Park, Scott;Choi, Hyun-Jun;Yang, Won-Jae;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.173-180
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2014
This paper investigates the robustness of watermarking techniques for stereo or multi-view images generated from texture and depth images. A three-dimensional (3D) warping technique is applied to texture and depth images to generate stereo or multi-view images for a 3D display. By using the 3D warping technique, in this paper, we developed watermarking techniques and evaluated the robustness of these techniques that can extract watermarks from texture images even when the viewpoints are moved. A depth image is used to generate a stereo image with the largest viewpoint difference to the left and right. The overlapping region in the stereo image that does not disappear after warping is then obtained, and DWT is applied to this region to embed a watermark in the LL sub-band. The proposed watermarking techniques were found to yield bit error rates of about 3%-16% when they were applied to stereo images generated from texture and depth images. Furthermore, the results showed that the copyright could be seen when the extracted watermark was visually confirmed.
Purpose : To describe the MRI findings of the antero-superior attachment of the disc in patients with internal derangement. Materials and Methods : One hundred fifty-six MR images from 40 normal subjects and 55 abnormal subjects were classified into three study groups of normal, anterior disc displacement with reduction and anterior disc displacement without reduction. On both closed- and open-mouth proton density sagittal images, the depiction of the antero-superior attachment of the disc and its demarcation from the disc were evaluated in three cuts of lateral, central and medial one thirds of the condyle. Results : The depiction of antero-superior attachment was more frequent by the order of normal, anterior disc displacement with reduction and anterior disc displacement without reduction groups, and the significant differences were found on lateral cut of the closed images and lateral and central cuts of the open images. In study for the demarcation between the antero-superior attachment and the disc the lateral cut of the closed images and all three cuts of the open images showed significant differences. Conclusion : Open images are useful to show the difference in depiction of the antero-superior attachment of the disc among the TMJ groups.
Purpose : This study evaluated the potential use of the computed tomography indices (CTI) on cone beam CT (CBCT) images for an assessment of the bone mineral density (BMD) in postmenopausal osteoporotic women. Materials and Methods : Twenty-one postmenopausal osteoporotic women and 21 postmenopausal healthy women were enrolled as the subjects. The BMD of the lumbar vertebrae and femur were calculated by dual energy X-ray absorptiometry (DXA) using a DXA scanner. The CBCT images were obtained from the unilateral mental foramen region using a PSR-$9000N^{TM}$ Dental CT system. The axial, sagittal, and coronal images were reconstructed from the block images using $OnDemend3D^{TM}$. The new term "CTI" on CBCT images was proposed. The relationship between the CT measurements and BMDs were assessed and the intra-observer agreement was determined. Results : There were significant differences between the normal and osteoporotic groups in the computed tomography mandibular index superior (CTI(S)), computed tomography mandibular index inferior (CTI(I)), and computed tomography cortical index (CTCI). On the other hand, there was no difference between the groups in the computed tomography mental index (CTMI: inferior cortical width). Conclusion : CTI(S), CTI(I), and CTCI on the CBCT images can be used to assess the osteoporotic women.
Nowadays, interests in land cover classification using not only multi-sensor images but also thematic GIS information are increasing. Often, although useful GIS information for the classification is available, the traditional MLE (maximum likelihood estimation techniques) does not allow us to use the information, due to the fact that it cannot handle the GIS data properly. This paper propose two extended MLE algorithms that can integrate both remote sensing images and GIS thematic data for land-cover classification. They include modified MLE and Bayesian predictive likelihood estimation technique (BPLE) techniques that can handle both categorical GIS thematic data and remote sensing images in an integrated manner. The proposed algorithms were evaluated through supervised land-cover classification with Landsat ETM+ images and an existing land-use map in the Gongju area, Korea. As a result, the proposed method showed considerable improvements in classification accuracy, when compared with other multi-spectral classification techniques. The integration of remote sensing images and the land-use map showed that overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of 10.8% when using MLE, and 9.6% for the BPLE. The case study also showed that the proposed algorithms enable the extraction of the area with land-cover change. In conclusion, land cover classification results produced through the integration of various GIS spatial data and multi-spectral images, will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권1호
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pp.86-93
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2017
In this paper, we propose a novel defect detection method using component tree representations of scanning electron microscopy (SEM) images. The component tree contains rich information about the topological structure of images such as the stiffness of intensity changes, area, and volume of the lobes. This information can be used effectively in detecting suspicious defect areas. A quasi-linear algorithm is available for constructing the component tree and computing these attributes. In this paper, we modify the original component tree algorithm to be suitable for our defect detection application. First, we exclude pixels that are near the ground level during the initial stage of component tree construction. Next, we detect significant lobes based on multiple attributes and edge information. Our experiments performed with actual SEM wafer images show promising results. For a $1000{\times}1000$ image, the proposed algorithm performed the whole process in 1.36 seconds.
Interpolation based information hiding methods are widely used to get information security. Conventional interpolation methods use the neighboring pixel value and simple calculation like average to embed secret bit stream into the image. But these information hiding methods are not appropriate to color images like military images because the characteristics of military images are not considered and these methods are restricted in grayscale images. In this paper, the new information hiding method based on interpolation using RGB pixel values of color image is proposed and the effectiveness is analyzed through experiments.
This study was intended to identify the hierarchy of clothing images, which is expected to be helpful in style classification and product positioning. A questionnaire consisted of 110 words expressing clothing images was developed, and eight clothing photographs were selected as stimuli. 289 female subjects aged between 22 to 37 responded to two of the eight photographs during September, 1991. 110 words were reduced to 62 words based on their independence before conducting factor analysis to identify the constructing factors of clothing images. Nine words with negative connotations were eliminated, because they are not sought in product development. To explain the hierarchy of clothing images, cluster analysis was applied. To observe the association of 53 words, dendrogram was introduced, and to interpret the result, eleven sub clusters were determined. This 11 clusters were continuously combined according to their similarities, until they integrated into one 'clothing image'. Two major division of image clusters were 'graceful and feminine image', and 'mannish and simple image'.
In this paper, the inter- and intra-frame distortions in the gray levels of a series of fluorescein ocular fundus photographs are corrected. For doing this, the background images are extracted from original images using the image blurring effect by decimation, and then shading corrected images are obtained by subtracting the background images from the original images pixel by pixel. In a series of fluorescein ocular fundus photographs, after the gray scale distoriton is corrected, the intensity volumes of dye leakage are measured and represented by a graph. These data may be useful for the prediction of prognosis and the therapeutic management.
In this paper, surface defects and typical illumination mechanisms for steel plates are analyzed, and then optimum illumination mechanism is selected using discrete wavelet transform (DWT) synthetic images and discriminant measure (DM). The DWT synthetic images are generated using component images decomposed by Haar wavelet transform filter. The best synthetic image according to surface defects is determined using signal to noise ratio (SNR). The optimum illumination mechanism is selected by applying discriminant measure (DM) to the best synthetic images. The DM is applied using the tenengrad-euclidian function. The DM is evaluated as the degree of contrast using the defect boundary information. The performance of the optimum illumination mechanism is verified by quantitative data and intuitive image looks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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