Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.72-72
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2003
Purpose: To prove feasibility of proton chemical shift imaging (lH CSI) during stereotactic procedure, authors performed IH CSI in combination with a stereotactic headframe and selected targets according to local metabolic information, evaluated the pathologic results. Methods: The 1H CSI directed stereotactic biopsy was performed in five patients. 1H CSI was performed before conventional stereotactic MRI with gadolinium enhancement for stereotactic coordinates. The metabolite images expressed as integral ratios, Cho/Cr and Lac/Cr, were displayed in different colors. The stereotactic target coordinates were correlated with the coordinates from the 1H CSI images. Results: The final pathologic results obtained were concordant with the local metabolic information from 1H CSI. We believe that 1H CSI-directed stereotatic biopsy has the potential to significantly improve the accuracy of stereotactic biopsy targeting. Conclusions : Metabolic signals derived from 1H CSI could give us more direct clues for stereotactic target selection during the subsequent conventional stereotactic MR imaging. 1H CSI was feasible with the stereotatic headframe in place. The final pathologic results obtained were concordant with the local metabolic information from 1H CSI. Acknowledgement: This study was supported by a grant of the Center for Functional and Metabolic Imaging Technology, Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea (02-PJ3-PG6-EV07-0002).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.9
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pp.930-935
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2014
A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.
This study defines the concept of the fashion meme, which has recently emerged as a fashion trend, influential fashion keyword. After analyzing the concepts and characteristics of traditional memes from prior studies, examples of fashion memes were collected from online community and social network services, while a literature study and case study analysis were conducted in parallel drawing on related articles and journals. Modern fashion memes refer to fashion-related symbols and fashion images that are spread online by word-of-mouth, together with fashion styles and items that spread as a result of being worn. Fashion memes in cyberspace are mainly spread through social network or message services, and sometimes combine text, images, videos, hashtags, and emoticons. Fashion memes are a type of collective action of the people in response to social problems in the world, and often involve humorous antics, satire, shock, and eccentricity. Shared fashion memes reflect the expression of personality expression and fun, and at the same time are used as an expression of designer and brand creativity and are integral to marketing. Fashion memes are classified into four types, based on two central axes as follows: non-commercial/commercial and anti-fashion/fashion-friendly. Unlike traditional memes, Internet-based fashion memes emphasize elements of transformation through creativity as well as imitation, which has become a persisting contemporary trend beyond temporary phenomena.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.403-406
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2003
This paper presents a robust algorithm for edge detection based on fuzzy fusion, using a novel local edge information measure based on Renyi's a-order entropy. The calculation of the proposed measure is carried out using a parametric classification scheme based on local statistics. By suitably tuning its parameters, the local edge information measure is capable of extracting different types of edges, while exhibiting high immunity to noise. The notions of fuzzy measures and the Choquet fuzzy integral are applied to combine the different sources of information obtained using the local edge information measure with different sets of parameters. The effectiveness and the robustness of the new method are demonstrated by applying our algorithm to various synthetic computer-generated and real-world images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.7
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pp.1311-1328
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2011
We re-render a photographic image as a simulated pencil drawing using two independent line integral convolution (LIC) algorithms that express tone and feature lines. The LIC for tone is then applied in the same direction across the image, while the LIC for features is applied in pixels close to each feature line in the direction of that line. Features are extracted using the coherent line scheme. Changing the direction and range of the LICs allows a wide range of pencil drawing style to be mimicked. We tested our algorithm on diverse images and obtained encouraging results.
A new Complex Image Method based on Genetic Algorithm (GA) is proposed to calculate the Green's functions of CPW (coplanar waveguide)-type microwave components and antennas. The closed-forms of the spectral-domain integrals are obtained by the GA, avoiding the conventional procedures of the tedious linear algebra and the sampling conditions sensitive to the complex-variable sampling paths adopted in the Prony's and GPOF methods. The proposed method is compared with the numerical Sommerfeld Integral, which results in good agreement.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2000.11a
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pp.117-120
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2000
When analyzing the scatting problem of multi-layered structures using closed-form Green's function, one of the main difficulties is that the numerical integrations for the evaluation of diagonal matrix elements converge slowly and are not so stable. Accordingly, even when the integration for the singularity of type e$\^$-jkr//${\gamma}$/, corresponding to the source dipole itself, is performed using such a mathod, this difficulty persists in the integration corresponding to the finite number of complex images. In order to resolve this difficulty, a new technique based upon the Gaussian quadrature in polar coordinates for the evaluation of the two-dimensional generalized exponential integral is presented. Stability of the algorithm and convergence is discussed. Performance is demonstrated for the example of a microstrip patch antenna.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2009.10a
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pp.331-332
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2009
We present an analysis on the quality factors of the Fourier hologram generated from multiple orthographic view images of three-dimensional object. In the analysis, we analyze both the maximum size of the reconstructed object and its spatial resolution. For the maximum size of the reconstruction, we found that the main factor is the orthographic projection angle interval. Too large projection angle interval causes overlapping in the reconstruction space domain. For the spatial resolution, there are three factors, i.e. the capturing lens array pitch which determines the spatial sampling rate of the original three-dimensional objects, the maximum orthographic projection angle, and the spatial frequency bandwidth of the object. The dominant factor is determined by the relationship between those three factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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