In this study, 3-D underwater object restoration using ultrasonic transducer fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composite are presented. Using the acquired underwater object data 16${\times}$16 pixels. Modified SCL neural networks using the 16${\times}$16 low resolution image was used for underwater object restoration of 32${\times}$32 high resolution Image.
In this study, Object restoration of ultrasonic transducer fabricated with porous piezoelectric ceramics using Modified SCL(Simple Competitive Learning) neural networks are presented. Using the acquired object data $16{\times}16$ pixels, Modified SCL neural networks using the $16{\times}16$ low resolution image was used for object restoration of $32{\times}32$ high resolution image. The experimental results show that the ultrasonic transducer fabricated with porous piezoelectric ceramics could be applied for sonar system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.11
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pp.673-679
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2005
This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.490-494
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2007
본 논문에서는, 한 장의 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 영상과 저해상도 영상의 관계를 나타내는 선형연립방정식을 푸는 원리에 기초한다. 하지만 이러한 방정식은 일의적으로 정해지지 않기 때문에 고해상도 영상을 나타내기 위챈 사용된 미지수를 축소하기 위한 이산코사인변환(DCT)의 에너지 집중특성을 이용하였다. 또한 그 구현방법으로 저해상도 영상을 일련의 작은 블록으로 나누어 각 블록영상에 적용하는 블록분할법(block division method)과 전체프레임 영상에 직접 적용하는 전 프레임법(full frame method)을 사용하였다. 최종적으로 본 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 시뮬레이션 실험영상에 적용한 결과 양호한 결과를 나타냈다.
In this study, 3-D underwater object restoration using ultrasonic sensor fabricated with porous PZT-Polymer 3-3 type composite are presented Using the acquired underwater object data $16{\times}16$ pixels, Modified SCL neural networks using the $16{\times}16$ low resolution image was used for underwater object restoration of $32{\times}32$ high resolution image.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.103-108
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2012
Recently, as the prevalence of high-performance mobile devices and the application of the multimedia content are expanded, Super Resolution (SR) technique which reconstructs low resolution images to high resolution images is becoming important. And in the mobile devices, the development of the SR algorithm considering the operation quantity or memory is required because of using the restricted resources. In this paper, we propose a new single frame fast SR technique suitable for mobile devices. In order to prevent color distortion, we change RGB color domain to HSV color domain and process the brightness information V (Value) considering the characteristics of human visual perception. First, the low resolution image is enlarged by the improved fast back projection considering the noise elimination. And at the same time, the reliable edge map is extracted by using the LoG (Laplacian of Gaussian) filtering. Finally, the high definition picture is reconstructed by using the edge information and the improved back projection result. The proposed technique removes effectually the unnatural artefact which is generated during the super resolution restoration, and the edge information which can be lost is amended and emphasized. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than conventional back projection and interpolation methods.
As the price of image acquisition component becomes low enough, the compact and easily accessible handheld devices are generally equipped with image acquisition functionality. This trend speeds up various applications in diverse areas such as image related services and software. Therefore users strongly need to identify their images effectively and efficiently so that the duplicated images are perceived as one physical entity. In order to handle this environment, we propose a number of methods that generate image identifiers utilizing fundamental image features. In this paper, we analyze the identifier generation methods in terms of various size patterns, especially for tiny size cases, since the small images does not contain abundant pixels for feature extraction. In this paper, experimental evaluation over identifier generation methods' behavior according to different sizes is demonstrated.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.1
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pp.74-82
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2008
The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound image of high resolution. As a result, efficiency of noise removal is not fine enough for low resolution image. Moreover, when ultrasound image has multiple tumors, the extraction of ROI (Region Of Interest) is not accomplished or processed by a manual selection. In this paper, our method is done 4 kinds of process for noises removal and the extraction of ROI for solving problems of restrictive automated segmentation. First process is that pixel value is acquired as matrix type. Second process is a image preprocessing phase that is aimed to maximize a contrast of image and prevent a leak of personal information. In next process, the heuristic noise filter that is based on opinion of medical specialist is applied to remove noises. The last process is to extract a tumor region by using morphology techniques. As a result, the noise is effectively eliminated in all images and a extraction of tumor regions is possible though one ultrasound image has several tumors.
Kim, Yong Hyun;Choi, Jae Wan;Kim, Hye Jin;Kim, Yong Il
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.305-309
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2009
The object of image fusion is to integrate information from multiple images as the same scene. In the satellite image fusion, many image fusion methods have been proposed for combining a high resolution panchromatic(PAN) image with low resolution multispectral(MS) images and it is very important to preserve both the spatial detail and the spectral information of fusion result. The image fusion method using wavelet transform shows good result compared with other fusion methods in preserving spectral information. This study proposes a modified a'trous algorithm based wavelet image fusion method using IKONOS image. Based on the result of experiment using IKONOS image, we confirmed that proposed method was more effective in preserving spatial detail and spectral information than existing fusion methods using a'trous algorithm.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.12
no.4
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pp.388-396
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2012
In this paper, a $320{\times}240$ pixel, 80 frame/s CMOS image sensor with a low power dual correlated double sampling (CDS) scheme is presented. A novel 8-bit hold-and-go counter in each column is proposed to obtain 10-bit resolution. Furthermore, dual CDS and a configurable counter scheme are also discussed to realize efficient power reduction. With these techniques, the digital counter consumes at least 43% and at most 61% less power compared with the column-counters type, and the frame rate is approximately 40% faster than the double memory type due to a partial pipeline structure without additional memories. The prototype sensor was fabricated in a Samsung $0.13{\mu}m$ 1P4M CMOS process and used a 4T APS with a pixel pitch of $2.25{\mu}m$. The measured column fixed pattern noise (FPN) is 0.10 LSB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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