Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.99-109
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2016
This paper presents a method for generating spatiotemporal images to detect the leukocyte motions in a microvessel. By using the constraint that the leukocytes move along the contour line of a blood vessel wall, the method detects leukocyte motions and then generates spatiotemporal images. the translational motion by a movement in vivo is removed first by the template matching method. Next, a blood vessel region is detected by the automatic threshold selection method to binarize the temporal variance image, then a blood vessel wall's contour is expressed by B-spline function. With the detected blood vessel wall's contour as an initial curve, the plasma layer of the best accurate position is determined to be the spatial axis by snake. Finally, the spatiotemporal images are generated. The experimental results show the spatiotemporal images are generated effectively through the comparison of each step of three image sequences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1224-1242
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2018
Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.
The purpose of this study was to evaluate the usefulness of the developed air mattress for reducing the deterioration of image quality due to the scattered radiation generated on the computed tomography equipment table. 5 cm and 10 cm thick air mattresses were developed and the image quality was measured by scanning the AAPM phantom according to thickness and thickness. Statistical significance was confirmed by One Way Analysis of Variance(ANOVA) Compared with the AAPM phantom scanned in the standard method, the image with the air mattress did not show any difference, but when the air mattress was not applied, the CT number and uniformity were low and the noise was high, and the spatial resolution Respectively. The developed air mattress has no harmful effect on the diagnostic image, it is very effective in improving the image quality and can increase the CT image quality by simply applying Air Mattress to existing equipment without using the technology applied to the latest and high-cost equipment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.6
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pp.703-711
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2001
In this paper, we propose efficient multispectral image compression using variable block size vector quantization (VQ). In wavelet domain, we perform the variable block size VQ to remove intraband redundancy for a reference band image that has the lowest spatial variance and the best correlation with other band. And in wavelet domain, we perform the classified interband prediction to remove interband redundancy for the remaining bands. Then error wavelet coefficients between original image and predicted image are residual variable block size vector quantized to reduce prediction error. Experiments on remotely sensed satellite image show that coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.13-20
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2012
In this study, the change pattern of hydrological response function as development has been observed. The target watershed was selected Tanbu sub-Basin in the Bocheong Basin. The applied channel networks are composed of 10 cases that are channel networks by strahler's ordering scheme and cases of all grids channel or the hillslope in basin. To each case of grid in basin, channel and hillslope drainage path lengths to outlet of basin are calculated, and hydrological response function was calculated by Nash Model. As results of this analysis, the peak discharge of hydrological response function is increased and peak time is shortened as development of channel networks. And based on statistical characteristics of hydrological response function, mean (lag time) and variance of travel time are reduced exponentially.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.4
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pp.71-80
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2007
The purpose of this study is to suggest the criteria for the damaged mountainous landscape based on the shape, location and ratio of damaged landscape. For the study, the preference and landscape adjectives were analyzed on visual images and simulations. The variables for analysis were the amount of the damaged ratio(10%, 30%, 50%), the location of the damage (upper, middle, lower) and the various forms of the damage(spot, line, area). According to the results of this study, in accordance with the amount of damage, the visual preference recorded its lowest with the a rate of 50%. As for the location of the damage, the lower-ridge of the mountain showed the highest preference, and the upper-ridge was recorded as the lowest. The linear damage type showed the highest preference. On the other hand, the spotted damage type showed lowest. The results indicate that the visual preference increases when there is a lower ratio of damage, as the damage locates at the lower-ridge, and also when there is a presence of linear formation development. The group of linear formation-the lower ridge-10% showed the highest preference, and the group of linear formation-the mid ridge-50% was the lowest with the results of 3-way ANOVA. The group of linear formation-lower ridge-10% in particular had virtually no differences of visual preference when it was compared with the original scene. The damage with the spotted formation, on the mid-upper location and the high ratio of damage were analyzed as factors that give negative influence on the mountainous landscape. The main features of mountainous landscape were reduced into two factors, 'total estimation' and 'spatial scale' by the factor analysis with total variance of 65.96%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.975-981
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2007
In this paper, we propose a spatially adaptive image restoration algorithm using local and statistics and estimated noise. The ratio of local mean, variance, and maximum values with different window size is used to constrain the solution space, and these parameters are computed at each iteration step using partially restored image. In addition, the additive noise estimated from partially restored image and the local constraints are used to determine a parameter for controlling the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed when compared to the non-adaptive algorithm. In addition, a smooth solution with a controlled degree of smoothness is obtained without a prior knowledge about the noise. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm requires the similar iteration number to converge, but there is the improvement of SNR more than 0.2 dB comparing to the previous approach.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.139-144
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2011
This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.
The purpose of this study was to investigate the difference in the stride-to-stride variability between two treadmill conditions; traditional treadmill and special treadmill whose speed can be adjusted automatically by subject's walking speed. Eight male subjects (25.1 years, 172.7 cm, 66.6 kg) were participated in treadmill walking experiment. First, preferred walking speed (PWS) of each subject was determined. Second, each subject performed walking experiment with fixed PWS condition and with free PWS condition for 10 minutes. 3D motion capture system (Motion analysis Corp., USA) with 6 cameras was used to collect motion data with sampling frequency of 120Hz. Temporal and spatial variables for stride-to-stride variability were calculated. Coefficient of variance (CV) which quantifies the amount of variability and Detrended Fluctuation Analysis (DFA) which explains the structure (self-similarity) of the variability were used for analysis. Results showed that the amount of variability during free PWS condition was greater than that of fixed PWS condition. DFA results showed that there was a statistical difference between two treadmill conditions for the variables of step length, stance time, and double support time. From these results, it is possible that traditional treadmill study might give incorrect conclusion about gait variability study. Further study is necessary to clarify these matters by considering the number of subjects, experimental time, and gait variables for the study of stride-to-stride variability.
Kim, Dong-Hee;Ryu, Dong-Woo;Chae, Young-Ho;Park, Jung-Kyu;Lee, Woo-Jin
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.27
no.8
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pp.51-61
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2011
Spatial estimation of the thickness and depth of the geological profile has been regarded as an important procedure for the design of soft ground. A minimum variance criterion, which has often been used in traditional kriging techniques, does not always guarantee the optima1 estimates for the decision-making process in geotechnical engineering. In this study, a geostatistica; framework is used to determine the optimal thickness of the consolidation layer and the optimal area that needs the adoption of prefabricated vertical drains via indicator kriging and loss function. From the exemplary problem, different optimal estimates can be obtained depending on the loss function chosen. The design procedure and method considering the minimum expected loss presented in this paper can be used in the decision-making process for geotechnical engineering design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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