We have developed a high-performance signal-processing and image-rendering heterogeneous computation system for optical coherence tomography (OCT) on mobile processor. In this paper, we reveal it by demonstrating real-time OCT image processing using a Snapdragon 800 mobile processor, with the introduction of a heterogeneous image visualization architecture (HIVA) to accelerate the signal-processing and image-visualization procedures. HIVA has been designed to maximize the computational performances of a mobile processor by using a native language compiler, which targets mobile processor, to directly access mobile-processor computing resources and the open computing language (OpenCL) for heterogeneous computation. The developed mobile image processing platform requires only 25 ms to produce an OCT image from $512{\times}1024$ OCT data. This is 617 times faster than the naïve approach without HIVA, which requires more than 15 s. The developed platform can produce 40 OCT images per second, to facilitate real-time mobile OCT image visualization. We believe this study would facilitate the development of portable diagnostic image visualization with medical imaging modality, which requires computationally expensive procedures, using a mobile processor.
High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.
Computer simulation is one of the most useful techniques to predict daylighting performance and present visual image. In architectural and interior design practice, the Lightscape is commonly used often to produce persuasive images rather than physically accurate results. Therefore, this study is to validity the Lightscape as daylighting evaluation tool, in particularly performance and realistically visualization. For the purpose, an evaluation test model (12.0m$\times$7.2m$\times$3.0m) of side lighting window with lightshelf was selected. A 1:6 scale plywood physical model was made. Under clear sky condition, illuminance of 84 Interior point were measured. Lightscape was run on a 750 MHz Pentium PC running Windows 2000 under the same sky condition. And a photography image was compared to rendering image. The physical results of interior illuminance were within 8% between the scale model and Lightscape simulation. There were no differences between the photograph image and rendering image by Lightscape in the sight. Lightscape as visualization tool for daylighting performance was validated.
This paper presents an extended scientific visualization for the public over the scientific visualization targeting for scientists. Our scientific visualization pursues both transmission of scientific information and good-looking visuals. First of all, we examine a tendency to produce scientific images that make the public understand science, even though they are not professional scientists. As a result, we can find several cases that actively generate scientific visualizations for the public. Among them, several research institutes possess own production studio. As the production of scientific images is a convergence field combined of art and science, cooperation between artists and scientists is necessary. Therefore, in-depth communication between them is essential at the planning stage. Moreover, continuous feedbacks between two groups in the production stage, the next stage of the planning, make the scientific visualization to perfection. In this paper, we present 2 modeling methods that are easily encountered during producing scientific visualizations and shading and rendering methods for generating photorealistic images. The concept of an extended scientific visualization that we present shows a new vision of the scientific visualization field.
The amount of image data used in medical institution is increasing rapidly with great development of medical technology. Therefore, an automation method that use image processing description, rather than manual macrography of doctors, is required for the analysis large medical data. Specially, medical image registration, which is the process of finding the spatial transform that maps points from one image to the corresponding points in another image, and 3D analysis and visualization skills for a series of 2D images are essential technologies. However, a high establishment cost raise a budget problem, and hence small scaled hospitals hesitate importing these medical visualizing system. In this paper, we propose a visualization system which allows user to manage datasets and manipulates medical images registration using an open source graphics tool - VTK(Visualization Tool Kit). The propose of our research is to get more accurate 3D diagnosis system in less expensive price, compared to existing systems.
LSPIV(Large Scale Particle Image Velocimetry) is widely used in the field of civil and environmental engineering. General aspects of LSPIV are introduced and several applications are introduced in this paper. The difference of LSPIV from the conventional PIV techniques is not to use models for experiments but to use the flow fields in nature. For LSPIV a converting process for the captured images is necessary.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.582-585
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2014
Visualization is a science which makes the invisible to visible through the techniques of experimental visualization and computer-aided visualization. This paper presents the practical aspects of visualization of multivariate dataset. In this paper, we will briefly discuss a previous research work and introduce a new visualization technique which will help us to design and develop a visualization tool for experimental visualization of multivariate dataset. Our newly developed visualization tool can be used in various domains. In this paper, we have chosen a software industry as an application domain and we used the multivariate dataset of software components computed by VizzMaintenance. VizzMaintenance is software analysis tool which give us multiple software metrics of open source Java based programs. Main objective of this research is to develop a new visualization tool for large multivariate dataset which will be more efficient and easy to perceive by viewer. Perception is very important for our research work and we have decided to test the perception level of our proposed visualization approach by researchers of our research lab.
We have developed a laser ultrasonic system for visualization of elastic waves propagating on a solid surface, in order to visualize ultrasonic waves propagating on opaque media. This system can produce a series of successive images as an animation of wave propagation, because of scanning an optical heterodyne probe to measure surface transient displacements. Using this visualization technique, we observed the scattering and diffraction of ultrasonic waves around various shapes of artificial defects, and examined its application to nondestructive inspection. This imaging system provides various kinds of visualization images such as propagation image, amplitude image, arrival time image and velocity image. We have been confident that this technique is available for nondestructive inspection and materials ...
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.7
no.2
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pp.32-39
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2019
A convolutional neural network (CNN) has been widely used in facial expression recognition (FER) because it can automatically learn discriminative appearance features from an expression image. To make full use of its discriminating capability, this paper suggests a simple but effective method for CNN based FER. Specifically, instead of an original expression image that contains facial appearance only, the expression image with facial geometry visualization is used as input to CNN. In this way, geometric and appearance features could be simultaneously learned, making CNN more discriminative for FER. A simple CNN extension is also presented in this paper, aiming to utilize geometric expression change derived from an expression image sequence. Experimental results on two public datasets (CK+ and MMI) show that CNN using facial geometry visualization clearly outperforms the conventional CNN using facial appearance only.
In this study, we propose a biomimetic optical structure design methodology for investigating micro-optical mechanisms associated with the compound eyes of insects. With these compound eyes, insects can respond fast while maintaining a wide field of view. Also, considerable research attention has been focused on the insect compound eyes to utilize these benefits. However, their nano micro-structures are complex and challenging to demonstrate in real applications. An effectively integrated design methodology is required considering the manufacturing difficulty. We show that photorealistic ray-traced visualization is an effective method for designing the biomimetic of a micro-compound eye of an insect. We analyze the image formation mechanism and create a three-dimensional computer-aided design model. Then, a ray-trace visualization is applied to observe the optical image formation. Finally, the segmented images are stitched together to generate an image with a wide-angle; the image is assessed for quality. The high structural similarity index (SSIM) value (approximately 0.84 to 0.89) of the stitched image proves that the proposed MATLAB-based image stitching algorithm performs effectively and comparably to the commercial software. The results may be employed for the understanding, researching, and design of advanced optical systems based on biological eyes and for other industrial applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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