Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.
A Study of Image Compression Algorithm using DCT This paper describes the system that implement a JPEG(Joint Photographic Experts Group) algorithm based on DCT(Discrete Cosine Transform) uslng CCD kameva, Image Grabber, and IBM PC. After cosine transforms the acquisited image, this algorithm quantize and entropy encode the coefficients by JPEG code table. The coefficients are reconstructed by the Huffman decoding, dequantized procedure, and Inverse cosine transform. The results obtained from the impleulented system are as follows. (1) For effcient storage and easy implementation, this system save Image as a PCX formal (2) Thls system get 7:1 compression ratio(3.8 RMSE value) without large distortion. (3) With a low pass filtering, thls system eliminate high frequency components and get 20% enhanced compression ratio. (4) Thls system enhance the reconstructed Image using histogram modeling.
This paper is to introduce an application of face recognition algorithm in parallel. We have experiments of 25 images with different motions and simulated the image recognitions; grouping of the image vectors, image normalization, calculating average image vectors, etc. We also discuss an analysis of the related eigen-image vectors and a parallel algorithm. To develop the parallel algorithm, we propose a new type of initial matrices for eigenvalue problem. If A is a symmetric matrix, initial matrices for eigen value problem are investigated: the "optimal" one, which minimize ${\parallel}C-A{\parallel}_F$ and the "super optimal", which minimize ${\parallel}I-C^{-1}A{\parallel}_F$. In this paper, we present a general new approach to the design of an initial matrices to solving eigenvalue problem based on the new optimal investigating C with preserving the characteristic of the given matrix A. Fast all resulting can be inverted via fast transform algorithms with O(N log N) operations.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권3호
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pp.323-327
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2010
Recently, the television market trend is change to HD television and the need of the study on HD image enhancement is increased rapidly. To enhancement of image quality, the retinex algorithm is commonly used. That's why we studied how to accelerate the retinex algorithm with CUDA on GPGPU (general purpose graphics processing unit). Calculating average part in retinex algorithm is similar to pyramidal calculation. We parallelize this recursive pyramidal average calculating for all layers, map the average data into the 2D plane and reduce the calculating time dramatically. Sequential C code takes 8948ms to get the average values for all layers in $1024{\times}1024$ image, but proposed method takes only only about 0.9ms for the same image. We are going to study about the real-time HD video rendering and image enhancement.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.126-129
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2008
In this paper, we proposed a method extracting an object from background of the satellite image. The image segmentation techniques have been widely studied for the technology to segment image and to synthesis segment object with other images. Proposed algorithm is to perform the edge detection of a selected object using genetic algorithm. We segment region of object based on detection edge using watershed algorithm. We separated background and object in indefinite region using gradual region merge from segment object. And, we make GUI for the application of the proposed algorithm to various tests. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, several analysis on the satellite images are performed.
본 논문에서는 에지 영상의 정보를 잃지 않으며 인접한 에지를 연결하는 에지 보정 알고리듬을 제안하였다. 제안된 에지 보정 알고리듬은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 에지 영상을 반복적으로 융기시켜 융기 영상을 얻는 단계이며, 두 번째 단계는 골격선 추출 알고리듬을 이용하며 융기된 영상으로부터 에지 영상을 추출하는 단계로 이루어져 있다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 방법에 비해 원래의 에지 영상의 정보를 왜곡시키지 않으면서 인접한 에지를 잘 연결함을 보여준다.
We describe an approach that uses a bilateral filter to reduce the ringing artifact in motion-blurred restoration image. It takes into account the specific physical structure of the ringing artifact combined with the properties of the human visual system. To properly reduce the ringing artifact, each of the adjacent pixels is limited in a straight line which has a given direction. To protect the edges and the texture regions of an image, our algorithm divides the image into texture regions and flat regions, and the artifact reduction algorithm is only applied to the flat region. Finally, we use 8 typical images and 5 objective quality evaluation indices to evaluate our algorithm. Experimental results show that our algorithm can obtain better results in subjective visual effect and in objective image quality evaluation.
This paper presents an algorithm capable of detecting free space for the autonomous vehicle navigation. The algorithm consists of two main steps: 1) estimation of longitudinal profile of road, 2) detection of free space. The estimation of longitudinal profile of road is detection of v-line in v-disparity image which is corresponded to road slope, using v-disparity image and hough transform, Dijkstra algorithm. To detect free space, we detect u-line in u-disparity image which is a boundary line between free space and obstacle's region, using u-disparity image and dynamic programming. Free space is decided by detected v-line and u-line. The proposed algorithm is proven to be successful through experiments under various traffic scenarios.
Aiming at the problem that the gradient-based edge detection operators are sensitive to the noise, causing the pseudo edges, a triqubit-state measurement-based edge detection algorithm is presented in this paper. Combing the image local and global structure information, the triqubit superposition states are used to represent the pixel features, so as to locate the image edge. Our algorithm consists of three steps. Firstly, the improved partial differential method is used to smooth the defect image. Secondly, the triqubit-state is characterized by three elements of the pixel saliency, edge statistical characteristics and gray scale contrast to achieve the defect image from the gray space to the quantum space mapping. Thirdly, the edge image is outputted according to the quantum measurement, local gradient maximization and neighborhood chain code searching. Compared with other methods, the simulation experiments indicate that our algorithm has less pseudo edges and higher edge detection accuracy.
This paper proposes an image detection algorithm to implement gesture. By using a camera sensor, the performance of the extracted image algorithm based on the gesture pattern was verified through experiments. In addition, through the experiments, we confirmed the proposed method's possibility of the implementation. For efficient image detection, we applied a segmentation technique based on image transition which divides into small units. To improve gesture recognition, the proposed method not only has high recognition rate and low false acceptance rate in real gesture environment, but also designed an algorithm that efficiently finds optimal thresholds that can be applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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