KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1714-1729
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2018
Change detection of remote sensing images is a profound challenge in the field of remote sensing image analysis. This paper proposes a novel change detection method for bitemporal remote sensing images based on feature fusion and fuzzy c-means (FCM). Different from the state-of-the-art methods that mainly utilize a single image feature for difference image construction, the proposed method investigates the fusion of multiple image features for the task. The subsequent problem is regarded as the difference image classification problem, where a modified fuzzy c-means approach is proposed to analyze the difference image. The proposed method has been validated on real bitemporal remote sensing data sets. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method.
This study was purpose to quantitative evaluation of edge method of modulation transfer function(MTF) and physical image characteristics of by obtain the optimal edge image by using magnetic resonance imaging(MRI). The MRI equipment was used (MAGNETOM Vida 3.0T MRI, Siemense healthcare system, Germany) and the head/neck matrix shim MR coil were 20 channels(elements) receive coil. The MTF results of showed the best value of 0.294 based on the T2 Nyquist frequency of 1.0 mm-1. The MTF results of showed that the T1 image is 0.160, the T1 CE image is 0.250, T1 Conca2 image is 0.043, and the T1 CE (Concatenation) Conca2 image is 0.190. The T2 image highest quantitatively value for MTF. The physical image characteristics of this study were to that can be used efficiently of the MRI and to present the quantitative evaluation method and physical image characteristics of 3.0T MRI.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.23-29
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2016
In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1559-1560
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2007
BGR mixture phosphor pumped by 400 nm is developed for white-light-emitting diode of liquid crystal display backlight. White-emitting phosphor is prepared by mixing $Ba_2SiO_4:Eu^{2+}$ and $(Ba,Sr)_3MgSi_2O_8:Eu^{2+},Mn^{2+}$ phosphors.
The purpose of this study is to investigate the effect of achromatic shirt and chromatic tie combination on image of menswear. This experiment was designed by shirt color(N9, N7, N4, N2), tie color(red, orange, yellow, green, blue, purple), tie tone(vivid, light, dull, dark), and perceiver gender(a male, a female). The experimental materials developed for this study were a set of stimulus and response scales. The stimuli were 96 upper body photographs and 26 7-point bi-polar adjectives were used to evaluate the image. The subjects of this research were 480 male and 480 female college students. The data was analyzed by using SPSS program. Analysis methods were four-way ANOVA. The items of the adjectives were classified into 4 image factor: potency, activity, attractiveness, and visibility. Shirt color, tie color, tie tone influenced on the 4 image dimension greatly by interaction as well as independently. Dull or dark tone tie had an effect on the formation of potency image. And white color shirt, vivid or light tone tie had an effect on the formation of activity image. White or black shirt had a positive effect on attractiveness, and black shirt or vivid tone tie was effective for visible image.
Purpose: The purpose of the study was to identify differences in paramedic image and its determinants between paramedic and non-paramedic students. Methods: From September 18 to 26, 2013, data were collected from 146 universities students by using a self-reported questionnaire. Results: The mean paramedic image score was 4.22 for paramedic students and 3.89 for non-paramedic students. The paramedic students had a more positive paramedic image than the non-paramedic students. Among three subcategories of paramedic image, professional image was selected as the most positive factor. The determinants of paramedic image differed between the paramedic and non-paramedic students. The mean subjective determinants score showed higher than those of any other determinants for both student groups. Conclusion: The findings of this study showed that practical strategies are needed to promote a positive paramedic image among non-paramedic students.
Background: Magnetic resonance (MR) image guided radiation therapy system, enables real time MR guided radiotherapy (RT) without additional radiation exposure to patients during treatment. However, MR image lacks electron density information required for dose calculation. Image fusion algorithm with deformable registration between MR and computed tomography (CT) was developed to solve this issue. However, delivered dose may be different due to volumetric changes during image registration process. In this respect, synthetic CT generated from the MR image would provide more accurate information required for the real time RT. Materials and Methods: We analyzed 1,209 MR images from 16 patients who underwent MR guided RT. Structures were divided into five tissue types, air, lung, fat, soft tissue and bone, according to the Hounsfield unit of deformed CT. Using the deep learning model (U-NET model), synthetic CT images were generated from the MR images acquired during RT. This synthetic CT images were compared to deformed CT generated using the deformable registration. Pixel-to-pixel match was conducted to compare the synthetic and deformed CT images. Results and Discussion: In two test image sets, average pixel match rate per section was more than 70% (67.9 to 80.3% and 60.1 to 79%; synthetic CT pixel/deformed planning CT pixel) and the average pixel match rate in the entire patient image set was 69.8%. Conclusion: The synthetic CT generated from the MR images were comparable to deformed CT, suggesting possible use for real time RT. Deep learning model may further improve match rate of synthetic CT with larger MR imaging data.
This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.
This paper investigates the effects of the existing sealing methods, such as the conventional atmospheric-pressure sealing method and vacuum sealing, on temporal bright-image sticking. To produce a residual image caused by temporal brightimage sticking, the entire region of a 42-in panel with an Xe-(11%)-He(35%) gas mixture was abruptly changed to a full-white background image after displaying a square-type image at peak luminance for about 60s. From the monitoring of the difference in the display luminance, infrared emission, color temperature, and disappearing time between the cells with and without temporal bright-image sticking, it was observed that the vacuum sealing method contributes to the reduction of temporal bright-image sticking.
A method of stellar source selection for validating the quality of image is investigated for a low Earth orbit optical remote sensing satellite. Image performance of the optical payload needs to be validated after its launch into orbit. The stellar sources are ideal source points that can be used to validate the quality of optical images. For the image validation, stellar sources should be the brightest as possible in the charge-coupled device dynamic range. The time delayed and integration technique, which is used to observe the ground, is also performed to observe the selected stars. The relations between the incident radiance at aperture and V magnitude of a star are established using Gunn & Stryker's star catalogue of spectrum. Applying this result, an appropriate image performance index is determined, and suitable stars and areas of the sky scene are selected for the optical payload on a remote sensing satellite to observe. The result of this research can be utilized to validate the quality of optical payload of a satellite in orbit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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