A complementary metal oxide semiconductor (CMOS) binary image sensor is proposed for low-power and low-noise operation. The proposed binary image sensor has the advantages of reduced power consumption and fixed pattern noise (FPN). A gate/body-tied (GBT) p-channel metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (PMOSFET)-type photodetector is used as the proposed CMOS binary image sensor. The GBT PMOSFET-type photodetector has a floating gate that amplifies the photocurrent generated by incident light. Therefore, the sensitivity of the GBT PMOSFET-type photodetector is higher than that of other photodetectors. The proposed CMOS binary image sensor consists of a pixel array with $394(H){\times}250(V)$ pixels, scanners, bias circuits, and column parallel readout circuits for binary image processing. The proposed CMOS binary image sensor was analyzed by simulation. Using the dynamic comparator, a power consumption reduction of approximately 99.7% was achieved, and this performance was verified by the simulation by comparing the results with those of a two-stage comparator. Also, it was confirmed using simulation that the FPN of the proposed CMOS binary image sensor was successfully reduced by use of the double sampling process.
Table strapis patient fixture for securing the patient movements and falls. if it designed to measure the abdominal circumference and used as an indicator of dose selection at CT scan. it will prevent the overexposure of dose without degradation of image quality and efficiently manage dose of each type of body to technician to deal with CT. First, in order to compare the dose used in CT image and qualitative characteristics. reference image is obtained by examining the abdominal phantom in same conditions with the hospital 120 kVp, 200 mAs, D-Dom (Dynamic Dose Of Modulation). SNR, PSNR, RMSE, MAE, CTDIvol of CT images are compared with reference image. for comparing with reference image, the image that Umbilicus level image of Abdomen CT is stored in the PACS were used. For comparison, the top 12 o'clock portion of the air drawn from the same ROI was measured. CTDIvol, mAs, etc. In order to analyze the characteristics of the image, by measuring the length of the umbilicus circumference, pattern of the dose was analyzed. by using the analyzed perimeter and dose information, To be identified visually, fixed band that scale marked were produced. Use them, If the length of circumference of less than 60 cm 100 mAs, Case of 61~80 cm 120 mAs, Case of 80~100 cm 150 mAs, more than 100 cm 200 mAs, dose selection based on the perimeter, the image was applied. by compare analyzed with the Reference Image, image quality was assessed. by compare with existing tests that equally 200 mAs applied, How much was confirmed that the dose reduction. 1. Depending on the Abdominal circumference, the average PSNR(dB) of the image that differently dose applied was 45.794. 2. Comparing with existing test. the dose of scan that adjusted the mAs depending on the circumference was decreased about 40%. SNR and PSNR of the image that obtained by adjusting the standard mAs based on dose modulation were not much different. Therefore, By choosing a low mAs. dose reduction can be obtained. and the dose selection method that measured Abdominal circumference using a fixed band can protect the overexposure and uniformly apply dose of each type of body to technician to deal with CT.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.59-63
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2011
Conventional noise reduction filtering schemes realize limited improvements of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) in the low-level noisy images. The flatness degree and the edge information are effectively used to estimate the noise volume. We propose a noise estimator for reducing noise in the AWGN (additive white gaussian noise) corrupted images using three intermediate image maps (FGM(flatness gray map), FIM(flatness index map), NEM(noise estimate map)). The proposed noise estimator is fed into the conventional noise reduction filters as a pre-processor. The performance of noise reduction is tested in the various AWGN corrupted images.
Kim, Youngshin;Kwon, Hyukjoon;Kim, Joongkyu;Yi, Juneho
한국멀티미디어학회논문지
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제15권12호
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pp.1442-1448
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2012
The problem of Metal Area Segmentation (MAS) in X-ray CT images is a very hard task because of metal artifacts. This research features a practical yet effective method for MAS in X-ray CT images that exploits both projection image and reconstructed image spaces. We employ the Relevant Neighbor Area (RNA) idea [1] originally developed for projection image inpainting in order to create a novel feature in the projection image space that distinctively represents metal and near-metal pixels with opposite signs. In the reconstructed result of the feature image, application of a simple thresholding technique provides accurate segmentation of metal areas due to nice separation of near-metal areas from metal areas in its histogram.
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.
Space-borne multi-sensor data could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burnt areas in Cheongyange Yesan of Korea with ETM+ image. Burn severity map based on ETM+ image was found to be affected by strong topographic illumination effects in mountainous forest area. Topographic effect is a factor which causes errors in classification of high spatial resolution image like IKONOS image. Minnaert constants J( in each band of ETM+ image is derived for reduction of mountainous terrain effects. Finally, this paper computes quantitative analysis of forest fire damage by each forest types.
The geometric distortion of image is one of the most important parameters that take effect on the accuracy of optical inspection systems. We propose a new correction method of the image distortion to increase the accuracy of PCB inspection systems. The model-free method is applied to correct the randomly distorted image that cannot be represented by mathematical model. To reduce the correction time of inspection system, we newly propose a grid reduction algorithm that minimize the number of grids by the quad-tree approach. We apply the proposed method to a PCB inspection system, and verify its usefulness through experiments using actual inspection images.
This paper presents a design of the real-time preprocessor for CMOS image sensor suitable to the digital camera applications. CMOS image sensor offers some advantages in on-chip integration, system power reduction, and low cost. However, it has a lower-quality image than CCDs. We describe an image enhancement algorithm, which includes color interpolation, color correction, gamma correction, sharpening, and automatic exposure control, to compensate for this disadvantage, and present its efficient hardware architecture to implement on the real-time processor. The presented real-time preprocessor was designed using VHDL, and it contains about 19.2K logic gates. We also implement our system on FPGA chips in order to provide the real-time adjustment and it was successfully tested.
한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.19-24
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1997
This paper describes an image segmentation technique for the object-oriented coding at very low bit rates. By noting that, in the object-oriented coding technique, each objects are represented by 3 parameters, namely, shape, motion, and color informations, we propose a segmentation technique, in which the 3 parameters are fully exploited. To achieve this goal, starting with the color space conversion and the noise reduction, the input image is divided into many small regions by the K-menas algorithm on the O-K-S color space. Then, each regions are merged, according to the shape and motion information. In simultations, it is shown that the proposed technique segments the input image into relevant objects, according to the shape and motion as well as the colors. In addition, in order to evaluate the performance of the proposed technique, we introduce the notion of the interesting regions, and provide the results of encoding the image with emphasizing the interesting regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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