG) coding, a low-complex high-speed image compression method, which can remarkably reduce memory requirement for DCC. We also propose a pixel-wise DCC switching technique to prevent a compression error from affecting the quality of a final image on LCD. In our experiment, the degradation in visual quality was not noticeable when we cut the DCC memory size of 1080i HD data by 1/3.
This paper presents a new fast motion estimation algorithm for multi-reference frames. We first analyze the experimental results of the successive elimination algorithm, which is a fast version of full search algorithm, being applied to Multi-reference frames. Based on the analysis, a new scheme for alleviating its computational burden is introduced. In the proposed method, the motion vector for the immediately previous reference frame is found by applying the successive elimination algorithm, while the motion vector for other reference frames is estimated by extrapolation of the already obtained motion vector. Adaptively restricting the motion search area to the local area centered on the estimated motion vector, the proposed method provides dramatic computational complexity reduction but slight quality degradation. The proposed method is evaluated by experiments for some image sequences.
Kim, Ki-Hyun;Park, Hyun-Woo;Ju, Woo-Suk;Lee, Dong-Hoon;Yun, Tae-Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.12
no.5
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pp.699-707
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2009
Recently, while 3D sports game increases, the research that it recognizes the operation of the real user actively progresses. Most of all, the research about the golf is active. In this paper, the camera acquiring in a high-speed multi-exposure image measures the flight data of the golf ball through the image processing. While photographing, the high-speed camera, using this system, exposes an image at regular intervals. And line scan camera checks whether the golf ball passed or not. After the location information of the calculated golf ball calculates a speed and a direction by using the physical formula, it applies the golf simulation. After, this system is possible the measurement of the physical element of the spherical object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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