The purpose of this work is to support a solution of optimizing TMO (tone mapping operator). JPEG XT Profile A and C utilize Erik Reinhard TMO that works well in most cases, however, detailed information of a scene is lost in some cases. Reinhard TMO only calculates its coefficient to have tone-mapping curve from log-average luminance, and this lead to lose details of bright and dark area of scenes in turn. Thus, this paper proposes an enhancement of the default TMO for JPEG XT Profile C to optimize tone-mapping curve. Main idea is that we divide tone mapping curve into several ranges, and set reasonable parameters for each range. By the experimental results, the proposed scheme shows and obtains better performance within a dark scene, compared to the default Reinhard TMO.
Naini, Farhad B.;Manouchehri, Shaadi;Al-Bitar, Zaid B.;Gill, Daljit S.;Garagiola, Umberto;Wertheim, David
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제41권
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pp.31.1-31.7
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2019
Background: To test the hypothesis that in profile smiling view, for ideal aesthetics, a tangent to the labial face of the maxillary central incisor crowns should be approximately parallel to the true vertical line and thereby perpendicular to the true horizontal line. Methods: An idealized female image was created with computer software and manipulated using the same software to construct an "ideal" female profile image with proportions, and linear and angular soft tissue measurements, based on currently accepted criteria for idealized Caucasian profiles. The maxillary incisor labial face tangent was altered in 5° increments from 70 to 120°, creating a range of images, shown in random order to 70 observers (56 lay people and 14 clinicians), who ranked the images from the most to the least attractive. The main outcome was the preference ranks of image attractiveness given by the observers. Results: The most attractive inclination of a tangent to the labial face of the maxillary incisor crowns in profile view in relation to the true horizontal line was 85°, i.e. 5° retroclined from a perpendicular 90° inclination. The most attractive range appears to be between 80 and 90°. Excessive proclination appeared to be less desirable than retroclination. Beyond 105° most observers recommend treatment. Conclusion: In natural head position, the ideal inclination of the maxillary incisor crown labial face tangent in profile view will be approximately parallel to the true vertical line and thereby approximately perpendicular to the true horizontal line.
This paper proposes a new feature extraction method for automatically estimating the number of target and detecting the chaff using high range resolution profile(HRRP). Feature of one-dimensional range profile is expected to be limited or missing due to lack of information according to the time. The proposed method considers the dynamic movements of targets depending on the radial velocity. The observed HRRP sequence is used to construct a time-range distribution matrix, then assuming diverse radial velocities reflect the number of target and seduction chaff launch, the proposed method utilizes the characteristic of the gradient distribution on the time-range distribution matrix image, which is validated by electromagnetic computation data and dynamic simulation.
2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.
Gunnery로부터 발생하는 muzzle firing은 매우 높은 에너지를 방출하는 표적으로 볼 수 있다. 따라서, xx km 이상의 원거리 gunnery의 경우 일반 CCD 영상으로는 식별하기 어렵지만, IR(infrared) 영상에서는 충분히 식별될 수 있다. 본 논문에서는 원거리 IR 영상으로부터 muzzle firing으로 발생되는 profile을 획득하여 분류하는 기법을 제안한다. IR 센서(infrared sensor)의 특성, 거리, 대기 상태 등에 따라 muzzle firing으로 발생하는 에너지는 서로 다른 양으로써 IR영상에 표현된다. 따라서, 단순히 IR 영상의 픽셀값으로 gunnery 종류를 분류하는데는 명확한 한계가 있다. 제안하는 기법에서는 xxx Hz 이상의 고속 장비를 이용하여 muzzle firing이 이루어지는 구간내에서 시간에 따른 픽셀값의 profile을 획득하여 형태기반의 특징을 추출한 후, 피셔 공간(Fisher's space)로 투영시켜 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 gunnery의 종류를 분류한다. 제안하는 기법을 이용하여 지상 및 공중에서 획득한 gunnery에 대하여 분류 실험을 수행한 결과 파라미터에 따라 최대 93%의 분류율을 확인하였다.
목 적: 양성자치료에 이용되는 양성자선은 종양 부위 앞에 있는 정상 조직에는 적은 선량을 주는 반면 암 조직 부위에서는 브래그 피크(Bragg peak)를 형성하며 최대 선량을 주고 바로 소멸하는 특징을 가지고 있으며 양성자치료의 장점을 극대화하기 위해서는 양성자의 도달 위치 검증이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Off-line PET CT 방법을 이용하여 양성자 조사 후 양성자 궤적을 따라 생성된 11 C(반감기=20분), 150(반감기=2분), 13N (반감기=10분) 등의 핵자에서 방출되는 양전자의 분포를 측정하여 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하게 되었다. 대상 및 방법: IEC 2001 Body 팬텀안에는 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체를 삽입할 수 있게 구성되어 있으며 팬텀안에 물을 가득 채워 각 구체크기별로 CT image를 획득하였고 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하기 위하여 양성자치료계획시스템으로 각 구체 크기 별로 37 mm 구체에서 46 mm, 28 mm에서 37 mm, 22 mm 구체에서 33 mm의 SOBP를 설정하였고, Scanning 방법으로 Gantry 0도의 Single beam으로 동일한 센터에서 양성자를 조사하였다. 조사된 팬텀은 PET-CT 장비를 이용하여 스캔하였고, PET-CT 영상획득방법은 1분씩 50개의 영상을 획득하여 팬톰 내의 구체를 포함하여 4개의 ROI를 설정한 후 10개씩 영상을 합산하여 재구성 하였다. 치료계획 시 수립한 구체크기에 따른 Dose profile과 비교하기 위하여 Depth에 따른 Activity profile로 나타냈다 결 과: 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체에서 모두 Distal falloff position 에서 Dose profile과 같이 PET-CT의 Activity profile 역시 급격히 감소하는 양상을 나타냈다. 하지만 Range를 평가하는 구간인 SOBP구간에서는 Activity profile의 경우 Proximal 부분에서의 측정치가 Dose profile 양상과 다른 결과가 나왔으며, Distal falloff position을 구체 크기별로 양성자 치료계획과 PET-CT 측정치와의 차이를 비교해 본 결과 37 mm 구체에서는 Max dose의 50 % 지점에서 최대 1.4 mm, 28 mm 구체에서는 45 % 지점에서 최대 1.1 mm, 22 mm 구체에서의 차이는 40 % 지점에서 최대 1.2 mm로 모두 1.5 mm 미만의 차이를 보였다. 결 론: 양성자치료의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 양성자빔의 Range를 검증하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 PET-CT 장비를 이용하여 양성자빔의 SOBP 와 Distal falloff 위치를 통해 양성자 Range를 확인하였고 그 결과 PET-CT 장비를 이용해 측정한 Activity 분포와 양성자 치료계획과의 Distal falloff position의 차이는 1.4 mm 내에서 일치함을 확인하였다. 이는 본원에서 양성자치료계획 시 적용하는 선량마진에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Scattering center extraction schemes for radar cross section reduction of large complex targets, like warships, was developed, which are an 1-D radar image method(range profile), and a direct analysis based on an object precision method. The analysis result of partial dihedral model shows that the presented direct analysis method is more efficient than the 1-D radar image method for scattering center extraction of interested targets, in terms of radar cross section reduction design, not signal processing. In order to verify the accuracy of the direct analysis method, a scattering center analysis of an naval weapon system was carried out, and the result was coincident with that of another well-known RCS analysis program. Finally, an analysis result of RCS and its scattering center of an 120m class warship-like model presented that the direct analysis method can be an efficient and powerful tools for radar cross section reduction of large complex targets.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which feeds foster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs laster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
Backlight Profile과 Image Pixel의 Homogeneity 분석을 통한 Block 단위 LCD Backlight Nonideality 및 Crosstalk Compensation 방안이 제안되었다. Image에 따라 Block Size 및 연산에서 제외되는 Block 범위 그리고 연산에 고려되는 Backlight 범위를 최적화하여, 화질을 유지하면서 연산량을 최소화시켰다. 실제 영상을 바탕으로 하는 Simulation을 통해 제안된 Compensation 연산량과 화질이 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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