Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.20-29
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2008
In this paper, we propose a do-interlacing algorithm using integral projection-based motion estimation considering Region Of Interest(ROI). The proposed motion estimation method finds the motion of the given ROI accurately with low computational cost. In order to incorporate the motion estimation in do-interlacing, an entire image is first segmented into multiple ROIs according to the temporally predicted block-wise motion types and spatial positions. Then, motion vectors of respective ROIs are obtained by the integral projection method. In this paper, totally five ROIs, one for the global motion and four for the local motions, are made, and therefore, five motion vectors are produced for each field. By using the estimated motion vectors, motion compensation is performed for increasing the vortical resolution of the converted frames. Finally, do-interlaced frames are obtained by effectively combining the results of motion compensation and stable intra-field do-interlacing according to the reliability of motion compensation. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image quality than existing algorithms in both subjective and objective measures.
This study determines a range of CT parameter values in Brain CT which are minimizing patient absorption dose without compromising the image quality and optimal exposure condition. We measured dose and image noise using conventional CT parameters in Brain CT. In additon, we evaluated dose, SNR and PSNR of head phantom images while changing kVp and rotation time. In this study, effectiveness of dose that was achieved from dose reproducible experiments in conventional head CT condition is determined by changing kVp and rotation time. Dose and PSNR is related to low dose-high resolution condition. In conclusion, we suggest that using proposed conditions is effective for imaging to compare with conditions proposed by the manufacturer.
Studies for counting and detecting X-rays for the improvement of image quality and material analysis are active. In this work, the detector for X-ray photon counting was designed using Multi-pixel photon counter (MPPC) array and the detector characteristics were evaluated through simulation. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) was used to obtain the position where the X-ray and the scintillation interacted, and this position was used as the light generation position of DETECT2000. 0.5 mm and 1 mm thick Gadolinium Aluminium Gallium Garnet (GAGG) scintillators were used and the light generated through a $4{\times}4$ array of MPPCs was acquired. The spatial resolution of the designed detector was evaluated by reconstructed image using the light signal acquired for each channel. We obtained images of more than 2 lp/mm in both 0.5 mm and 1 mm thick GAGG scintillation. When this detector is used in a X-ray system, a low-cost system capable of photon counting can be made.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.77-84
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2021
Today, the restoration of cultural properties is done by applying the latest IT technology from relying on existing data and experts. However, there are cases where new data are released and the original restoration is incorrect. Also, sometimes it takes too long to restore. And there is a possibility that the results will be different than expected. Therefore, we aim to quickly restore cultural properties using DeepLearning. Recently, so the algorithm DcGAN made in GANs algorithm, and image creation, restoring sectors are constantly evolving. We try to find the optimal GAN algorithm for the restoration of cultural properties among various GAN algorithms. Because the GAN algorithm is used in various fields. In the field of restoring cultural properties, it will show that it can be applied in practice by obtaining meaningful results. As a result of experimenting with the DCGAN and Style GAN algorithms among the GAN algorithms, it was confirmed that the DCGAN algorithm generates a top image with a low resolution.
The ability to recognize human emotions by computer vision is a very important task, with many potential applications. Therefore the demand for emotion recognition using not only RGB images but also thermal images is increasing. Compared to RGB images, thermal images has the advantage of being less affected by lighting conditions but require a more sophisticated recognition method with low-resolution sources. In this paper, we propose a Divide and Conquer-based CNN training strategy to improve the performance of facial thermal image-based emotion recognition. The proposed method first trains to classify difficult-to-classify similar emotion classes into the same class group by confusion matrix analysis and then divides and solves the problem so that the emotion group classified into the same class group is recognized again as actual emotions. In experiments, the proposed method has improved accuracy in all the tests than when recognizing all the presented emotions with a single CNN model.
In this study, fine $Gd_2O_2S$:Tb powder was synthesized by using a low temperature solution-combustion method for a high-resolution digital x-ray imaging detector. From the fabricated phosphor power, the fine scintillator films was fabricated by particle sedimentation method and was investigated the luminescent property. From the experimental results of relative light output as a function of terbium concentration, the highest luminescent efficiency has at 5 wt% Tb concentration, and luminescent intensity decreased rapidly according to quenching effect about higher Tb concentration. Also, the relative light output of $270{\mu}m$-$Gd_2O_2S$:Tb film has 2945 pC/$cm^2$/mR. And light intensity was saturated at higher film thickness. Finally, to evaluate an image acquisition performance of fabricated phosphor, images were obtained by using commercial CMOS sensor and measured the MTF, NPS, and DQE. DQE(0 lp/mm) of fine phosphor film has 37%. But, DQE improvement of fine phosphor film is possible by resolving problem of film fabrication process and has a significant potential in the application of digital radiation imaging system later.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.491-498
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2019
This study analyzed how the accuracy of co-registration varies depending on the convergence angles between two KOMPSAT-3·3A images. Most very-high-resolution satellite images provide initial coordinate information through metadata. Since the search area for performing image co-registration can be reduced by using the initial coordinate information, in this study, the mutual information method showing high matching reliability in the small search area is used. Initial coarse co-registration was performed by using multi-spectral images with relatively low resolution, and precise fine co-registration was conducted centering on the region of interest of the panchromatic image for more accurate co-registration performance. The experiment was conducted by 120 combination of 16 KOMPSAT-3·3A 1G images taken in Daejeon area. Experimental results show that a correlation coefficient between the convergence angles and fine co-registration errors was 0.59. In particular, we have shown the larger the convergence angle, the lower the accuracy of co-registration performance.
The land cover map derived from spectral features of high resolution optical images has low spectral resolution and heterogeneity in the same land cover class. For this reason, despite the same land cover class, the land cover can be classified into various land cover classes especially in vegetation area. In order to overcome these problems, detailed vegetation classification is applied to optical satellite image and SAR(Synthetic Aperture Radar) integrated data in vegetation area which is the result of pre-classification from optical image. The pre-classification and vegetation classification were performed with MLC(Maximum Likelihood Classification) method. The hierarchical land cover classification was proposed from fusion of detailed vegetation classes and non-vegetation classes of pre-classification. We can verify the facts that the proposed method has higher accuracy than not only general SAR data and GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) texture integrated methods but also hierarchical GLCM integrated method. Especially the proposed method has high accuracy with respect to both vegetation and non-vegetation classification.
Kim, Hee-Joung;Son, Hye-Kyung;Bong, Joung-Kyun;Nam, Ki-Pyo;Lee, Hee-Kyung
The Korean Journal of Nuclear Medicine
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v.30
no.3
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pp.372-378
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1996
In the case of $^{123}I$ from the $^{124}Te$(p,2n)reaction, the radionuclidic impurity is the high-energy gamma-emitting $^{124}I$, which interferes greatly with nuclear medicine images. The choice of a collimator can affect the quality of clinical SPECT images of [I-123]MIBG, [I-123] ${\beta}$-CIT, or [I-123]IPT. The tradeoffs that two different collimators make among spatial resolution, sensitivity, and scatter were studied by imaging a line source at 5cm, 10cm, 15cm distance using a number of plexiglass sheets between source and collimator, petri dish, two-dimensional Hoffman brain phantom, Jaszczak phantom, and three-dimensional Hoffman brain phantom after filling with $^{123}I$. (FWHM, FWTM, Sensitivity) for low-energy ultrahigh-resolution parallel - hole (LEUHRP) collimator and medium- energy general - purpose (MEGP) collimator were measured as (9.27mm, 61.27mm, $129CPM/{\mu}Ci$) and (10.53mm, 23.17mm, $105CPM/{\mu}Ci$), respectively. The image quality of two-dimensional Hoffman brain phantom with LEUHRP looked better than the one with MEGP. However, the image quality of Jaszczak phantom and three-dimensional Hoffman brain phantom with LEUHRP looked much worse than the one with MEGP because of scatter contributions in three-dimensional imaging situation. The results suggest that the MEGP is preferable to LEUHRP for three-dimensional imaging studies of [I-123]MIBG, [I-123] ${\beta}$-CIT, or [I-123]IPT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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