IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
Compositional data found in many practical applications consist of non-negative vectors of proportions with the constraint which the sum of the elements of each vector is unity. It is well-known that the statistical analysis of compositional data suffers from the unit-sum constraint. Moreover, the non-linear pattern frequently displayed by the data does not facilitate the application of the linear multivariate techniques such as principal component analysis. In this paper we develop new type of principal component analysis for compositional data using Box-Cox contrast transformation. Numerical illustrations are provided for comparative purpose.
Kim, Jin-Hwan;Lee, Chul;Lee, Chul-Woo;Kim, Chang-Su
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.2
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pp.284-294
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2012
A low power contrast enhancement algorithm for OLED displays is proposed in this work. The proposed algorithm increases the contrast of the image based on a linear transformation function, while reducing the power consumption of OLED displays. Furthermore, the proposed algorithm extends the global contrast enhancement to local contrast enhancement using the block-based transformation function. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm reduces the power consumption, while enhancing the contrast of an input image.
This paper examines that is extracted certain information in forest areas within high resolution imagery based on wavelet transformation. First of all, study areas are selected one more species distributed spots refer to forest type map. Next, study area is cut 256 x 256 pixels size because of image processing problem in large volume data. Prior to wavelet transformation, five texture parameters (contrast, dissimilarity, entropy, homogeneity, Angular Second Moment (ASM≫ calculated by using Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Five texture images are set that shifting window size is 3x3, distance .is 1 pixel, and angle is 45 degrees used. Wavelet function is selected Daubechies 4 wavelet basis functions. Result is summarized 3 points; First, Wavelet transformation images derived from contrast, dissimilarity (texture parameters) have on effect on edge elements detection and will have probability used forest road detection. Second, Wavelet fusion images derived from texture parameters and original image can apply to forest area classification because of clustering in Homogeneous forest type structure. Third, for grading evaluation in forest fire damaged area, if data fusion of established classification method, GLCM texture extraction concept and wavelet transformation technique effectively applied forest areas (also other areas), will obtain high accuracy result.
The contrast and the brightness of a liquid crystal display panel are expressed in terms of the characteristic parameters of the rotational transformation on the Poincare sphere of the liquid crystal (LC) cell, which is the geometric representation of the electro-optic polarization transmission characteristics of the cell. From these, we show that the contrast and the brightness of the displayed images can be maximized when the rotation angle becomes $180^{\circ}$ for the rotational transformation corresponding to the change of the state of the LC cell from non-select to select state. state.
The technique of plant transformation has started to show off its great power in the area of plant breeding by commercially successful introduction of transgenic varieties such as herbicide tolerant soybean and insect resistant corn in USA with an unimaginable speed. However, in contrast with the great success in the commercialization of herbicide tolerance and insect resistance, the transformation works on disease resistance has not yet reached the stage of full commercialization. This review surveys the current status of molecular breeding for plant disease resistance and their limits and problems. Some novel ideas and approaches in molecular breeding for disease resistance are introduced.
Ti-50Ni(at%) and Ti-40Ni-10Cu(at%) alloy powders have been fabricated by ball milling method, and their microstructure and phase transformation behavior were investigated by means of scanning electron microscopy/energy dispersive spectrometry, differential scanning calorimetry (DSC), X-ray diffractions and transmission electron microscopy. In order to investigate the effect of ball milling conditions on transformation behavior, ball milling speed and time were varied. Ti-50Ni alloy powders fabricated with the milling speed more than 250 rpm were amorphous, while those done with the milling speed of 100rpm were crystalline. In contrast to Ti-50Ni alloy powders, Ti-40Ni-10Cu alloy powders were crystalline, irrespective of ball milling conditions. DSC peaks corresponding to martensitic transformation were almost discernable in alloy powders fabricated with the milling speed more than 250 rpm, while those were seen clearly in alloy powders fabricated with the milling speed of 100 rpm. This was attributed to the fact that a strain energy introduced during ball milling suppressed martensitic transformation.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.3
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pp.390-398
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2001
Welding process generates distortion and residual stress in the weldment due to rapid heating and cooling. Welding distortion and residual stress in the welded structure result in many troubles such as dimensional inaccuracies in assembling and safety problem during service. The accurate prediction of welding residual stress is thus very important to improve the quality of weldment and find the way to reduce itself. This paper suggests new analysis method to predict welding residual stress by considering solid phase transformation during welding process. Using the method, analysis is performed for medium and low carbon steel. The analysis result for medium carbon steel reveals that case considering phase transformation has compressive residual stress in contrast with the case neglecting phase transformation because of martensite formation. However, for the case of low carbon steel, residual stress shows little difference between the case considering phase transformation and the other case, because it has small transformation strain and recovers rapidly stress after phase transformation.
An image enhancement method using both homomorphic transformation and multiscale decomposition is proposed. The original image is first transformed to homomorphic domain by taking the logarithm, is then separated to multiscales. These multiscales are combined with weighting. The combined signal is exponentially transformed back into intensity domain. In homomorphic domain, the magnitude control of low frequency component make change the dynamic range, and the magnitude control of the other frequency components contribute to enhancement of the contrast. The "${\AA}$ trous" algorithm, which has a simple and efficient scheme, is used for multiscale decomposition. The performance of proposed method is verified by simulation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.83-86
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2019
Histogram equalization is extensively used for image contrast enhancement in various applications due to its effectiveness and its modest functions. In image research, image enhancement is one of the most significant and arduous technique. The image enhancement aim is to improve the visual appearance of an image. Different kinds of images such as satellite images, medical images, aerial images are affected from noise and poor contrast. So it is important to remove the noise and improve the contrast of the image. Therefore, for this purpose, we apply a median filter on MR image as the median filter remove the noise and preserve the edges effectively. After applying median filter on MR image we have used intensity transformation function on the filtered image to increase the contrast of the image. Than applied the histogram equalization (HE) technique on the filtered image. The simple histogram equalization technique over enhances the brightness of the image due to which the important information can be lost. Therefore, adaptive histogram equalization (AHE) and contrast limited histogram equalization (CLAHE) techniques are used to enhance the image without losing any information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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