Many fashion designers are actively pursuing strategic alliances with other brands. The purpose of this study is to identify the differences in images between the original brands and the alliance brands made by fashion designers. This study also aims to review consumers' purchasing attitudes towards alliance brands products. Questionnaires were distributed to adults in their 20s and above, which were then collected. The research findings illuminated the differences in images between original brand products and the alliance brand products made by fashion designers. It was found that the fashion designer (A) brand mainly had luxurious, attractive and quality images, while its alliance brand mainly had practical and durable images. On the other hand, the fashion designer (B) brand mainly had quality and durable images, while its alliance brand mainly had luxurious, characteristic and attractive images. The fashion designer (Ga) brand mainly had characteristic, sophisticated and quality images, while its alliance brand mainly had trendy, attractive and practical images. The fashion designer (Na) brand mainly had trendy, characteristic and attractive images, while its alliance brand mainly had practical images.
Purpose : To find out the proper compression ratios without degrading image quality and affecting lesion detectability on diagnostic images used in dentistry compressed with JPEG 2000 algorithm. Materials and Methods : Sixty Digora periapical images, sixty panoramic computed radiographic (CR) images, sixty computed tomographic (CT) images, and sixty magnetic resonance (MR) images were compressed into JPEG 2000 with ratios of 10 levels from 5:1 to 50:1. To evaluate the lesion detectability, the images were graded with 5 levels (1 : definitely absent; 2: probably absent; 3: equivocal; 4: probably present; 5: definitely present), and then receiver operating characteristic analysis was performed using the original image as a gold standard. Also to evaluate subjectively the image quality, the images were graded with 5 levels (1 definitely unacceptable; 2: probably unacceptable; 3: equivocal, 4: probably acceptable; 5· definitely acceptable), and then paired t-test was performed. Results : In Digora, CR panoramic and CT images, compressed images up to ratios of 15 : 1 showed nearly the same lesion detectability as original images, and in MR images, compressed images did up to ratios of 25 : 1. In Digora and CR panoramic Images, compressed images up to ratios of 5 : 1 showed little difference between the original and reconstructed images in subjective assessment of image quality In CT images, compressed images did up to ratios of 10: 1 and in MR images up to ratios of 15 : 1 Conclusion : We considered compression ratios up to 5 : 1 in Digora and CR panoramic images, up to 10 : 1 in CT images, up to 15 : 1 in MR images as clinically applicable compression ratios.
Purpose : To determine the proper image compression method and ratio without image quality degradation in intraoral digital radiographic images, comparing the discrete cosine transform (DCT)-based JPEG with the wavelet-based JPEG 2000 algorithm. Materials and Methods : Thirty extracted sound teeth and thirty extracted teeth with occlusal caries were used for this study. Twenty plaster blocks were made with three teeth each. They were radiographically exposed using CDR sensors (Schick Inc., Long Island, USA). Digital images were compressed to JPEG format, using Adobe Photoshop v.7.0 and JPEG 2000 format using Jasper program with compression ratios of 5 : 1,9 : 1, 14 : 1,28 : 1 each. To evaluate the lesion detectability, receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed by the three oral and maxillofacial radiologists. To evaluate the image quality, all the compressed images were assessed subjectively using 5 grades, in comparison to the original uncompressed images. Results: Compressed images up to compression ratio of 14 : 1 in JPEG and 28 : 1 in JPEG 2000 showed nearly the same the lesion detectability as the original images. In the subjective assessment of image quality, images up to compression ratio of 9 : 1 in JPEG and 14 : 1 in JPEG 2000 showed minute mean paired differences from the original Images. Conclusion : The results showed that the clinically acceptable compression ratios were up to 9 : 1 for JPEG and 14 : 1 for JPEG 2000. The wavelet-based JPEG 2000 is a better compression method, comparing to DCT-based JPEG for intraoral digital radiographic images.
Recently, interest in potential for estimating water quality using high resolution satellite images is increasing. However, low SNR(Signal to Noise Ratio) over inland water and radiometric errors such as non-linearity of brightness value of high resolution satellite images often lead to accuracy degradation in water quality estimation. Therefore radiometric correction should be carried out to estimate water quality for high resolution satellite images. For KOMPSAT-2 images parameters for brightness value-radiance conversion are not available and precise radiometric correction is difficult. To exploit KOMPSAT-2 images for water quality monitoring, it is necessary to investigate non-linearity of brightness value and noise over inland water. In this paper, we performed brightness value comparison between KOMPSAT-2 images and IKONOS/GeoEye-1, which are known to show the linearity. We used the images obtained over the same area and on the same date for comparison. As a result, we showed that although KOMPSAT-2 images are more noisy;the trend of brightness value and pattern of noise are almost similar to reference images. The results showed that appropriate target area to minimize the impact of noise was $5{\times}5$. Non-linearity of brightness value between KOMPSAT-2 and reference images was not observed. Therefore we could conclude that KOMPSAT-2 may be used for estimation of water quality parameters such as concentration of chlorophyll.
We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.
Kojima Lake in Okayama prefecture is a freshing reservoir constructed adjacent to the oldest reclaimed land in Japan. This lake has a serious water quality problem because two urban rivers are flowing into it. In the present study, unsupervised classification was performed at intervals of several years using Landsat MSS data in the past 15 years. After geometric correction of these data, MSS data corresponding geographically to the field observation data were extracted and subjected to the multivariate analysis. Water quality distribution in the lake was estimated using the regression equation obtained as a result. In addition, two - dimensional and three-dimensional numerical simulations were performed and compared with the distribution obtained from the satellite images. Behavior of the reservoir flows is complicated and water quality distribution varies greatly with the flows. Here, I report the results of analysis on three factors, field observation, numerical simulation and satellite images.
Among digital halftoning methods, error diffusion is a procedure for generating high quality bilevel images from continuous-tone images but blurs the edge information in the bilevel images. To solve the problem, we propose the edge enhanced error diffusion using the edge information of the original images. The edge enchanted weights is computed by adding local characteristic weights and input pixels multiplied a constant. Also, we combined the edge enhanced method with the adaptive error diffusion using human spatial and frequency perception characteristic. The performance of the proposed method is compared with conventional method by measuring the edge correlation. The halftoned images applied the proposed method get more fine quality due to the enchanced edge and better quality in halftoned image. And the detailed edge is preserved in the halftoned images by the proposed method.
The Magnetic Resonance Imaging (MRI) systems consist of various parameters. Among them, the image quality can be arguably the most important part of the systems. As the other components in MRI systems have been developed and evolved, the MRI image quality has been advanced remarkably. And, the radiation imaging system is being converted from the Film to the digital method, which drives the computerization of many hospitals. The management of the tremendous radiation images becomes more critical. The data compression is used to store such large data in a network server. When the image files are compressed, the image quality degrades comparing to its original images. Even slight quality degradation of a medical image could cause an erroneous diagnosis, so the images must be handled carefully. This thesis studied the image assessment methods of comparing the quality of the compressed image to its original, and the quality of the original and the displayed images of the MRI systems via PSNR with actual medical images used in hospitals. As a result, no noticeable quality degradation was found comparing the compressed images with various digital compression methods and the original images. However, it was a different story comparing the original images and the displayed images on MRI monitors. Some noise or image distortion was visible using any regular CRT or LCD monitors were used while the special monitors designed for the MRI imaging and medical images displayed high definition images.
PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography) is an examination combining morphological and functional information in one examination. The purpose of this study is to see the lowest CT dose for attenuation correction in the PET/CT maintaining good image quality when considering CT scan dose to the patients. We injected $^{18}F$-FDG and water into the cylinder shaped phantom, and obtained emission images for 3 mins and transmission images(140 kVp, 8 sec, 10~200 mA for transmission images), and reconstructed the images to PET/CT images with Iterative method. Data(Maximum, Minimum, Average, Standard Deviation) were obtained by drawing a circular ROI(Region Of Interest) on each sphere in each image set with Image J program. And then described SD according to the CT and PEC/CT images as graphes. Through the graphes, we got the relationships of mA and quality of images. SDs according to CT graph were 16.25 at 10 mA, 7.26 at 50 mA, 5.5 at 100 mA, 4.29 at 150 mA, and 3.83 at 200 mA, i.e. the higer mA, the better image quality was presented. SDs according to PET/CT graph were 1823.2 at 10 mA, 1825.1 at 50 mA, 1828.4 at 100 mA, 1813.8 at 150 mA, and 1811.3 at 200 mA. Calculated SDs at PET/CT images were maintained. This means images quality is maintained having nothing to do with mA of high and low.
When focusing using an ultrasonic transducer array, a main lobe is formed in the focal region of an ultrasound field, but side lobes also arise around the focal region due to the leakage. Since the side lobes cannot be completely eliminated in the focusing process, they are responsible for subsequent ultrasound image quality degradation. To improve ultrasound image quality, a signal processing strategy to reduce side lobes is definitely in demand. To this end, quantitative determination of main and side lobes is necessary. We propose a theoretically and actually error-free method of exactly discriminating and separately computing the main lobe and side lobe parts in ultrasound image by computer simulation. We refer to images constructed using the main and side lobe signals as the main and side lobe images, respectively. Since the main and side lobe images exactly represent their main and side lobe components, respectively, they can be used to evaluate ultrasound image quality. Defining the average brightness of the main and side lobe images, the conventional to side lobe image ratio, and the main to side lobe image ratio as image quality metrics, we can evaluate image characteristics in speckle images. The proposed method is also applied in assessing the performance of side lobe suppression filtering. We show that the proposed method may greatly aid in the evaluation of medical ultrasonic images using computer simulations, albeit lacking the use of actual experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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