In this paper, We proposed fast ultrasound image compression based on characteristics of ultrasound images. In the proposed method, wavelet transform is performed for non-zero coefficients selectively. It codes zero-tree symbols using conditional pdf (probability density function) as orientation of bands. It normalizes wavelet coefficients with threshold of each wavelet band and encodes those using a uniform quantizer. Experimental results show that the proposed method is the proposed method is superior in PSNR to LuraTech's method by about 1.0 dB, to JPEG by about 5.0 dB for $640\times480$ 24bits color ultrasound image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.23-28
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1998
The goal of this research is to describe relations between impressions and elements in an image (i.e. color, texture and contours). Adequate image segmentation technique to extract these elements is required. We think that a sketch and a realistic painting are examples of optimal segmented images for our purpose because brush strokes are seem to be segmented areas and realistic paintings should remain the same impression as the model. For the reason, in this paper the segmentation technique which can create realistic painting-like segmentation is exploited. It is shown that the realistic painting-like segmentation is suitable for analyzing images.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.6
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pp.39-45
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2017
Conventional Color-Based Face Recognition Methods are Sensitive to Illumination Changes, and there are the Possibilities of Forgery and Falsification so that it is Difficult to Apply to Various Industrial Fields. In This Paper, we propose a Face Recognition Method Based on LBP(Local Binary Pattern) using the Depth Images to Solve This Problem. Face Detection Method Using Depth Information and Feature Extraction and Matching Methods for Face Recognition are implemented, the Simulation Results show the Recognition Performance of the Proposed Method.
Endoscopy has become a crucial diagnostic and therapeutic procedure in clinical areas. Over the past three years, we have developed a computerized system to record and store clinical data pertaining to endoscopic surgery of laparascopic cholecystectomy, pelviscopic endometriosis, and surgical arthroscopy. In this study, we developed a computer system, which is composed of a frame yabber, a sound board, a VCR control board, a LAN card and EDMS(endoscopic data management software. Also, computer system has controled peripheral instruments such as a color video printer, a video cassette recorder, and endoscopic input/output signals(image and doctor's comment). Digital endoscopic data management system is based on open architecture and a set of widely available industry standards, namely: windows 3.1 as a operating system, TCP/IP as a network protocol and a time sequence based database that handles both images and doctor's cotnments. For the purpose of data storage, we used MOD and CD-R. Digital endoscopic system was designed to be able to store, recreate, change, and compress signals and medical images.
In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.2
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pp.178-183
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2008
Human motion analysis is researched as a new method for human-robot interaction (HRI) because it concerns with the key techniques of HRI such as motion tracking and pose recognition. To analysis human motion, extracting features of human body from sequential images plays an important role. After finding the silhouette of human body from the sequential images obtained by CCD color camera, the skeleton model is frequently used in order to represent the human motion. In this paper, using the silhouette of human body, we propose the feature extraction method based on hybrid skeleton for detecting human motion. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.2
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pp.73-81
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2018
This paper describes a device platform which the blind can wear to keep path and to get surrounding information during their independent walking. Compared to the existing technologies, the proposed device could be used indoors and outdoors, and maps need not be provided in advance. It is composed of a glasses type device equipped with image sensors, and a portable device that analyzes sensor data for sighted guiding. RGB images and depth images are extracted to generate a walking map based on feature points. It also can cope with the risk of collision with bollard, color cone by applying vertical obstacle detection technology based on floor detection.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.9
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pp.822-826
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2001
The statistical analysis of the feature extraction and the neural networks are proposed to recognize a human face. In the preprocessing step, the normalized skin color map with Gaussian functions is employed to extract the region of face candidate. The feature information in the region of the face candidate is used to detect the face region. In the recognition step, as a tested, the 120 images of 10 persons are trained by the backpropagation algorithm. The images of each person are obtained from the various direction, pose, and facial expression. Input variables of the neural networks are the geometrical feature information and the feature information that comes from the eigenface spaces. The simulation results of 10 persons show that the proposed method yields high recognition rates.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.542-543
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2018
In this paper, we propose a method of visual information of original image by encrypting only partial data of infra-red image. In this method, the infra-red image is divided into R, G, and B channels, and the outline is searched for the three channel images. Then, an average value is calculated for each contour image, and a channel to be encrypted is selected. The wavelet transform is performed on the selected channel to encrypt only the LL subband in which the highest energy is concentrated. Experimental results show that the SSIM value is less than 0.09 in the case of the proposed encryption method.
The branch of the laser imaging has implemented 3D graphics, color graphics and video images after it drew a simple image by development the salvo's X-Y scanner in 1960 year. Now it is used as the multimedia show of an event and an advertisement. The latest issue of laserist is the ability to generate laser images with the same ease and speed associated with traditional computer graphics. All laser projector used in the interior of a countris was imported from other country. The most important component of the laser projector is the speed and the accuracy of a actuator and the software which actuates the controller on computer. In this paper we developed the controller with a universal joint and the PC based user interface software in order to implement the laser image of two dimension, and will prepare the base of beginning the home laser projector
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