We developed a high-throughput microscopy (HTM) method which enabled us to replace a conventional phase contrast microscopy (PCM) method that has been used as a standard analytical method for airborne asbestos. We could obtain the concentration of airborne asbestos fibers under detection limit by automated image processing and analysis using HTM method. Here we propose an improved image processing algorithm with variable parameters to enhance the accuracy of the HTM analysis. Since the variable parameters that compensate the difference of the brightness are applied to the individual images in our new image processing method, it is possible to enhance the accuracy of the automatic image analysis method for sample slides with low asbestos concentration that caused errors in binary image processing. We demonstrated that enumeration of fibers by improved image processing algorithm remarkably enhanced the accuracy of HTM analysis in comparison with PCM. The improved HTM method can be a potential alternative to conventional PCM.
The analysis of remote sensing data depends on sensor specifications that provide accurate and consistent measurements. However, it is not easy to establish confidence and consistency in data that are analyzed by different sensors using various radiometric scales. For this reason, the cross-calibration method is used to calibrate remote sensing data with reference image data. In this study, we used an airborne hyperspectral image in order to calibrate a multispectral image. We presented an automatic cross-calibration method to calibrate a multispectral image using hyperspectral data and spectral mixture analysis. The spectral characteristics of the multispectral image were adjusted by linear regression analysis. Optimal endmember sets between two images were estimated by spectral mixture analysis for the linear regression analysis, and bands of hyperspectral image were aggregated based on the spectral response function of the two images. The results were evaluated by comparing the Root Mean Square Error (RMSE), the Spectral Angle Mapper (SAM), and average percentage differences. The results of this study showed that the proposed method corrected the spectral information in the multispectral data by using hyperspectral data, and its performance was similar to the manual cross-calibration. The proposed method demonstrated the possibility of automatic cross-calibration based on spectral mixture analysis.
The ability to absorb liquid and the dust removal performance are important factors for wiping cloths used to remove contaminants. We have developed a method that can determine the contaminant removal performance of wiping cloths. In the gravimetric method, experimental errors are unavoidable because the contaminant plate is much heavier than the contaminant material. However, we used image analysis to reduce the experimental errors, and did not use the heavy contaminant plate. The correlation coefficient between the image. analysis and the gravimetric methods was very high, at R=0.97, with a significance level of 95%. From the correlation analysis and empirical data, the image analysis method is a useful tool for measuring wiping efficiency. The wiping efficiency measured using image analysis has a close relationship to the wiping speed, viscosity of the contaminant, and wiping pressure, at the significance level of 95%.
This study proposes a method of blending visible and near infrared images to enhance edge details and local contrast. The proposed method consists of radiance map generation and color compensation. The radiance map is produced by a Laplacian pyramid and a soft mixing method based on principal component analysis. The color compensation method uses the ratio between the composed radiance map and the luminance channel of a visible image to preserve the visible image chrominance. The proposed method has better edge details compared to a conventional visible and NIR image blending method.
Objective methods to assess quantitatively port wine stain (PWS) blanching in response to laser therapy are needed to improve laser therapeutic outcome. Previous studies have attempted to assess objectively PWS color based on point measurement devices. To date, these approaches have typically been limited by a number of factors such as small test area and need for contact. To address these issues, a polarization spectral imaging system and an image analysis method have been developed to evaluate quantitatively erythema and melanin content distribution in skin. The developed polarization spectral imaging system minimizes artifacts such as glaring, shadowing, and non-uniform illumination that interfere with image fidelity. Furthermore, the image analysis method has been employed to get images of skin melanin and erythema indices from the acquired color images for quantitative analysis. Finally, using PWS patient color image, the effectiveness in laser treatment of PWS was evaluated by calculating relative erythema index image that is the relative erythema index of PWS region to the normal region. The developed device and analysis method appears to be a simple and effective method for quantitative analysis of PWS blanching.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.660-664
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2006
A novel quantified method based on requirement analysis of image quality to improve display image quality was proposed. Nowadays, the image quality was limited by the poor understanding of the image quality requirement, which led to the critical factors of image quality could not be controlled during display development. Our method was set up to resolve this problem by clarifying the relationship between the image quality level and the effect factors in image processing. Moreover, the subjective factors were eliminated extremely by the image quality quantification. The method was applied in the RPTV development life cycle and its efficiency was demonstrated.
백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D50에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다.
밀의 경ㆍ연질성 구분을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 방법을 모색하기 위해 주상분석법을 이용한 측정법과 기존의 몇 가지 측정방법의 정확도 및 상관관계를 상호 비교 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 주상분석법을 이용하여 측정한 곡립의 초자질율은 경도계 및 NIRS에 의한 방법과 고도로 유의적인 상관이 인정되었으며 곡립의 단백질 함량과도 분석방법간에 고도로 유의한 상관이 인정되었다. 주상분석법을 이용한 초자질율의 측정은 반복간의 오차가 적고, 측정된 결과가 기존의 경도측정 방법과 상관이 매우 높아 새로운 연경질성의 구분기준으로 사용할 수 있었으며, 곡립의 연경질성 분석후 곡립의 발아력이 상실되지 않으므로 밀의 용도별 고품질 육종효율 증진을 위한 초기 선발방법으로 사용이 가능할 것으로 사료되었다.
In this paper, the method of image feature extraction is proposed. This method employ the energy field analysis, outlier removal algorithm and ring projection. Using this algorithm, we achieve rotation-translation-scale invariant feature extraction. The force field are exploited to automatically locate the extrema of a small number of potential energy wells and associated potential channels. The image feature is acquired from relationship of local extrema using the ring projection method.
In this study, the cross-sectional image has been acquired to evaluate the aggregate distribution affecting quality of lightweight aggregate concrete, and through the binarization method, the study is to calculate the aggregate area of upper and lower sections to develop the method to assess the aggregate distribution of concrete. The acquisition of cross-section image of concrete for the above was available from the cross-sectional photography of cleavage tension of a normal test specimen, and an easily accessible and convenient image analysis software was used for image analysis. As a result, through such image analyses, the proportion of aggregate distribution of upper and lower sections of the test specien could be calculated, and the proportion of aggregate area U/L value of the upper and lower regions of concrete cross-section was calculated, revealing that it could be used as the comprehensive index of aggregate distribution. Moreover, through such method, relatively easy image acquisition methods and analytic methods have been proposed, and this indicated that the development of modeling to assess aggregate distribution quantitatively is available. Based on these methods, it is expected that the extraction of fundamental data to reconsider the connectivity with processes in concrete will be available through quality assessment of quantitative concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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