High resolution three-dimensional integral imaging display is proposed. Each time-multiplexed image is projected with different incident angle on same array of elemental lenses. Those images are collected at different positions in focal plane of lens array, and thus the number of the point light sources increases and their spacing decreases. Therefore, proposed method can create high resolution 3D images.
The IMAPRO sotfware package was mainly focused to provide an algorithm which is capable of displaying various color composite images on IBM PC, VGA(Video Graphic Array) card with no special hardware. It displays the false color images using a low-cost eight-bit place refresh buffer. This produces similar quality to the one obtained from image board with three eight-bit plane. Also, it provides user friendly menu driven method for the user who are not familier with technical knowladge of image processing. It may prove useful for universities, institute and private company where expensive hardware is not available.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.5
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pp.29-37
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2009
This paper describes a vision-based and real-time system for detecting road signs from within a moving vehicle. The proposed system has the standard architecture with adaboost algorithm to detect road signs in real time. And it uses the value of vortical plane in the process of extracting candidate areas in view of fact that there are vertically most of signs on roads. Although being useful for detecting objects in real time, the conventional adaboost algorithm deteriorates the performance of detection rate in complex circumstance by reason of using only integral images as features. To overcome this problem, this paper proposes the method that improves the reliability of candidates as using the value of vertical plane for extracting candidate area and improves the performance of the detection rate as using integral images to which we add the kind of feature prototype. The experiments of this paper show that the detection rate of the proposed method has higher than that of the conventional adaboost algorithm under the real complex circumstance of roads.
Background: Massive rotator cuff tears (MRCTs) with subscapularis (SSC) tears cause severe shoulder dysfunction. In the present study, the influence of SSC tears on three-dimensional (3D) shoulder kinematics during scapular plane abduction in patients with MRCTs was examined. Methods: This study included 15 patients who were divided into two groups: supraspinatus (SSP) and infraspinatus (ISP) tears with SSC tear (torn SSC group: 10 shoulders) or without SSC tear (intact SSC group: 5 shoulders). Single-plane fluoroscopic images during scapular plane elevation and computed tomography (CT)-derived 3D bone models were matched to the fluoroscopic images using two-dimensional (2D)/3D registration techniques. Changes in 3D kinematic results were compared. Results: The humeral head center at the beginning of arm elevation was significantly higher in the torn SSC group than in the intact SSC group (1.8±3.4 mm vs. -1.1±1.6 mm, p<0.05). In the torn SSC group, the center of the humeral head migrated superiorly, then significantly downward at 60° arm elevation (p<0.05). In the intact SSC group, significant difference was not observed in the superior-inferior translation of the humeral head between the elevation angles. Conclusions: In cases of MRCTs with a torn SSC, the center of the humeral head showed a superior translation at the initial phase of scapular plane abduction followed by inferior translation. These findings indicate the SSC muscle plays an important role in determining the dynamic stability of the glenohumeral joint in a superior-inferior direction in patients with MRCTs.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.6
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pp.886-898
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1995
One of the ways to measure the distance in the computer vision is to use the focus and defocus. There are two methods in this way. The first method is caculating the distance from the focused images in a point (MMDFP: the method measuring the distance to the focal plane). The second method is to measure the distance from the difference of the camera parameters, in other words, the apertures of the focal planes, of two images with having the different parameters (MMDCI: the method to measure the distance by comparing two images). The problem of the existing methods in MMDFP is to decide the thresholding vaue on detecting the most optimally focused object in the defocused image. In this case, it could be solved by comparing only the error energy in 3x3 window between two images. In MMDCI, the difficulty is the influence of the deflection effect. Therefor, to minimize its influence, we utilize two differently focused images instead of different aperture images in this paper. At the first, the amount of defocusing between two images is measured through the introduction of regularization and then the distance from the camera to the objects is caculated by the new equation measuring the distance. In the results of simulation, we see the fact to be able to measure the distance from two differently defocused images, and for our approach to be robuster than the method using the different aperture in the noisy image.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
A fundamental problem in the in-line digital holography microscope is that the real image and virtual image and zero-order image are not separated spatially. In this paper, we have eliminated the zero-order noise by an averaging method and the twin image is divided using a geometrical set-up in an in-line digital holographic microscope. The size of the virtual image depends on the distance between the objective lens and the hologram plane and on the distance between the hologram plane and the image plane. We found that the virtual image size is smallest when the distance between the objective lens and the hologram plane is equal to the back focal length of the objective lens. We could divide the virtual image and real image by controlling the distance between the hologram plane and the objective lens.
Kim, Beomjun;Heo, Daerak;Moon, Woonchan;Hahn, Joonku
Current Optics and Photonics
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v.5
no.5
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pp.514-523
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2021
Methods for absolute depth estimation have received lots of interest, and most algorithms are concerned about how to minimize the difference between an input defocused image and an estimated defocused image. These approaches may increase the complexity of the algorithms to calculate the defocused image from the estimation of the focused image. In this paper, we present a new method to recover depth of scene based on a sharpness-assessment algorithm. The proposed algorithm estimates the depth of scene by calculating the sharpness of deconvolved images with a specific point-spread function (PSF). While most depth estimation studies evaluate depth of the scene only behind a focal plane, the proposed method evaluates a broad depth range both nearer and farther than the focal plane. This is accomplished using an asymmetric aperture, so the PSF at a position nearer than the focal plane is different from that at a position farther than the focal plane. From the image taken with a focal plane of 160 cm, the depth of object over the broad range from 60 to 350 cm is estimated at 10 cm resolution. With an asymmetric aperture, we demonstrate the feasibility of the sharpness-assessment algorithm to recover absolute depth of scene from a single defocused image.
The hierarchical recursive local-correlation PIV algorithm with CBC (correlation based correction) method was employed to increase the spatial resolution of PIV results and to reduce error vectors. The performance of this new PIV algorithm was tested using synthetic images, PIV standard images of Visualization Society of Japan, real flows including ventilation flow inside a vehicle passenger compartment and wake behind a circular cylinder with riblet surface. As a result, most spurious vectors were suppressed by employing the CBC method, the hierarchical recursive correlation algorithm improved the sub-pixel accuracy of PIV results by decreasing the interrogation window size and Increased spatial resolution significantly. However, with recursively decreasing of interrogation window size, the SNR (signal-to-noise ratio) in the correlation plane was decreased and number of spurious vectors was increased. Therefore, compromised determination of optimal interrogation window size is required for given flow images, the performance of recursive algorithm is also discussed from a viewpoint of recovery ratio and error ratio in the paper.
Cephalogram is one of the most important tool in researching growth and development of craniofacial area, orthodontic diagnosis and treatment planning. But its inherent distortion of actual length and angles during projecting three dimensional object to two dimensional plane might cause errors in quantitative analysis of shape and size. three dimensional high quality images can be obtained using computerized tomogram and have reported in literatures. Considering its expenses and amount of exposure to radiation, limitations still remain to be solved in its application to routine practice. construction of three dimensional image using principle of orientator can be obtained by biplanar stereoradiography. Theoretically two images, lateral and P-A can be used to construct three dimensional image provided that those are taken at same time by two different focal spots. As two images(lateral and P-A) obtained by conventional cephalogram have different head posture, those need compensation to construct three dimensional images. This study introduced principle of computerized head posture compensation and showed that conventional cephalogram could be used to construct three dimensional image and could be applied to routine orthodontic practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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