We have developed an image reversal photoresist with high thermal stability and electric insulating properties for the single isolation structure of OLEDs. The thermal stability and electric insulating properties are investigated and compared with those of conventional insulator and cathode separator materials. The single isolation structure using the image reversal photoresist reduces the fabrication process steps and cuts down the manufacturing cost.
For non-contact structure vibration displacement measurement system, an algorithm for image processing using high speed CCD camera is introduced. The system sets the target to the structure, take picture using camera and image processing is performed to display the vibration data. The algorithm flow is basic preprocessing, projection data generation and curve fitting to find three crossing points for calibration or one center point in limited area.
We present an effective algorithm for automatic tracing of retinal vessel structure and vascular landmark extraction of bifurcations and ending points. In this paper we deal with vascular patterns from RGB images for personal identification. Vessel tracing algorithms are of interest in a variety of biometric and medical application such as personal identification, biometrics, and ophthalmic disorders like vessel change detection. However eye surface vasculature tracing in RGB images has many problems which are subject to improper illumination, glare, fade-out, shadow and artifacts arising from reflection, refraction, and dispersion. The proposed algorithm on vascular tracing employs multi-stage processing of ten-layers as followings: Image Acquisition, Image Enhancement by gray scale retinal image enhancement, reducing background artifact and illuminations and removing interlacing minute characteristics of vessels, Vascular Structure Extraction by connecting broken vessels, extracting vascular structure using eight directional information, and extracting retinal vascular structure, and Vascular Landmark Extraction by extracting bifurcations and ending points. The results of automatic retinal vessel extraction using jive different thresholds applied 34 eye images are presented. The results of vasculature tracing algorithm shows that the suggested algorithm can obtain not only robust and accurate vessel tracing but also vascular landmarks according to thresholds.
Near-infrared (NIR) sensing technology using CMOS image sensors is used in many applications, including automobiles, biological inspection, surveillance, and mobile devices. An intuitive way to improve NIR sensitivity is to thicken the light absorption layer (silicon). However, thickened silicon lacks NIR sensitivity and has other disadvantages, such as diminished optical performance (e.g. crosstalk) and difficulty in processing. In this paper, a pixel structure for NIR sensing using a stacked CMOS image sensor is introduced. There are two photodetection layers, a conventional layer and a bottom photodiode, in the stacked CMOS image sensor. The bottom photodiode is used as the NIR absorption layer. Therefore, the suggested pixel structure does not change the thickness of the conventional photodiode. To verify the suggested pixel structure, sensitivity was simulated using an optical simulator. As a result, the sensitivity was improved by a maximum of 130% and 160% at wavelengths of 850 nm and 940 nm, respectively, with a pixel size of 1.2 ㎛. Therefore, the proposed pixel structure is useful for NIR sensing without thickening the silicon.
본 연구는 대형공간 건축의 구조형식별 이미지를 분석하기 위해서 근대이후 대형공간 건축의 대표적인 20가지 구조형식들을 대상으로 구조재료, 마감재료, 주응력, 부재형상, 구성방식, 구조형상 등의 물리적 요소들을 중심으로 이들의 지각 및 감정분석 그리고 평가분석을 하였다. 그 결과, 대형공간 구조의 이미지는 $\ulcorner$친-소$\lrcorner$, $\ulcorner$동-정$\lrcorner$,$\ulcorner$강-약$\lrcorner$ 등의 감정 이미지와 $\ulcorner$우-열$\lrcorner$의 평가 이미지, 그리고 $\ulcorner$규칙-불규칙$\lrcorner$ 이라는 지각 이미지로 대표되고 있다. $\ulcorner$친-소$\lrcorner$ 이미지는 재료의 재질에서 크게 비롯되고 있으며, 부분적으로는 형상에서도 비롯되고 있다. $\ulcorner$강-약$\lrcorner$ 이미지는 대부분 부재형상에서 비롯되고 있다. 전단력, 압축력, 인장축력+압축축력, 인장력 등의 주응력들을 전달하는 부재들은 판, 봉, 골, 색, 막 등이며, 이들 순서대로 부재는 가늘어지고 얇아진다. 이러한 응력과 부재형상은 전체 구조의 시각적인 이미지에도 직접 투영되고 있다. $\ulcorner$동-정$\lrcorner$ 이미지는 구조체 형태의 형상에서 비롯되고 있는데, 구조가 동적으로 인지되는 경우는 개방적이고 예리하게 지각되는 구조이다. $\ulcorner$우-열$\lrcorner$이미지는 구성방법이 짜임새가 있는지, 정밀한지 등의 여부에 따라 결정되고 있다. 우수하게 평가되는 구조는 단순히 하중을 지지하는 것을 넘어서서 전체 건물디자인을 구축하는 디자인 요소로 적극 활용되고 있으며, 2가지 이상의 구조체계로 구성되어 다양한 형태 표현을 창출하고 있는 구조로 나타났다.
This paper is concerned with the measurement of low-frequency vibrations of structures using the image processing method. To measure the vibrations visually, the measurement system consists of a camera, an image grabber board, and a computer. The specific target installed on the structure is used to calculate the vibration of structure. The captured image is then converted into a pixel-based data and then analyzed numerically. The limitation of the system depends on the image capturing speed and the size of image. In this paper, we propose the methodology for the vibration measurement using the image processing method. The method enables us to measure the displacement directly without any contact. The current resolution of the vibration measurement is limited to sub centimeter scale. However, the frequency bandwidth and resolution can be enhanced by a high-speed and high-resolution image processing system.
Due to the development of medical imaging technology, different imaging technologies provide a large amount of effective information. However, different imaging method caused the limitations of information integrity by using single type of image. Combining different image together so that doctor can obtain the information from medical image comprehensively. Image registration algorithm based on mutual information has become one of the hotspots in the field of image registration with its high registration accuracy and wide applicability. Because the information theory-based registration technology is not dependent on the gray value difference of the image, and it is very suitable for multimodal medical image registration. However, the method based on mutual information has a robustness problem. The essential reason is that the mutual information itself is not have enough information between the pixel pairs, so that the mutual information is unstable during the registration process. A large number of local extreme values are generated, which finally cause mismatch. In order to overcome the shortages of mutual information registration method, this paper proposes a registration method combined with image spatial structure information and mutual information.
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.
In this paper, it is fundamental purpose that finding the relationship between quality and structure of bone, by reconstructing the bone structure image, using ultrasound. In this study, longitudinal transmission method was used for experiment as basic measuring method, which is known as ultrasonic diagnosis method for human tibia. And using ultrasonic velocity parameter that can be detected and calculated with the transmitted signal, new estimated parameter, called Bone Area Fraction, is applied to reconstruct image. Through the in-vitro experiment in cattle's tibia bone, basic sectional image of bone which is similar in real bone structure image can be reconstructed.
화상처리는 전처리, 중간표현, 최종 인식의 3단계로 구분하여 처리할 수 있다. 본 논문에서는 전처리 단계에서 구해진 에지로 둘러싸인 예영역들로부터 라벨링 기법으로 화상을 구분된 영역의 집합으로 표현한 후 각 영역을 둘러 싸고있는 외측 경계과 내측 경계를 세그먼트화하여 각 세그먼트들에 대한 영역의 정보, 세그먼트 번호, 시작점과 끝점의 정보, 적용된 직선 곡선의 종류 및 이들의 개수 정보 리스트에 대한 데이터 구조를 만드는 중간 표현 단계에 대한 알고리즘을 제안하고, 구해진 데이타 구조를 이용 화상을 재구성한 결과 오차가 한 화소 범위내의 신뢰성이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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