Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.116-121
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2022
In this paper, we propose a highly secure watermarking technique in which the watermark is multi-encrypted using the R, G, and B component pixels of color image, and then the multi-encrypted watermark is hidden in the LSB of the color image pixel. According to the technique proposed in this paper, the quality of the stego-image created by hiding the multi-encrypted watermark in the LSB of the color image is so excellent that the difference from the cover image cannot be recognized. Also, it is possible to extract the original watermark from the stego-image without loss. If the watermark is hidden in the image using the proposed technique, the security of the watermark is maintained very well because the watermark hidden in the stego-image is multi-encrypted. The proposed watermarking technique can be used in the applications such as military and intellectual property protection requiring high security.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.2
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pp.231-234
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2009
Speckle noise reduction for power Doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using Fast Wavelet Transform with multi-thresholding and multi-filtering on the each subbands is presented. Fast Wavelet Transform divides into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. Speckle noise is located on high frequency component in multi-resolution image mainly. A Doppler ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function and filtering from low to high resolved images for restoration to utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.91-100
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2011
Free viewpoint TV can provide multi-angle view point images for viewer needs. In the real world, But all angle view point images can not be captured by camera. Only a few any angle view point images are captured by each camera. Group of the captured images is called multi-view image. Therefore free viewpoint TV wants to production of virtual sub angle view point images form captured any angle view point images. Interpolation methods are known of this problem general solution. To product interpolated view point image of correct angle need to depth image of multi-view image. Unfortunately, multi-view video including depth image is necessary to develop a new compression encoding technique for storage and transmission because of a huge amount of data. Layered depth image is an efficient representation method of multi-view video data. This method makes a data structure that is synthesis of multi-view color and depth image. This paper proposed enhanced compression method using layered depth image representation and H.264/AVC video coding technology. In experimental results, confirmed high compression performance and good quality reconstructed image.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.29-37
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2014
Since multi-view video exists a number of camera color image and depth image, it has a huge of data. Thus, a new compression technique is indispensable for reducing this data. Recently, the effective compression encoding technique for multi-view video that used in layered depth image concepts is a remarkable. This method uses several view point of depth information and warping function, synthesizes multi-view color and depth image, becomes one data structure. In this paper we use actual distance for solving overlap in layered depth image that reduce required data for reconstructing in color-based transform. In experimental results, we confirmed high compression performance and good quality of reconstructed image.
This study is concentrated on the development of hight speed multi-object image processing algorithm, and based on these a1gorithm, vision control scheme is developed for the robot's position control in real time. Recently, the use of vision system is rapidly increasing in robot's position centre. To apply vision system in robot's position control, it is necessary to transform the physical coordinate of object into the image information acquired by CCD camera, which is called image processing. Thus, to control the robot's point position in real time, we have to know the center point of object in image plane. Particularly, in case of rigid body, the center points of multi-object must be calculated in a image plane at the same time. To solve these problems, the algorithm of multi-object for rigid body control is developed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.1
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pp.36-41
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2015
This paper is proposed a wavelet-based MCDT(Mask Coefficient Differential and Threshold) method of image registration of Multi-images contaminated with visible image and infrared image. The method for ensure reliability of the image registration is to the increase statistical corelation as getting the common feature points between two images. The method of threshold the wavelet coefficients using derivatives of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively registration images with distortion. And it can define that the edge map. Particularly, in order to increase statistical corelation the method of the normalized mutual information. as similarity measure common feature between two images was selected. The proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image registration.
Multi-Layer Ceramic Circuit(MLCC) in the face of thousands of fine pitch multi hole is processed. However, the fine pitch multi hole has a size of only a few micrometers. Therefore, in order to curtail the measurement time and reduce error, the image processing measurement method is required. So, we proposed an image processing measurement algorithm which is required to accurately measure the fine pitch multi hole. The proposed algorithm gets image of the fine pitch multi hole, extracts object from the image by morphological process, and extracts the parameters of its position and feature by edge detecting process. In addition, we have used the sub-pixel algorithm to improve accuracy. As a result, the proposed algorithm shows 97% test-retest measurement reliability within 2 ${\mu}m$. We found that the algorithm was wellsuited for measuring the fine pitch multi hole.
Chin, Yit Siew;Taib, Mohd Nasir Mohd;Shariff, Zalilah Mohd;Khor, Geok Lin
Nutrition Research and Practice
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v.2
no.2
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pp.85-92
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2008
The present study was conducted to develop a Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents. Data were collected among 328 female adolescents from a secondary school in Kuantan district, state of Pahang, Malaysia by using a self-administered questionnaire and anthropometric measurements. The self-administered questionnaire comprised multiple measures of body image, Eating Attitude Test (EAT-26; Gamer & Garfinkel, 1979) and Rosenberg Self-esteem Inventory (Rosenberg, 1965). The 152 items from selected multiple measures of body image were examined through factor analysis and for internal consistency. Correlations between Multi-dimensional Body Image Scale and body mass index (BMI), risk of eating disorders and self-esteem were assessed for construct validity. A seven factor model of a 62-item Multi-dimensional Body Image Scale for Malaysian female adolescents with construct validity and good internal consistency was developed. The scale encompasses 1) preoccupation with thinness and dieting behavior, 2) appearance and body satisfaction, 3) body importance, 4) muscle increasing behavior, 5) extreme dieting behavior, 6) appearance importance, and 7) perception of size and shape dimensions. Besides, a multidimensional body image composite score was proposed to screen negative body image risk in female adolescents. The result found body image was correlated with BMI, risk of eating disorders and self-esteem in female adolescents. In short, the present study supports a multi-dimensional concept for body image and provides a new insight into its multi-dimensionality in Malaysian female adolescents with preliminary validity and reliability of the scale. The Multi-dimensional Body Image Scale can be used to identify female adolescents who are potentially at risk of developing body image disturbance through future intervention programs.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.39-47
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2023
This study compares various transformation techniques for multifocus image fusion. Multi-focus image fusion is a procedure of merging multiple images captured at unalike focus distances to produce a single composite image with improved sharpness and clarity. In this research, the purpose is to compare different popular frequency domain approaches for multi-focus image fusion, such as Discrete Wavelet Transforms (DWT), Stationary Wavelet Transforms (SWT), DCT-based Laplacian Pyramid (DCT-LP), Discrete Cosine Harmonic Wavelet Transform (DC-HWT), and Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT). The objective is to increase the understanding of these transformation techniques and how they can be utilized in conjunction with one another. The analysis will evaluate the 10 most crucial parameters and highlight the unique features of each method. The results will help determine which transformation technique is the best for multi-focus image fusion applications. Based on the visual and statistical analysis, it is suggested that the DCT-LP is the most appropriate technique, but the results also provide valuable insights into choosing the right approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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