In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.
Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.
Su, Shuai;Jeong, Young-Jun;Choi, Jin-Young;Kim, Sun-Woong
Asian Journal of Business Environment
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제5권1호
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pp.27-35
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2015
Purpose - The study aims to investigate the effects of ethical management on corporate image and purchase intention. Research design, data, and methodology - The study employs monthly time series data from October 2013 to November 2013, analyzing variables to verify hypotheses. These concern three questions on marketing communication, five on public interest business activities, four on donation & sponsorship, two on donation & sponsorship activities, six on corporate image, four on volunteer service, and five on demographic characteristics. Results - Hypothesis 1, "Ethical management in marketing communication, public interest business, donation & sponsorship, and volunteer service positively affects corporate image," was partially adopted with significant regression of marketing communication, public interest business activity, and donation & sponsorship. Hypothesis 2, "Ethical management such as marketing communication, public interest business, donation & sponsorship, and volunteer service positively affects purchase intention," was partially adopted with significant regression of marketing communication and public interest business. Hypothesis 3, "Corporate image positively affects purchase intention," was adopted at significant regression. Conclusions - Ethical management influenced purchase intention and corporate image.
This study proposes a new calculation method for generating real nighttime lamp-lit images. In order to improve the color appearance in the prediction of a nighttime lamp-lighted scene, the lamp-lit image is synthesized based on spectral distribution using the estimated local spectral distribution of the headlamps and the surface reflectance of every object. The principal component analysis method is introduced to estimate the surface color of an object, and the local spectral distribution of the headlamps is calculated based on the illuminance data and spectral distribution of the illuminating headlamps. HID and halogen lamps are utilized to create beam patterns and captured road scenes are used as background images to simulate actual headlamp-lit images on a monitor. As a result, the reproduced images presented a color appearance that was very close to a real nighttime road image illuminated by single and multiple headlamps.
Kim, Kangsik;Lee, Jongyoung;Kim, Hyojin;Lee, Zonghoon
Applied Microscopy
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제44권2호
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pp.74-78
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2014
Dislocation density and distribution in epitaxial GaAs layer on Si are evaluated quantitatively and effectively using image processing of transmission electron microscopy image. In order to evaluate dislocation density and distribution, three methods are introduced based on line-intercept, line-length measurement and our coding with line-scanning method. Our coding method based on line-scanning is used to detect the dislocations line-by-line effectively by sweeping a thin line with the width of one pixel. The proposed method has advances in the evaluation of dislocation density and distribution. Dislocations can be detected automatically and continuously by a sweeping line in the code. Variation of dislocation density in epitaxial GaAs films can be precisely analyzed along the growth direction on the film.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1138-1141
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2008
By defining a uniform reference point array corresponding to the 3D voxel array and abandoning voxels whose deviations from their respective reference points exceed a given tolerance, the distribution of voxels within the volumetric 3D image space gets uniform, effects of non-uniform distribution upon the image reconstructing are eased.
In order to examine thd accuracy of intersection counting method, the fiber orientation distribution of simulation figure platted by PC is measured using image processing. The fiber orientation distribution obtained by an image processing method is compared with those by the intersection counting method. The result shows that the errors of the intersection counting method are large because its measurement is made by the cross point of the scanning line and the fiber.
Purpose - This study aims to verify the effect of sports sponsorship recognition on corporate image and the relationship between image and identification, corporate image and purchasing intention, brand identification and purchasing intention Research design, data, and methodology - To carry out the purpose of this study, a set of data was collected from 320 surveys and 305 of them were used. Statistic programs, SPSS 18.0 and AMOS 20.0, were used to analyze the data. Results - It was found that emotional sports sponsorship recognition and social sponsorship sports sponsorship recognition had positive effects on corporate image and brand identification. Corporate image also had a positive effect on brand identification. Besides, it was analyzed that corporate image and brand identification had positive effects on purchasing intention. Conclusions - The results show that sports sponsorship recognition can influence brand identification and purchasing intention, and contribute to the enhancement of corporate image. Since brand personality that matches the self-image of the targeted customer will have a more positive effect on the relationship with the consumer, marketing activities should be carried out so that the brand image can be identified with the company image of sports sponsorship activities.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권2호
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pp.252-259
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2022
Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).
본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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