In this paper, instead of conventional color management method that using spectrum analysis, a simplified color management scheme is proposed that is low-cost required method to reproduce the visual color perception of human. Proposed scheme uses computer color scanner to obtain a bit map image from dyed original color sample, and conducts pixel analysis by image histogram. From obtained image histogram, extract the color and RGB value from histogram that shows dominant pixel distribution of the sample image.
Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.
There are many weld defects such as surface crack, lack of fusion, and incomplete penetration(IP) in the butt joint weld of the existing steel bridges. The crack-like defects may significantly reduce the life of the structure. This paper presents the procedure and the results of the fatigue life assessment of the butt joints with weld defects in the existing steel girder bridge. The butt joint welds with incomplete penetration were instrumented with strain gages to determine the stress histogram under normal traffic. Based on the measured stress histogram the crack propagation analysis were performed for the fatigue life assessment. By using the suggested procedure and methodology, one can decide the time of periodic inspection and the necessity of repair of the butt joint welds with serious weld defects in the existing steel bridge. (Received October 1, 1999)
There are many weld defects such as surface crack, lack of fusion, and incomplete penetration (IP) in the butt joint weld of existing steel bridges. The crack-like defects may significantly reduce the fatigue life of the structure. This paper presents the procedure and the results of the fatigue life assessment of the butt joints with weld defects in the existing steel girder bridge. The butt joint welds with incomplete penetration were instrumented with strain gages to determine the stress histogram under normal traffic. Based on the measured stress histogram the crack propagation analysis were performed for the fatigue life assessment. By using the suggested procedure and methodology, one can decide the time of periodic inspection and the necessity of repair of the butt joint welds with serious weld defects in the existing steel bridge.
본 연구에서는 담론적 관점에서 우리날 중학교 1학년 교과서 3종과 미국 CMP 교과서 담론에서 생성된 히스토그램의 의미를 분석하는 한편, 히스토그램 과제의 통계적 문제해결 단계별 발문의 특징을 조사하여 향후 히스토그램에 관한 교과서 담론 개선에 구체적인 아이디어를 제공하고자 한다. 분석 결과 첫째, 국내 교과서와 미국 CMP 교과서에서 히스토그램을 정의하는 방식의 차이가 있었고, 둘째, 교과서에서 히스토그램의 의미를 구성하는 담론적 구조는 다양했다. 셋째, 히스토그램 과제에 반영된 통계적 문제해결 단계가 제한적이었고, 넷째, 국내 교과서와 미국 CMP 교과서의 히스토그램 과제 발문에서 학생들에게 요구하는 활동에 차이가 나타났다. 이를 바탕으로 히스토그램을 정의하는 과정과 과제의 발문 개선에 대한 아이디어를 제안하고자 한다.
주성분 분석(Principal component hnidvsis : PCA)은 물체 인식 기술에서 가장 효율적인 방법으로 인정되고 있으나 영상 크기의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하고 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이블렛변환(Wavelet Transform)과 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 사용하였다. 계산량이 증가하는 문제는 웨이블렛 변환으로 낮은 해상도의 영상을 사용하여 해결하였다. 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제는 히스토그램 평활화를 사용하여 영상의 대조를 크게 하고 휘도치의 분포를 펼침으로써 해결하였다. 제안한 기법으로 실험한 결과 조명변화에 영향을 최소화하여 인식률이 향상되고, 웨이블렛 변환으로 처리할 영역을 줄여 처리 시간이 크게 단축됨을 보여 주었다.
Pamela Sung;Jeong Min Lee;Ijin Joo;Sanghyup Lee;Tae-Hyung Kim;Balaji Ganeshan
Korean Journal of Radiology
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제20권4호
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pp.558-568
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2019
Objective: To evaluate whether computed tomography (CT) reconstruction algorithms affect the CT texture features of the liver parenchyma. Materials and Methods: This retrospective study comprised 58 patients (normal liver, n = 34; chronic liver disease [CLD], n = 24) who underwent liver CT scans using a single CT scanner. All CT images were reconstructed using filtered back projection (FBP), hybrid iterative reconstruction (IR) (iDOSE4), and model-based IR (IMR). On arterial phase (AP) and portal venous phase (PVP) CT imaging, quantitative texture analysis of the liver parenchyma using a single-slice region of interest was performed at the level of the hepatic hilum using a filtration-histogram statistic-based method with different filter values. Texture features were compared among the three reconstruction methods and between normal livers and those from CLD patients. Additionally, we evaluated the inter- and intra-observer reliability of the CT texture analysis by calculating intraclass correlation coefficients (ICCs). Results: IR techniques affect various CT texture features of the liver parenchyma. In particular, model-based IR frequently showed significant differences compared to FBP or hybrid IR on both AP and PVP CT imaging. Significant variation in entropy was observed between the three reconstruction algorithms on PVP imaging (p < 0.05). Comparison between normal livers and those from CLD patients revealed that AP images depend more strongly on the reconstruction method used than PVP images. For both inter- and intra-observer reliability, ICCs were acceptable (> 0.75) for CT imaging without filtration. Conclusion: CT texture features of the liver parenchyma evaluated using the filtration-histogram method were significantly affected by the CT reconstruction algorithm used.
Vu, Thi Ly;Do, Trung Dung;Jin, Cheng-Bin;Li, Shengzhe;Nguyen, Van Huan;Kim, Hakil;Lee, Chongho
Journal of Computing Science and Engineering
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제9권1호
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pp.29-38
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2015
Human action recognition has become an important research topic in computer vision area recently due to many applications in the real world, such as video surveillance, video retrieval, video analysis, and human-computer interaction. The goal of this paper is to evaluate descriptors which have recently been used in action recognition, namely Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Histogram of Optical Flow (HOF). This paper also proposes new descriptors to represent the change of points within each part of a human body, caused by actions named as Histogram of Changing Points (HCP) and so-called Average Speed (AS) which measures the average speed of actions. The descriptors are combined to build a strong descriptor to represent human actions by modeling the information about appearance, local motion, and changes on each part of the body, as well as motion speed. The effectiveness of these new descriptors is evaluated in the experiments on KTH and Hollywood datasets.
In this study, about the fatigue life of welded structure material under fluctuation loading, the prediction life which is produced by using the Histogram Recorder System was compared with the experimental life which is produced by the RMC model which is imported by conception of equivalent stress. In this result, this is represented few difference by comparing prediction life which is produced by damage analysis depended on Miner's rule, by using the Histogram Recorder System, with experimental life which is produced by the RMC load model which is imported by conception of equivalent of stress, therefore fatigue life is easily predicted by using Histogram Recorder System, and result of prediction has equivalent accuracy with other method which is more complex than the Histogram Recorder System. Besides the damage which is produced by stress which is high thirty percentage rank in the stress range of damage inducing, is nearly equal to the damage which is induced the rest of seventy percentage, there fore we can see that damage accumulation which is induced few time overload which is effected welded structure material is great.
An eigen color co-occurrence approach is proposed that exploits the correlation between color channels to identify the degree of image similarity. This method is based on traditional co-occurrence matrix method and histogram equalization. On the purpose of feature extraction, eigen color co-occurrence matrices are computed for extracting the statistical relationships embedded in color images by applying Principal Component Analysis (PCA) on a set of color co-occurrence matrices, which are computed on the histogram equalized images. That eigen space is created with a set of orthogonal axes to gain the essential structures of color co-occurrence matrices, which is used to identify the degree of similarity to classify an input image to be tested for various purposes. In this paper RGB, Gaussian color space are compared with grayscale image in terms of PCA eigen features embedded in histogram equalized co-occurrence features. The experimental results are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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