We report the results of evaluating the hardness, flexibility, and adhesion between the protective layer and the stealth sheet after applying a protective layer to improve the practicality of the flexible stealth sheet. The result of the ISO 15184 pencil hardness test showed that the hardness increased from HB to 3H by three grades when a protective layer was applied. The flexibility evaluation was conducted by bending the material against cylinders of certain diameters and observing whether cracks occurred according to the ASTM D522 test method. The result showed that the minimum diameter was 0.125 inches. The adhesion was evaluated by using the ASTM D3359 test method, attaching and peeling off an adhesive strip to the protective layer and determining the proportion of the protective layer peeling off. The result was 5B, which is better than the military adhesion limit of 4B.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
According to the statistics of traffic accidents over recent 5 years, traffic accidents during the night times happened more than the day times. There are various causes to occur traffic accidents and the one of the major causes is inappropriate or missing street lights that make driver's sight confused and causes the traffic accidents. In this paper, with smartphones, we designed and implemented a lane luminance measurement application which stores the information of driver's location, driving, and lane luminance into database in real time to figure out the inappropriate street light facilities and the area that does not have any street lights. This application is implemented under Native C/C++ environment using android NDK and it improves the operation speed than code written in Java or other languages. To measure the luminance of road, the input image with RGB color space is converted to image with YCbCr color space and Y value returns the luminance of road. The application detects the road lane and calculates the road lane luminance into the database sever. Also this application receives the road video image using smart phone's camera and improves the computational cost by allocating the ROI(Region of interest) of input images. The ROI of image is converted to Grayscale image and then applied the canny edge detector to extract the outline of lanes. After that, we applied hough line transform method to achieve the candidated lane group. The both sides of lane is selected by lane detection algorithm that utilizes the gradient of candidated lanes. When the both lanes of road are detected, we set up a triangle area with a height 20 pixels down from intersection of lanes and the luminance of road is estimated from this triangle area. Y value is calculated from the extracted each R, G, B value of pixels in the triangle. The average Y value of pixels is ranged between from 0 to 100 value to inform a luminance of road and each pixel values are represented with color between black and green. We store car location using smartphone's GPS sensor into the database server after analyzing the road lane video image with luminance of road about 60 meters ahead by wireless communication every 10 minutes. We expect that those collected road luminance information can warn drivers about safe driving or effectively improve the renovation plans of road luminance management.
This paper suggests a method for generating high qualify stereo video avatar to support visual communication in a CAVE$^{TM}$-like system. In such a system because of frequent change of light projected onto screens around user, it is not easy to extract user silhouette robustly, which is an essential step to generate a video avatar. In this study, we use an infrared reflective image acquired by a grayscale camera with a longpass filter so that the change of visible light on a screen is blocked to extract robust user silhouette. In addition, using two color cameras positioned at a distance of a binocular disparity of human eyes, we acquire two stereo images of the user for fast generation and stereoscopic display of a high quality video avatar without 3D reconstruction. We also suggest a fitting algorithm of a silhouette mask on an infrared reflective image into an acquired color image to remove background. Generated stereo images of a video avatar are texture mapped into a plane in virtual world and can be displayed in stereoscopic using frame sequential stereo method. Suggested method have advantages that it generates high quality video avatar taster than 3D approach and it gives stereoscopic feeling to a user 2D based approach can not provide.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.107-114
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2005
Edge enhanced image is needed for processing images for special purpose such as a circuit diagram or a design composed of lines. Error diffusion halftoning, among digital halftoning methods to represent a continuous grayscale image for the binary output device such as printers, facsimiles, LCD televisions and etc. also makes edges of objects blurred. This paper proposes the method to enhance the edge of a binary image for the binary output device as well as a circuit diagram or a design. Based on that the human eyes perceive the local average luminance rather than the pixel's luminance itself, the proposed system uses a local activitymeasure (LAM), which is the difference between a pixel luminance and the average of its $3{\times}3$ neighborhood pixels' luminances weighted according to the spatial positioning. The system also usesinformation of edge enhancement(IEE), which is computed from the LAM multiplied by the average luminance. The IEE is added to the quantizer's input pixel and feeds into the halftoning quantizer. The quantizer produces the halftone image having the enhanced edge. The simulation results show that the proposed method produces more fine halftoning images than conventional methods due to the enhanced edges. Also the performance of the proposed method is compared with that of the conventional method by measuring the edge correlation and the local average accordance over a range of viewing distances.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.6
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pp.33-42
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2005
In this paper, we propose an efficient segmentation algerian using morphological grayscale reconstruction for region-based coding. Each segmentation stage consists of simplification, marker extraction and decision. The simplification removes unnecessary components to make an easier segmentation. The marker extraction finds the flat zones which are the seed points from the simplified image. The decision is to locate the contours of regions detected by the marker extraction. For the simplification, we use a new connected operator based on the size and contrast. In the marker extraction stage, the regions reconstructed to original values we excluded from the candidate marker. For the other regions, the regions which are larger than structuring elements or have higher contrast than a threshold value are selected as markers. For the initial segmentation, the conventional hierarchical watershed algorithm and the extracted markers are used. Finally in the region merging stage, we propose an efficient region merging algorithm which preserves a high quality in terms of the number of regions. At the same time, the pairs which have higher contrast than a threshold are excluded from the region merging stage. Experimental results show that the proposed marker extraction method produces a small number of markers, while maintaining high quality and that the proposed region merging algorithm achieves a good performance in terms of the image quality and the number of regions.
Partial discharge occurs a lot in high-voltage power equipment such as switchgear, transformers, and switch gears. Partial discharge shortens the life of the insulator and causes insulation breakdown, resulting in large-scale damage such as a power outage. There are several types of partial discharge that occur inside the product and the surface. In this paper, we design a predictive model that can predict the pattern and probability of occurrence of partial discharge. In order to analyze the designed model, learning data for each type of partial discharge was collected through the UHF sensor by using a simulator that generates partial discharge. The predictive model designed in this paper was designed based on CNN during deep learning, and the model was verified through learning. To learn about the designed model, 5000 training data were created, and the form of training data was used as input data for the model by pre-processing the 3D raw data input from the UHF sensor as 2D data. As a result of the experiment, it was found that the accuracy of the model designed through learning has an accuracy of 0.9972. It was found that the accuracy of the proposed model was higher in the case of learning by making the data into a two-dimensional image and learning it in the form of a grayscale image.
Ji-Na, Park;Jae-Bok, Han;Jong-Gil, Kwak;Jong-Nam, Song
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.16
no.7
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pp.975-984
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2022
Since a linear transducer has an area of interest equal to the length of the transducer, the area of interest can be expanded using the virtual convex function installed in the device.However, it was thought that the change in the direction of the ultrasonic sound velocity according to the change in the visual area of interest would affect the image quality, so this was objectively confirmed. For this study, image evaluation and SNR·CNR of the phantom for ultrasound quality control were measured. As a result, in the phantom image evaluation, both images were able to identify structures in functional resolution, grayscale, and dynamic range. However, it was confirmed that the standard image was excellent in the reproducibility of the size and shape of the structure. As a result of SNR·CNR evaluation, SNR·CNR of most trapezoidal images was low, except for structures at specific locations. In addition, through the statistical analysis graph, it was further confirmed that the SNR and CNR for each depth decreased as the size of the cystic structure decreased. Through this study, it was confirmed that the use of the function has the advantage of providing a wide visual area of interest, but it has an effect on the image quality. Therefore, when using the virtual convex function, it is judged that the examiner should use it in an appropriate situation and conduct various studies to acquire high-quality images and to improve the understanding and proficiency of the equipment.
Jin-Hyoung, Jeong;Jae-Hyun, Jo;Jee-Hun, Jang;Sang-Sik, Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.6
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pp.463-470
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2022
Intravenous injection is widely used for patient treatment, including injection drugs, fluids, parenteral nutrition, and blood products, and is the most frequently performed invasive treatment for inpatients, including blood collection, peripheral catheter insertion, and other IV therapy, and more than 1 billion cases per year. Intravenous injection is one of the difficult procedures performed only by experienced nurses who have been trained in intravenous injection, and failure can lead to thrombosis and hematoma or nerve damage to the vein. Nurses who frequently perform intravenous injections may also make mistakes because it is not easy to detect veins due to factors such as obesity, skin color, and age. Accordingly, studies on auxiliary equipment capable of visualizing the venous structure of the back of the hand or arm have been published to reduce mistakes during intravenous injection. This paper is about the development of venous detection equipment that visualizes venous structure during intravenous injection, and the optimal combination was selected by comparing the brightness of acquired images according to the combination of near-infrared (NIR) LED and Filter with different wavelength bands. In addition, an image processing algorithm was derived to threshehold and making blood vessel part to green through grayscale conversion, histogram equilzation, and sharpening filters for clarity of vein images obtained through the implemented venous detection experimental module.
Mi ri Jeong;In Sook Lee;Yong Beom Shin;You Seon Song;Sekyoung Park;Jong Woon Song;Jin Il Moon
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.81
no.1
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pp.176-189
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2020
Purpose To evaluate the clinical efficacy of real-time sonoelastography (RTS) for the follow-up of congenital muscular torticollis, based on measurements of muscle elasticity. Materials and Methods Thirty-four infants (23 male, 11 female) with congenital sternocleidomastoid (SCM) muscle torticollis underwent ultrasonography and elastography between November 2012 and December 2014. We evaluated the thickness, morphology (mass-like, fusiform, or overall thickened shape), and echogenicity of the SCM muscle on grayscale images and color patterns (homogeneous blue, mixed green < 50% and ≥ 50%, and green to red) on elastography. Strain ratios were measured using Q-lab software. A clinician classified the degree of neck rotation and side flexion deficits using a 5-point grade system based on angles of neck rotation and side flexion. Correlations between the ultrasonography and clinical findings were evaluated by statistical analysis. Results Twenty-two infants had right and 12 had left SCM torticollis, respectively. Linear regression analysis showed that involved/contralateral SCM thickness differences, morphology, elasticity color scores, and strain ratios of the affected SCM muscles were significantly correlated with neck rotation and side flexion deficit scores (p < 0.05). The elasticity color score of the affected SCM muscle was the most significant factor. Conclusion RTS might provide a reliable means for evaluating and monitoring congenital muscular torticollis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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