The cloud amount, one of the basic parameter in atmospheric observation, have been observed by naked eyes of observers, which is affected by the subjective view. In order to ensure reliable and objective observation, a new algorithm to retrieve cloud amount was constructed using true color images composed of red, green and blue (RGB). The true color image is obtained by the Skyview, an all-sky imager taking pictures of sky, at the Science Building of Yonsei University, Seoul for a year in 2006. The principle of distinguishing clear sky from cloudy sky lies in the fact that the spectral characteristics of light scattering is different for air molecules and cloud. The result of Skyview's algorithm showed about 77% agreement between the observed cloud amount and the calculated, for the error range, the difference between calculated and observed cloudiness, within ${\pm}2$. Seasonally, the best accuracy of about 83% was obtained within ${\pm}2$ range in summer when the cloud amounts are higher, thus better signal-to-noise ratio. Furthermore, as the sky turbidity increased, the error also increased because of increased scattering which can explain the large error in spring. The algorithm still need to be improved in classifying sky condition more systematically with other complimentary instruments to discriminate thin cloud from haze to reduce errors in detecting clouds.
Since the amount of digital image continues to grow in usage, users feel increased difficulty in finding specific images from the image collection. This paper proposes a novel image searching scheme that extracts the image feature using combination of Advanced SURF (Speed-Up Robust Feature) and DCD (Dominant Color Descriptor). The key point of this research is to provide a new feature extraction algorithm to improve the existing SURF method with removal of unnecessary feature in image retrieval, which can be adaptable to mobile system and efficiently run on the mobile environments. To evaluate the proposed scheme, we assessed the performance of simulation in term of average precision and F-score on two databases, commonly used in the field of image retrieval. The experimental results revealed that the proposed algorithm exhibited a significant improvement of over 14.4% in retrieval effectiveness, compared to OpenSURF. The main contribution of this paper is that the proposed approach achieves high accuracy and stability by using ASURF and DCD in searching for natural image on mobile platform.
RGB light emitting ZnSe based nanocrystals: ZnSe (blue), ZnSe:Cu (green) and ZnSe:Mn (red) were synthesized by capping the surface of the nanocrystals with oleic acid. The obtained nanocrystal powders were characterized by using XRD, HR-TEM, ICP-AES, FT-IR, and FT-Raman spectroscopies. The optical properties were also measured by UV/Vis and photoluminescence (PL) spectroscopies. The PL spectra showed broad emission peaks at 471 nm (ZnSe), 530 nm (ZnSe:Cu) and 665 nm (ZnSe:Mn), with relative PL efficiencies in the range of 0.7% to 5.1% compared to a reference organic dye standard. The measured average particle sizes from the HR-TEM images for those three nanocrystals were 4.5 nm on average, which were also supported well by the Debye-Scherrer calculations. The elemental compositions of the ZnSe based nanocrystals were determined by ICP-AES analyses. Finally, the drawn CIE diagram showed the color coordinates of (0.15, 0.16) for ZnSe, (0.22, 0.57) for ZnSe:Cu, and (0.62, 0.35) for ZnSe:Mn respectively, which were fairly well matched to that of the RGB color standards.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1043-1064
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2020
A kind of Subjective Imaging Effect Assessment (SIEA) method and its applications on intelligent imaging terminal design in engineering site are presented. First, some visual assessment indices are used to characterize the imaging effect: the image brightness, the image brightness uniformity, the color image contrast, the image edge blur, the image color difference, the image saturation, the image noise, and the integrated imaging effect index. A linear weighted function is employed to carry out the SIEA computation and the Analytic Hierarchy Process (AHP) technique is used to estimate its weights. Second, a SIEA software is developed. It can play images after the settings of assessment index or assessment reaction time, etc. Third, two cases are used to illustrate the application effects of proposed method: the image enhancement system design for surveillance camera and the imaging environment perception system design for intelligent lighting terminal. A Prior Sequential Stimulus (PSS) experiment is proposed to improve the evaluation stability of SIEA method. Many experiment results have shown the proposed method can realize a stable system design or parameters setting for the intelligent imaging terminal in engineering site.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.16
no.1
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pp.19-22
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2005
Background and Objectives : While considerable progress has been made in enhancing the quality of laryngoscopy and image processing, the evaluation of laryngeal erythema is still based on the clinician's judgement. The purpose of this study is to quantitatively measure the degree of erythema and to examine the relationship with clinical grading. Materials and Methods : Color images of larynx from 100 subjects were captured from video-documented examinations of laryngoscopy. The amount of erythema within the digitized larynx image was quantified using software developed and was compared with a grading system (0 to 3 scale) based on visual inspection by 4 experienced clinicians. The results were compared by deriving Kappa, Kendall and Spearman statistic. Results : There was high intra-observer(R=0.402-0.755) and inter-observer correlation (R=0.789). Among parameters, the red composite value had most remarkable agreement with clinical grading(R=0.827). Conclusion : The result suggest that the computer based analysis of laryngeal erythema can provide quantiative data on degree of erythema and the basis for further development of an expert system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.1
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pp.21-27
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2015
A conventional fire detection has been developed based on images captured from a fixed camera. However, It is difficult to apply current algorithms to a flying Quad-rotor to detect fire. To solve this problem, we propose that the fire detection algorithm can be modified for Quad-rotor using Ego-motion compensation. The proposed fire detection algorithm consists of color detection, motion detection, and fire determination using a randomness test. Color detection and randomness test are adapted similarly from an existing algorithm. However, Ego-motion compensation is adapted on motion detection for compensating the degree of Quad-rotor's motion using Planar Projective Transformation based on Optical Flow, RANSAC Algorithm, and Homography. By adapting Ego-motion compensation on the motion detection step, it has been proven that the proposed algorithm has been able to detect fires 83% of the time in hovering mode.
In this paper, we implement a real time speaker close-up system using lip motion information from input images having some people. After detecting a speaker from input moving pictures through one color CCD camera, the other camera closes up the speaker by using lip motion information. The implemented system detects a face and lip area of each person by means of a facial color and a morphological information, and then finds out a speaker by using lip area variation. A PTZ(Pan/Tilt/Zoom) camera is used in order to close up the detected speaker and it is controlled by RS-232C serial port. Consequently, we can exactly detect a speaker in input moving pictures including more than three people.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.384-386
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1998
The use of hand gesture provides an attractive alternative to cumbersome interface devices for human-computer interaction(HCI). Many methods hand gesture recognition using visual analysis have been proposed such as syntactical analysis, neural network(NN), Hidden Markov Model(HMM) and so on. In our research, a HMMs is proposed for alphabetical hand gesture recognition. In the preprocessing stage, the proposed approach consists of three different procedures for hand localization, hand tracking and gesture spotting. The hand location procedure detects the candidated regions on the basis of skin-color and motion in an image by using a color histogram matching and time-varying edge difference techniques. The hand tracking algorithm finds the centroid of a moving hand region, connect those centroids, and thus, produces a trajectory. The spotting a feature database, the proposed approach use the mesh feature code for codebook of HMM. In our experiments, 1300 alphabetical and 1300 untrained gestures are used for training and testing, respectively. Those experimental results demonstrate that the proposed approach yields a higher and satisfying recognition rate for the images with different sizes, shapes and skew angles.
This study was intended to examine feasibility of sizing and color grading of Fuji apple with black/white image processing system, to develop a device with which the whole surface of an apple could be captured by one camera, and to develop an algorithm for a high speed sorting. The results are summarized as follows : 1. The black/white image processing system used in this study showed a maximum error of 1.3% in area measurement with a reference figure while the focusing point of camera and location of the reference figure were changed within a certain range. 2. As the result of evaluating four automatic image segmentation algorithms with apple images, Histogram Clustering Method was the best in terms of computation time and accuracy. 3. The fast algorithm for analyzing size and coloration of apple was developed. 4. The whole surface of an apple could be captured in an image frame with two mirrors installed on the both sides of the sample. The total area of the image representing the whole surface showed a correlation of 0.995 with the weight of apple. 5. The gray level when a particular band pass filter was mounted on the camera showed high correlation with 'L' and 'a' values of Hunt color scale and could represent the coloration of apple.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.5
s.153
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pp.800-806
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2006
The purpose of this study was to investigate the differences in the make-up behavior influenced by make-up preference images, and the order of importance in the make-up behaviors. The questionnaires were given to female residents in the ages between $20\sim45$ in Seoul and Kyung-gi province during October 2004. 322 questionnaires were used for data analysis. The collected data were analyzed by using SPSS 10.0 software with various techniques such as ANOVA test, Duncan test and Paired t-test. The make-up behaviors were divided into three main categories: facial make-up behavior, color make-up behavior, and additional make-up behavior. The results showed that the skin care behavior was considered the most important among other make-up behaviors. Generally facial make-up was thought to be most important and color make-up, and additional make-up were followed orderly. The results of the make-up behavior differences by make-up preference image. The natural make-up preference image group considered all the make-up behavior less important than other make-up preference image groups. The modern make-up preference image group considered additional make-up behavior more important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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