An image segmentation result depends on pre-processing steps such as contrast enhancement, edge detection, and smooth filtering etc. Especially medical images are low contrast and contain some noises. Therefore, the contrast enhancement and noise removal techniques are required in the pre-processing. In this study, we present an extension by a novel histogram equalization in which both local and global contrast is enhanced using neighborhood metrics. When checking neighborhood information, filters can simultaneously improve image quality. Most important is that original image information can be used for both global brightness preserving and local contrast enhancement, and image quality improvement filtering. Our experiments confirmed that the proposed method is more effective than other similar techniques reported previously.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.5
no.6
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pp.1169-1174
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2001
A new approach for determining global threshold value of binary image is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts; object and background. Optimal threshold value are selected based on difference values of average between two regions, which is considered in global binary thresholding. Proposed method is no need to set a initial value, and consequently, it is relatively simple as well as robust. Experimental results showed a good performance in preserving edge not only continuous tone images but also document image.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.6
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pp.307-315
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2000
For the autonomy of a mobile robot it is first needed to know its position and orientation. Various methods of estimating the position of a robot have been developed. However, it is still difficult to localize the robot without any initial position or orientation. In this paper we present the method how to make the colored map and how to calculate the position and direction of a robot using the angle data of an omnidirectional image. The wall of the map is rendered with the corresponding color images and the color histograms of images and the coordinates of feature points are stored in the map. Then a mobile robot gets the color omnidirectional image at arbitrary position and orientation, segments it and recognizes objects by multiple color indexing. Using the information of recognized objects robot can have enough feature points and localize itself.
In this paper, we developed the inspection system of electric vehicle pouch battery using image processing. Line scan cameras are used for acquiring the all parts of the pouch battery, and several steps of image processing for extracting significant dimensions(User Required Position) of the battery. In image processing, edge lines, node points, dimension lines, etc. were extracted using Preprocessor, Square Edge Detection, and Size Detection algorithms. This is used to measure the dimensions of the location requested by the user on the pouch battery. For verification of the inspection system, the dimensions of three pouch batteries produced in the same process were measured, and the mean and standard deviation were obtained to confirm the precision.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.3
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pp.13-19
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2019
In this paper, we propose and implement VVVV base interactive advertisement. It has now expanded from the traditional marketing methods of television, radio, newspapers and magazines to become a digital marketing era. However, it is still in the form of infusion-type advertising, similar to traditional marketing techniques. For more innovative we put story and design elements into digital technology. Consumers will feel fresh excitement as they experience advertising. Emotional stories and image will also provide an element for customers to talk to each other. The propose advertisement is design to recognize the movement of people in the corridor by using Arduino and ultrasonic sensor installed in the passageway where many people pass. Arduino and VVVV takes people's movements for a values. This values change the advertising image. In this case, we applied the mask in VVVV so that the image to be reproduced and the image of the background role are displayed when the person passes the sensor. By realizing this interactive advertisement, the objective is to increase the buyer's purchasing power by approaching the buyer more effectively than the existing advertisement.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.4
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pp.159-170
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2019
The paper aims to understand the mediating effect of Country Image (CI) on the relationship between consumer cosmopolitanism and consumers' purchase, visit and investment intentions towards a foreign country, considering the moderating effects of ethnocentrism, materialism, product familiarity, and visits to a country in a global market. The study extends research on the global and local consumption by simultaneously analysing the influence of country image dimensions and several moderating effects on consumers' behavioural intentions. Four hundred and fifty-seven valid responses from international consumers were collected through a questionnaire measuring country image dimensions. Findings indicate that cosmopolitanism has a significant and positive effect on foreign consumers' behavioural intentions and country image dimensions mediate this relationship. Moreover, a moderating effect was found for ethnocentrism, materialism, product familiarity, and visits to a country on the relationship between country cognitions and the intentions to visit the country. This study shows the importance of considering cosmopolitanism as a potential segmentation variable in international markets. The results can help managers and policymakers to better understand the image that foreign consumers hold about Portugal, their intentions to buy or invest in the country, as well as to think of Portugal as a tourism destination.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.7
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pp.434-441
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2003
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding. The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between proposed metric and subjective metric.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.52
no.7
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pp.434-434
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2003
This paper proposes a new quantitative and objective image quality metric which is essential to verify the performance of block-based DCT image coding The proposed metric considers not only global distortion of coded image such as spatial frequency sensitivity and channel masking using HVS based multi-channel model, but also structural distortions caused block-based coding. The experimental results show a strong correlation between propose(B metric and subjective metric.
This paper presents an image registration using Triangulation-based Local Transformation (TLT) applied to the remaining matched points after elimination of the matched points with gross error. The corners extracted using geometric mean-based corner detector are matched using Pearson's correlation coefficient and then accepted as initial matched points only when they satisfy the Left-Right Consistency (LRC) check. We finally accept the remaining matched points whose RANdom SAmple Consensus (RANSAC)-based global transformation (RGT) errors are smaller than a predefined outlier threshold. After Delaunay triangulated irregular networks (TINs) are created using the final matched points on reference and sensed images, respectively, affine transformation is applied to every corresponding triangle and then all the inner pixels of the triangles on the sensed image are transformed to the reference image coordinate. The proposed algorithm was tested using KOMPSAT-2 images and the results showed higher image registration accuracy than the RANSAC-based global transformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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