We have searched for infrared emission from supernova remnants (SNRs) included in the Spitzer Galactic Legacy Infrared Mid-Plane Survey Extraordinaire (GLIMPSE) field. At the positions of 100 known SNRs, we made 3.6, 4.5, 5.8, and $8.0{\mu}m$ band images covering the radio continuum emitting area of each remnant. In-depth examinations of four band images based on the radio continuum images of SNRs result in the identification of sixteen infrared SNRs in the GLIMPSE field. Eight SNRs show distinct infrared emission in nearly all the four bands, and the other eight SNRs are visible in more than one band. We present four band images for all identified SNRs, and RGB-color images for the first eight SNRs. These images are the first high resolution (<2') images with comparative resolution of the radio continuum for SNRs detected in the mid-infrared region. The images typically show filamentary emission along the radio enhanced SNR boundaries. Most SNRs are well identified in the 4.5 and $5.8{\mu}m$ bands. We give a brief description of the infrared features of the identified SNRs.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.148-153
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2009
Few methods have dealt with segmenting multiple images with analogous content. Concurrent images of a scene and gathered images of a similar foreground are examples of these images, which we term consistent scene images. In this paper, we present a method to segment these images based on manual segmentation of one image, by iteratively propagating information via multi-level cues with adaptive confidence. The cues are classified as low-, mid-, and high- levels based on whether they pertain to pixels, patches, and shapes. Propagated cues are used to compute potentials in an MRF framework, and segmentation is done by energy minimization. Through this process, the proposed method attempts to maximize the amount of extracted information and maximize the consistency of segmentation. We demonstrate the effectiveness of the proposed method on several sets of consistent scene images and provide a comparison with results based only on mid-level cues [1].
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06b
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pp.35-40
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1996
In this paper, a method for 3-D surface reconstruction with two real cameras is presented. The method, which combines the extraction of binocular disparity and its interpolation can be applied to the synthesis of images from virtual viewpoints. The synthesized virtual images are as natural as the real images even when we observe the images as stereoscopic images. The method opens up many applications, such as synthesizing input images for multi-viewpoint 3-D displays, enhancing the depth impression in 2-D images and so on. We also have developed a video-rate stereo machine able to obtain binocular disparity in 1/30 sec with two cameras. We show the performance of the machine.
This study is about efficiency export and import of medical images According to the Type of Compression. PACS to be used in many hospitals and medical images export is growing more and more because cheaper and good usability than film system. Thereby export department takes a lot of time, which may cause the patient discomfort. Compression images takes less time for images export, import than nocompression images. therefore, if no significant problems clinicians to view the images, this is one method to compressed images export for reduce the time and it will provide less cost and shorter time for patient.
Nishikida et al. (2006) presented the first far-ultraviolet (FUV) em${\lambda}$ission-line images of the Vela supernova remnant (SNR) obtained with FIMS/SPEAR instrument. Those include C III ${\lambda}$977, O VI ${\lambda}{\lambda}$1032, 1038, Si IV+O IV] ${\lambda}{\lambda}$1393, 1403 (un-resolved), C IV ${\lambda}{\lambda}$1548, 1551 emission-line images. As a following work, we re-constructed these emission-line images using the new-version processed FIMS/SPEAR data. Additionally, we made N IV] ${\lambda}$1486, He II ${\lambda}$1640.5, O III] ${\lambda}{\lambda}$1661, 1666 emission-line images. The new-version images cover the whole region of the Vela SNR and show more resolved features than the old-version. We compare these FUV emission-line images with other wavelength (X-ray, optical, etc.) images obtained in previous studies.
Before analyzing the images taken with a Mosaic CCD imager, the images have to reach a state which can be used for further scientific analysis. The transformation of raw images into calibrated images is called data reduction. Transforming HEavely Light into Images (THELI) is a nearly fully automated reduction pipeline software (Erben et al., 2005). This pipeline works on raw images to remove instrumental signatures, mask unwanted signals, and perform photometric and astrometric calibration. Finally THELI constructs a deep co-added mosaic image and a weight map. In this poster, THELI data reduction procedures will be reviewed and the reduction process for raw images of seven X-ray bright groups, extracted from GEMS groups (Osmond & Ponman, 2004) obtained by the Wide Field Imager (WFI) mounted on MPG/ESO telescope at La Silla in March 2006 will be discussed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.9
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pp.559-566
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2005
An effective do-blurring algorithm is proposed to remove the blur of the even and the odd line images of the interlaced scan type camera. n the object or the camera moves fast while the interlaced scan type digital camera is acquiring images, blur is often created due to the misalignment between two images of even and odd lines. In this paper, the blurred original image is separated into the even and the odd line images of the half size. Two full sized images are generated using interpolation technique based on these two in ages. Again, these images are signed and combined through the processes of feature extraction, matching, sub-pixel matching, outlier removal, and mosaicking. De-blurring simulations about the images of different camera motions have been done.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.6
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pp.453-456
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2004
Due to the bandwidth and storage limitations medical images are needed to be compressed before transmission and storage. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) specification, which is the medical images standard, provides a mechanism for supporting the use of JPEG still image compression standard. In this paper, we explain a method for compressing medical images by PEG standard and propose two methods for JPEG compression. First, because medical images differ from natural images in optical feature, we propose a method to design adaptively the quantization table using spectrum analysis. Second, because medical images have higher pixel depth than natural images do, we propose a method to design Huffman table which considers the probability distribution feature of symbols. Simulation results show the improved performance compared to the quantization table and the adjusted Huffman table of JPEG standard.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from cross-correlating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, cross-correlation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. In this paper, the polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV images, In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images, It was shown that the inter-look cross-correlation method could be applicable in the performance improvement of small ship detection and the land masking, It was also found that a simple combination of coherence images from each co-polarised (HH) inter-look and cross-polarised (HV) inter-look data can provide much higher target-detection possibilities.
Purpose: This study was performed to evaluate the effect of voxel size on the accuracy of landmark identification in cone-beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: CBCT images were obtained from 15 dry human skulls with two different voxel sizes; 0.39 mm and 0.10 mm. Three midline landmarks and eight bilateral landmarks were identified by 5 examiners and were recorded as three-dimensional coordinates. In order to compare the accuracy of landmark identification between large and small voxel size images, the difference between best estimate (average value of 5 examiners' measurements) and each examiner's value were calculated and compared between the two images. Result: Landmark identification errors showed a high variability according to the landmarks in case of large voxel size images. The small voxel size images showed small errors in all landmarks. The landmark identification errors were smaller for all landmarks in the small voxel size images than in the large voxel size images. Conclusion: The results of the present study indicate that landmark identification errors could be reduced by using smaller voxel size scan in CBCT images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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