Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
A novel asymmetric multiple-image encryption method using an octonion Fresnel transform (OFST) and a two-dimensional Sine Logistic modulation map (2D-SLMM) is presented. First, a new multiple-image information processing tool termed the octonion Fresneltransform is proposed, and then an efficient method to calculate the OFST of an octonion matrix is developed. Subsequently this tool is applied to process multiple plaintext images, which are represented by octonion algebra, holistically in a vector manner. The complex amplitude, formed from the components of the OFST-transformed original images and modulated by a random phase mask (RPM), is used to derive the ciphertext image by employing an amplitude- and phase-truncation approach in the Fresnel domain. To avoid sending whole RPMs to the receiver side for decryption, a random phase mask generation method based on SLMM, in which only the initial parameters of the chaotic function are needed to generate the RPMs, is designed. To enhance security, the ciphertext and two decryption keys produced in the encryption procedure are permuted by the proposed SLMM-based scrambling method. Numerical simulations have been carried out to demonstrate the proposed scheme's validity, high security, and high resistance to various attacks.
본 연구는 교사들의 치과위생사 이미지와 치위생직 진로 권유의사를 알아보기 위하여 2016년 2월 1일부터 2월 28일까지 광주광역시에 소재한 인문계 고등학교에서 근무하고 있는 교사 212명을 대상으로 연구 참여에 동의한 대상자에 한해 설문조사를 실시하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 치과위생사 이미지 전체 평균은 3.50점이었으며, 영역별로는 개인적 이미지(3.83점)가 가장 높게 나타났다. 연구대상자의 일반적 특성과 치과위생사 이미지 분석 결과, 치과위생사의 소개나 설명을 들은 경험이 있는 경우, 최근 치과치료를 받은 경험이 1년 이내인 경우 유의하게 높게 나타났다(p<0.01, p<0.001). 치과위생사 이미지의 요인 간의 상관관계에서는 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 나타냈다. 치과위생사의 이미지에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 직업적 이미지는 업무적 이미지(B=0.429)와 사회적 이미지(B=0.253)가 높을수록, 업무적 이미지는 직업적 이미지(B=0.328)와 개인적 이미지(B=0.510)가 높을수록, 개인적 이미지는 업무적 이미지(B=0.710)와 치과위생사에 대한 소개나 설명을 들은 경험(B=0.215)이 많을수록, 사회적 이미지는 직업적 이미지(B=0.392)가 높을수록 그리고 치과치료를 받은 경험이 1년 이내(B=0.158)일수록 치과위생사의 이미지가 높았다. 교사의 치위생직 권유 의사에 미치는 영향력을 알아본 결과, 사회적 이미지와 직업적 이미지 점수가 1점 증가할 때 권유 의사가 있을 가능성이 증가하였다. 따라서 치과위생사의 사회적 이미지를 향상시키기 위해서는 전문직에 합당한 근무조건 및 환경 개선이 필요하고, 새로운 전문지식 및 기술 습득을 위한 교육의 기회를 확대하여야 할 것으로 생각된다.
Existing area-based stereo matching algorithms utilize a single rectangular correlation area for computing cross-correlation between corresponding points in stereo images, and compute disparity by finding the peak in the vicinity of depth discontinuity, since, because of inconstnat disparities around discontinuities, the cross-correlation becomes low in such area. Inthis paper, a new area-based matching strategy is proposed exploiting multiple directional correlation masks instead of a single one. The proposed technique computes multiple cross-covariance functions using each oriented mask. Peaks are detected from each covariance function and the disparity is computed by choosing the location with the highest covariance value. Proposed approach can also be applied to compute disparity gradients without obtaining dense depth data. A number of examples are presented using synthetic and natural stereo images.
In this paper, we propose a method of unconstrained handwritten numeral recognition using image dithering and multiple modular MLPs. The set of sample numeral patterns is subdivided into clusters which are extended by their radius. On each extended cluster, we constructed MLPs network as the expert recognizer of corresponding cluster. The gating network is also trained by an MLPs to weigh the outputs of expert MLPs. In training and test phase of the recognizer, we utilize the multiple dithered numeral images and the combination of the outputs for corresponding dithered images. Experimental results show that our recognition method works very well.
We propose an automatic inspection system for hologram with multiple patterns. The system hardware consists of illuminations, camera, and vision processor. Multiple illuminations using LEDs are arranged in different directions to acquire each image of patterns. The system software consists of pre-processing, pattern generation, and pattern matching. The acquired images of input hologram are compared with their reference patterns by developed matching algorithm. To compensate for the positioning error of input hologram, reference patterns of hologram for different position should be generated in on-line. We apply a frequency transformation based CGH(computer-generated hologram) method to generate reference images. For the fast pattern matching, we also apply the matching method in the frequency domain. Experimental results for hologram of Korean currency are then presented to verify the usefulness of proposed system.
Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce a high resolution(HR) image from observed several low resolution(LR) images of the same scene. This method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, such as satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. In this paper we applied super resolution reconstruction method in spatial domain to video sequences. Test images are adjacently sampled images from continuous video sequences and overlapped for high rate. We constructed the observation model between the HR images and LR images applied by the Maximum A Posteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
A method to reduce seam line artifact in spatial compounding of ultrasonic images is presented. Spatial compounding is a speckle reducing imaging technique in which a number of ultrasound images of a given target that have been obtained from multiple view angles are combined into a single compounded image by combining the data received from each data point in the compounded image. Since different view angle results in different view area, and the images of different view arms are combined into an image, the compounded image consists of regions with different signal to noise ratio, and the boundary lines between these regions are visible as seam lines in the compounded images. In this paper, we present an algorithm that reduces the visibility of this seam line in the spatially compounded images. Design procedure for a FIH filter is described and the results of applying the filter to in-vivo ultrasonic images are analyzed.
This paper presents a camera calibration method using several images for three dimensional measurement applications such as stereo systems, mobile robots, and visual inspection systems in factories. Conventional calibration methods that use single image suffer from errors related to reference point extraction in image, lens distortion, and numerical analysis of nonlinear optimization. The camera parameter values obtained from images of same camera is not same even though we use same calibration method. The camera parameters that are obtained from several images of different view for a calibration target is usaully not same with large error values and we can not assume a special probabilistic distribution when we estimate the parameter values. In this paper, the median value of camera parameters from several images is used to improve estimation of the camera values in an iterative step with nonlinear optimization. The proposed method is proved by experiments using real images.
2D-Gel 이미지간의 유사성을 기준으로 생물학적인 시료가 프로테옴 수준에서 유사성의 정도와 서로 다른 단백질 스팟을 파악해 낼 수 있다. 그러나 생물학적인 시료는 개체간 변화가 크고 2차원 전기영동장치의 재현성의 한계로 인하여 비교가 어려운 경우가 많고 의미 없는 차이점만 발견되는 경우 또한 비일비재하다. 이를 극복하기 위해서는 프로테옴 이미지간의 정렬을 통하여 정확한 비교가 가능하게 하여야한다. 본 연구에서는 이미지상의 단백질 스팟을 일일이 찾지 않고 여러 개의 원시 이미지를 동시에 정렬시키는 multiresolution-multilevel algorithm을 활용하여 소프트웨어를 개발하였다. 또 이렇게 정렬된 이미지들이 서로 얼마나 유사한지 보여주는 Phylogenetic tree를 자동으로 생성시키는 소프트웨어를 개발하였다. 이 방법을 이용하여 Fetal Alcohol Syndrome의 case와 control의 10개의 프로테옴 이미지에 대하여 클러스터링을 시도하였다. 이와 같이 2D-Gel 프로테옴 전체의 이미지를 비교하여 유사한 정도에 따라 모으는 클러스터링은 FAS 시료의 경우 case와 control 보다는 시료원의 외연적인 특징인 나이 혹은 성별에 더 의하여 의존하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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