In this paper, we propose an efficient deinterlacing algorithm which interpolates the missing scan lines by weighted summing of the intra and the inter interpolation pixels according to the spatio-temporal variation. In the spatial interpolation, we adopt a new edge based spatial interpolation method which includes edge directional refinement. The conventional edge dependent interpolation algorithms are very sensitive to noise due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, our method first finds the edge directions around the pixel to be interpolated and then refines edge direction of the pixel using weighted maximun frequent filter. Futhermore, we improve the accuracy of motion detection by reducing the possibility of motion detection error using 3 tab median filter. In the final interpolation step, we adopt weighted sum of intra and inter interpolation pixels according to spatio-temporal variation ratio, thereby improving the quality in slow moving area. Simulation results show the efficacy of the proposed method with significant improvement over the previous methods in terms of the objective PSNR quality as well as the subjective image quality.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.420-424
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2016
Recently, with the development of Internet technology and multi-media technology, the Internet is going to develop in many areas, a new application areas. In particular, in the area of education, has made a Epoch-making development in the Internet applications, it has presented the instructional methods of the new paradigm. Study using the online learning, instructional method of a conventional traditional new proposal that deviates from the off-line teaching, Unlike the existing off-line learning, without being bound by time and space, in terms of anytime, anywhere it is possible to attend the lecture, is a very efficient learning. Online lectures Despite many advantages, and containing a number of problems. In terms of space of the learning is performed on-line, there is a disadvantage that the student management and learning, the reliability of evaluation missing number. In this study, out of such a variety of problems, concentration to induce an active learning attitude of learners, learners of learning who attempt to increase the reliability and using the face detection system of attendance learning It proposed a degree system.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
Ji, Min-Seok;Kim, Byeong-Kwan;Kim, Jun-Woo;Park, Nae-Hyeok;Park, Hyoung-keun
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.139-146
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2022
Mountain accidents such as forest fires and missing people are increasing as hikers increase due to indoor activities restrictions caused by the prolonged COVID-19 incident. If a dangerous situation occurs at outside where rescue workers cannot reach, the search time for person can be reduced using a quadcopter. Considering this, in this paper, Multiwii is used to smoothly hover the quadcopter by setting optimized PID values of the x-axis, y-axis, and z-axis (Yaw) according to the change in the inclination of the gas. In addition, after installing Open CV on Raspberry Pie, the camera uses HSV color space to filter the color such as the description of the person, and uses a thermal imaging camera to receive thermal sensing images in real time in environments where color extraction is difficult. As a result, it was confirmed that hovering was possible at a height of 2 to 8 m, blue extraction was possible at a height of 5 m, and heat detection was possible at a distance of less than 10 cm.
Seo, Haingja;Kim, Dongyoung;Park, Sang-Min;Choi, Myungjin
Journal of Space Technology and Applications
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v.1
no.1
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pp.49-63
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2021
The exploration of the solar system is carried out through various payloads, and accordingly, many research results are emerging. We tried to apply deep-learning as a method of studying the bodies of solar system. Unlike Earth observation satellite data, the data of solar system differ greatly from celestial bodies to probes and to payloads of each probe. Therefore, it may be difficult to apply it to various data with the deep-learning model, but we expect that it will be able to reduce human errors or compensate for missing parts. We have implemented a model that detects craters on the lunar surface. A model was created using the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) image and the provided shapefile as input values, and applied to the lunar surface image. Although the result was not satisfactory, it will be applied to the image of the permanently shadow regions of the Moon, which is finally acquired by ShadowCam through image pre-processing and model modification. In addition, by attempting to apply it to Ceres and Mercury, which have similar the lunar surface, it is intended to suggest that deep-learning is another method for the study of the solar system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1853-1858
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2021
O-rings fill the gaps between mechanical parts. Until now, the sorting of defective products has been performed visually and manually, so classification errors often occur. Therefore, a camera-based defect classification system without human intervention is required. However, a binarization process is required to separate the required region from the background in the camera input image. In this paper, an adaptive binarization technique that considers the surrounding pixel values is applied to solve the problem that single-threshold binarization is difficult to apply due to factors such as changes in ambient lighting or reflections. In addition, the convex hull technique is also applied to compensate for the missing pixel part. And the learning model to be applied to the separated region applies the residual error-based deep learning neural network model, which is advantageous when the defective characteristic is non-linear. It is suggested that the proposed system through experiments can be applied to the automation of O-ring defect detection.
Background: Missing isoniazid (INH) resistance during tuberculosis (TB) diagnosis can worsen the outcomes of INH-resistant TB. The BD MAX MDR-TB assay (BD MAX) facilitates the rapid detection of TB and INH and rifampin (RIF) resistance; however, data related to its performance in clinical setting remain limited. Moreover, its effect on treatment outcomes has not yet been studied. Methods: We compared the performance of BD MAX for the detection of INH/RIF resistances to that of the line probe assay (LPA) in patients with pulmonary TB (PTB), using the results of a phenotypic drug sensitivity test as a reference standard. The treatment outcomes of patients who used BD MAX were compared with those of patients who did not. Results: Of the 83 patients included in the study, the BD MAX was used for an initial PTB diagnosis in 39 patients. The sensitivity of BD MAX for detecting PTB was 79.5%. The sensitivity and specificity of BD MAX for INH resistance were both 100%, whereas these were 50.0% and 95.8%, respectively, for RIF resistance. The sensitivity and specificity of BD MAX were comparable to those of LPA. The BD MAX group had a shorter time interval from specimen request to the initiation of anti-TB drugs (2.0 days vs. 5.5 days, p=0.001). Conclusion: BD MAX showed comparable performance to conventional tests for detecting PTB and INH/RIF resistances. The implementation of BD MAX as a diagnostic tool for PTB resulted in a shorter turnaround time for the initiation of PTB treatment.
Currently, state-of-the-art devices such as SPECT, PET/CT, and PET/MRI are rapidly spreading nationwide, and the penetration rate of nuclear medical devices is also ranked fifth in the world. However, PET/MRI's system is slower and less common because it is more complex than PET/CT. The purpose of this study is to provide optimal information on PET/MRI according to the patient's disease. The subjects obtained information on head and neck cancer, pediatric patients, breast cancer patients, heart disease patients, lung cancer patients, and rectal cancer patients. We tried to accumulate protocols by obtaining a lot of information about each disease. In diagnosing head and neck cancer, it is believed that it is highly likely to be used in evaluating preoperative stage determination, recurrence and remote metastasis after treatment, and unclear primary cervical lymph node metastasis. Diagnosis and continuous follow-up of pediatric patients can increase patient benefits by minimizing radiation exposure. Breast cancer provides a comprehensive evaluation of the clinical need to determine the extent of disease in breast and local lymph nodes and the systematic stages of early diagnosis or recurrence. In diagnosing heart disease patients, MR-based PET motion correction helps to realize the full potential of PET images. For lung cancer patients, the clinical value and usefulness of the resolution and detection ability of integrated PET/MRI for soft tissues such as lung cancer will be sufficient. In diagnosing rectal cancer patients, the detection of missing residual diseases can change the clinical response evaluation for rectal cancer patients treated with TNT, and both the initial stage and treatment response evaluation are possible. Therefore, this literature study provided basic clinical data for PET/MRI tests.
This paper suggests a navigation information display system that is based on augmented reality technology. A navigator always has to confirm the information from marine electronic navigation devices and then compare it with the view of targets outside the windows. This "head down" posture causes discomfort and sometimes near accidents such as collisions or missing objects, because he or she cannot keep an eye on the front view of the windows. Augmented reality can display both virtual and real information in a single display. Therefore, we attempted to adapt AR technology to assist navigators. To analyze the outside view of the bridge window, various computer image processing techniques are required because the sea surface has many noises that disturb computer image processing for object detection, such as waves, wakes, light reflection, and so on. In this study, we investigated an analysis module to extract navigational information from images that are captured by a CCTV camera, and we validated our prototype.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.33
no.6
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pp.519-523
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2013
A steam generator (SG) tube is an important component of a nuclear power plant (NPP). It works as a pressure boundary between the primary and secondary systems. The integrity of a SG tube can be assessed by an eddy current test every outage. The eddy current technique(adopting a bobbin probe) is currently the main technique used to assess the integrity of the tubing of a steam generator. An eddy current signal analyst for steam generator tubes continuously analyzes data over a given period of time. However, there are possibilities that the analyst conducting the test may get tired and cause mistakes, such as: missing indications or not being able to separate a true defect signal from one that is more complicated. This error could lead to confusion and an improper interpretation of the signal analysis. In order to avoid these possibilities, many countries of opted for automated analyses. Axial ODSCC (outside diameter stress corrosion cracking) defects on the tubes of OPR1000 steam generators have been found on the tube that are in contract with tube support plates. In this study, automated analysis software called CDS (computer data screening) made by Zetec was used. This paper will discuss the results of introducing an automated analysis system for an axial ODSCC on the tubes of an OPR1000 steam generator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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