Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.41-50
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2005
A novel image mosaicking technique suitable for 3D urban visualization is proposed. It is not effective to apply 2D image mosaicking techniques for urban visualization when, for example, one is filming a sequence of images from a side-looking video camera along a road in an urban area. The proposed method presents the roadside scene captured by a side-looking video camera as a continuous set of textured planar faces, which are termed 'multiple planes' in this paper. The exterior parameters of each frame are first calculated through automatically selected matching feature points. The matching feature points are also used to estimate a plane approximation of the scene geometry for each frame. These planes are concatenated to create an approximate model on which images are back-projected as textures. Here, we demonstrate algorithm that creates efficient image mosaics in 3D space from a sequence of real images.
The development of multimedia devices with built-in cameras such as smart devices and various studies using video-related multimedia data such as images and video obtained from the devices have been actively conducted. These studies deal with image data. An image can be defined as a set of color information obtained from a digital sensor called a pixel. Images contain various cognitive information such as color, lighting, objects and so on. In order to extract or process such information, it is necessary to clearly understand the composition of colors. In this paper, we introduce 3-dimensional information visualization method which can effectively express the results of image processing together with color distribution. This study visualizes the characteristics of image related multimedia data as well as the characteristics of various analytical data derived from it, so that researchers can transmit the image information more clearly and effectively.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.6
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pp.645-650
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2010
In this paper, we present the effect of binocular cues which plays crucial role for the visualization of a stereoscopic or 3D image. This study is useful in extracting depth and disparity information by image processing technique. A linear relation between the object distance and the image distance is presented to discuss the cause of cybersickness. In the experimental results, three dimensional view of the depth map between the 2D images is shown. A median filter is used to reduce the noises available in the disparity map image. After the median filter, two filter algorithms such as 'Gabor' filter and 'Canny' filter are tested for disparity visualization between two images. The 'Gabor' filter is to estimate the disparity by texture extraction and discrimination methods of the two images, and the 'Canny' filter is used to visualize the disparity by edge detection of the two color images obtained from stereoscopic cameras. The 'Canny' filter is better choice for estimating the disparity rather than the 'Gabor' filter because the 'Canny' filter is much more efficient than 'Gabor' filter in terms of detecting the edges. 'Canny' filter changes the color images directly into color edges without converting them into the grayscale. As a result, more clear edges of the stereo images as compared to the edge detection by 'Gabor' filter can be obtained. Since the main goal of the research is to estimate the horizontal disparity of all possible regions or edges of the images, thus the 'Canny' filter is proposed for decipherable visualization of the disparity.
Swirling flows are found in very wide range of applications, for examples, cyclone separators, spraying machines, heat exchangers and jet pumps, ect. Relatively, little work has been done on the swirl flow using flow visualization techniques. This study deals with many visualization techniques to study on swirling flow. These techniques are related to oil films methods, smoke, dye liquids, liquid crystal, stroboscope light, smoke wire, white light, naphthalene sublimation, LDV(lase doppler Velocimetry) and PIV(particle image velocimetry). The present work has handled single, annular, carved tube, swirl expansion and swirl wake using several visualization methods in the vertical and horizontal circular tube.
Seo, Hyunduk;Aliyu, Aliyu Musa;Kim, Minkyun;Kim, Kyung Chun
Journal of the Korean Society of Visualization
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v.15
no.2
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pp.48-58
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2017
To analyze bubbles generated by an ABB (Air Bubble Barrier), we developed image processing procedure and statistical analysis method. Air was discharged from 5 mm nozzle as swarm form at the bottom of 1 m3 water tank. Flow rates of discharged air are ranged from 2 L/min to 20 L/min and these are corresponding to Reynolds number of 1766-17663. Rise velocity of bubble is extracted by using image process pretending intrusive method. Mean equivalent velocity was calculated using void fraction weighting factor. Bubble diameter is obtained and compared with correlations in the literature. Also, we present a correlation according to the result of this study. Mean velocity and mean diameter of bubbles increase with increasing gas Reynolds number. But these parameters show an asymptotic trend when they approach to high Reynolds number.
Maximum intensity projection (MIP) is a common visualization technique in medical imaging system. A typical method to improve the performance of MIP is empty space leaping, which skips unnecessary area. This research proposes a new method to improve the existing empty space leaping. In order to skip more regions, we introduce a variety of acceleration strategies that use some tolerance given by the user to take part in image quality loss. Each proposed method shows various image quality and speed, and this study compares them to select the best one. Experimental results show that it is most efficient to add a constant tolerance function when the image quality required by the user is low. Conversely, when the user required image quality is high, a function with a low tolerance of volume center is most effective. Applying the proposed method to general MIP visualization can generate a relatively high quality image in a short time.
Hyeon Jo Choi;Myeong Hyeon, Shin;Jong Ho, Park;Jinsoo Park
Journal of the Korean Society of Visualization
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v.21
no.1
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pp.119-126
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2023
Acquiring experimental data for PIV verification or machine learning training data is resource-demanding, leading to an increasing interest in synthetic particle images as simulation data. Conventional synthetic particle image generation algorithms do not follow physical laws, and the use of CFD is time-consuming and requires computing resources. In this study, we propose a new method for synthetic particle image generation, based on a Physics-Informed Neural Networks(PINN). The PINN is utilized to infer the flow fields, enabling the generation of synthetic particle images that follow physical laws with reduced computation time and have no constraints on spatial resolution compared to CFD. The proposed method is expected to contribute to the verification of PIV algorithms.
The frequency and risk of disasters are increasing due to environmental and social factors. In order to respond effectively to disasters that occur unexpectedly, it is very important to quickly obtain up-to-date information about target area. It is possible to intuitively judge the situation about the area through the image-map generated at high speed, so that it can cope with disaster quickly and effectively. In this study, we propose an image-map generation and visualization system from UAV images for real-time disaster monitoring. The proposed system consists of aerial segment and ground segment. In the aerial segment, the UAV system acquires the sensory data from digital camera and GPS/IMU sensor. Communication module transmits it to the ground server in real time. In the ground segment, the transmitted sensor data are processed to generate image-maps and the image-maps are visualized on the geo-portal. We conducted experiment to check the accuracy of the image-map using the system. Check points were obtained through ground survey in the data acquisition area. When calculating the difference between adjacent image maps, the relative accuracy was 1.58 m. We confirmed the absolute accuracy of the image map for the position measured from the individual image map. It is confirmed that the map is matched to the existing map with an absolute accuracy of 0.75 m. We confirmed the processing time of each step until the visualization of the image-map. When the image-map was generated with GSD 10 cm, it took 1.67 seconds to visualize. It is expected that the proposed system can be applied to real - time monitoring for disaster response.
Following the appearance of the latest medical equipment with improved function, the importance of image analysis which enables effective image processing and analysis consistent with the hardware performance is on the rise. As well as, ongoing study is being done on the 2D medical image processing and 3D reconstruction. This paper segments chest CT images into each stage and finally shows 3D reconstruction of each segmented result. Among various image segmentation methods, Region Growing and apply sharpening and Gamma Controller as for image improvement for effective segmentation, image segmentation in order of bronchus and lung, bronchus, lung. Human organs image of segmented is use VTK(Visualization Toolkit) to make 3D reconstruction, two and three-dimensional medical image processing and analysis for lesions diagnosis are able to utilized.
In medical visualization, volume visualization is widely used. Applying 3D images to diagnose requires high resolution and accurately implement visualization techniques are being researched accordingly. However, when a three-dimensional image volume visualization is implemented using volume data, aliasing will occur since using discrete data. Supersampling method, getting lots of samples, is used to reduce artifacts. One of the supersampling methods is Catmull-rom spline. This method calculates accurate interpolation value because it is easy to compute and pass through control points. But, Catmull-rom spline method occurs overshoot or undershoot in large gradient of pixel values. So, interpolated values are different from original signal. In this paper, we propose an adaptive adjusting weights interpolation method using Gaussian function. Proposed method shows that overshoot is reduced on the point has a large gradient and PSNR is higher than other interpolated image results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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