Wavelet transformation in image compression is to offer higher image compressibility and high-quality by quantization and entropy encoding. More image quality is good that reconstructed image by wavelet calculation than acquire cosine transform. Therefore, wavelet itself is function if it is wavelet's feature, in this function, do processing applying difference scale and resolution. That is, this is not that fixed resolution has been decided like existent compression way, when it regulated scale, damage goes in pixel and picture looks like break without giving damage entirely in reflex even if magnify or curtail Decoding. Therefore, this paper is in Image that using new wavelet application compression way research that see applies comparing In each image noted this time compressing step by step with circle image compression efficiency recognize. Also, estimated quality pass through by printing of compressed image, investigated compression ratio of most suitable that get print of high quality and elevation of transmission speed.
HDTV의 다음세대 TV로서 주목받고 있는 3D TV의 구현을 위한 주요 기술중 보는이의 시점에 해당하는 영상을 보여주는 다시점 입체영상표시가 중요한 연구대상으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 다시점 입체영상표시를 구현하기 위한 기존방법들의 문제점으로 지적되는 많은 연산량 문제를 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다시점 영상모음을 영상 공간축에서 을로 다운 샘플링(down sampling )하여 다해상도 영상 피라미드를 만들고, 이를 바탕으로 저해상도 EPI에서부터 대응점들을 탐색하고, 그에 해당하는 상위 해상도에서는 하위 해상도에서 탐색한 결과를 확인·교정해 가는 방법을 사용하므로써, 기존의 방법보다 고속처리가 가능하며, 잡음에도 강인한 기법을 제안한다.
In the last decade, artificial intelligence's dramatic advancement with the development of various deep learning techniques has significantly contributed to remote sensing fields and satellite image applications. Among many prominent areas, super-resolution research has seen substantial growth with the release of several benchmark datasets and the rise of generative adversarial network-based studies. However, most previously published remote sensing benchmark datasets represent spatial resolution within approximately 10 meters, imposing limitations when directly applying for super-resolution of small objects with cm unit spatial resolution. Furthermore, if the dataset lacks a global spatial distribution and is specialized in particular land covers, the consequent lack of feature diversity can directly impact the quantitative performance and prevent the formation of robust foundation models. To overcome these issues, this paper proposes a method to generate benchmark datasets by simulating the modulation transfer functions of the sensor. The proposed approach leverages the simulation method with a solid theoretical foundation, notably recognized in image fusion. Additionally, the generated benchmark dataset is applied to state-of-the-art super-resolution base models for quantitative and visual analysis and discusses the shortcomings of the existing datasets. Through these efforts, we anticipate that the proposed benchmark dataset will facilitate various super-resolution research shortly in Korea.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
Photoconductive target was fabricated to make vidicon available. In order for a vidicon to operate well, it is essential that the target have high photosensitivity, low image lag, and high resolution. In the vidicon mode analysis, photosensitivity of 0.8, image lag of 30%, resolution of 300 TV lines, and the S/N ratio of 30 dB at 10 lux illumination were measured.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5129-5152
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2016
Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this paper, a new super-resolution algorithm is proposed by using successive frames for generating high-resolution frames with better quality than those generated by other conventional interpolation methods. Generally, each frame used for super-resolution must only have global translation and motions of sub-pixel unit to generate good result. However, the newly proposed MSR algorithm in this paper is exempt from such constraints. The proposed algorithm consists of three main processes; motion estimation for image registration, normalization of motion vectors, and pattern analysis of edges. The experimental results show that the proposed algorithm has better performance than other conventional algorithms.
de Oliveira, Marcus Vinicius Linhares;Santos, Antonio Carvalho;Paulo, Graciano;Campos, Paulo Sergio Flores;Santos, Joana
Imaging Science in Dentistry
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제47권2호
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pp.75-86
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2017
Purpose: The purpose of this study was to apply a newly developed free software program, at low cost and with minimal time, to evaluate the quality of dental and maxillofacial cone-beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: A polymethyl methacrylate (PMMA) phantom, CQP-IFBA, was scanned in 3 CBCT units with 7 protocols. A macro program was developed, using the free software ImageJ, to automatically evaluate the image quality parameters. The image quality evaluation was based on 8 parameters: uniformity, the signal-to-noise ratio (SNR), noise, the contrast-to-noise ratio (CNR), spatial resolution, the artifact index, geometric accuracy, and low-contrast resolution. Results: The image uniformity and noise depended on the protocol that was applied. Regarding the CNR, high-density structures were more sensitive to the effect of scanning parameters. There were no significant differences between SNR and CNR in centered and peripheral objects. The geometric accuracy assessment showed that all the distance measurements were lower than the real values. Low-contrast resolution was influenced by the scanning parameters, and the 1-mm rod present in the phantom was not depicted in any of the 3 CBCT units. Smaller voxel sizes presented higher spatial resolution. There were no significant differences among the protocols regarding artifact presence. Conclusion: This software package provided a fast, low-cost, and feasible method for the evaluation of image quality parameters in CBCT.
본 논문에서는 풀 칼라 전광판에서 고효율의 해상도 표출을 위해서 듀얼 스캐닝 제어방식을 제안하고, 이를 이용해서 LED전광판의 고정된 픽셀을 영상신호에 따라 픽셀 도트 형태를 변화하게 하였다. 그리고 DICT(Dynamic Image Correction Technology) 메인 컨트롤러를 이용해서 동영상 정보를 히스토그램 균등화에 의거 영상 계조도의 값을 균일하게 분포하도록 하고, 동적 영역을 변환하여 화질을 개선하며, 입력 영상을 듀얼 오토 스캔 스위칭 컨트롤러로 전광판 내 LED Module의 픽셀을 물리적으로 제어함으로서 기존 전광판 LED 픽셀 도트의 표출 대비 4배의 고해상도 표출이 가능하도록 하는 기술을 제안하고 이를 시험제작을 통해서 그 성능을 입증하였다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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