Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.23-30
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2016
In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.
Positron emission tomography (PET) is widely used imaging modality for effective and accurate functional testing and medical diagnosis using radioactive isotopes. However, PET has difficulties in acquiring images with high image quality due to constraints such as the amount of radioactive isotopes injected into the patient, the detection time, the characteristics of the detector, and the patient's motion. In order to overcome this problem, we have succeeded to improve the image quality by using the dynamic image reconstruction method based on singular value decomposition. However, there is still some question about the characteristics of the proposed technique. In this study, the characteristics of reconstruction method based on singular value decomposition was estimated over computational simulation. As a result, we confirmed that the singular value decomposition based reconstruction technique distinguishes the images well when the signal - to - noise ratio of the input image is more than 20 decibels and the feature vector angle is more than 60 degrees. In addition, the proposed methode to estimate the characteristics of reconstruction technique can be applied to other spatio-temporal feature based dynamic image reconstruction techniques. The deduced conclusion of this study can be useful guideline to apply medical image into SVD based dynamic image reconstruction technique to improve the accuracy of medical diagnosis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.117-124
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2008
The approaches to overcome the limited spatial resolution and the limited dynamic range of image sensors have been studied independently. A high resolution image is reconstructed from multiple low resolution observations and a wide dynamic range image is reconstructed from differently exposed multiple low dynamic range in es based on signal processing approach. In practical situations, it is reasonable to address them in a unified context because the recorded image suffers from limitations of both spatial resolution and dynamic range. In this paper, the image acquisition process including limited spatial resolution and limited dynamic range is modelled. With the image acquisition model, the response function of the imaging system is estimated and the single image of which spatial resolution and dynamic range are simultaneously enhanced is obtained. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms the conventional approaches that perform the high resolution and wide dynamic range reconstruction sequentially with respect to both objective and subjective criteria.
In this paper, an accurate segmentation algorithm of video dynamic background image (VDBI) based on improved wavelet transform is proposed. Based on the smooth processing of VDBI, the traditional wavelet transform process is improved, and the two-layer decomposition of dynamic image is realized by using two-dimensional wavelet transform. On the basis of decomposition results and information enhancement processing, image features are detected, feature points are extracted, and quantum ant colony algorithm is adopted to complete accurate segmentation of the image. The maximum SNR of the output results of the proposed algorithm can reach 73.67 dB, the maximum time of the segmentation process is only 7 seconds, the segmentation accuracy shows a trend of decreasing first and then increasing, and the global maximum value can reach 97%, indicating that the proposed algorithm effectively achieves the design expectation.
An efficient block based two-layer JPEG encoding algorithm is proposed to compress high dynamic range (HDR) images in this work. The proposed algorithm separates an input HDR image into a tone-mapped low dynamic range (LDR) image and a ratio image, which represents the quotients of the original HDR pixels divided by the tone-mapped LDR pixels. Then, the tone-mapped LDR image is compressed using the standard JPEG scheme to preserve backward compatibility and the ratio image is encoded to minimize a cost function that models the perception of each block with different quantization parameters in the human visual system (HVS). Simulation results show that the proposed algorithm provides better performance than the conventional method, which encodes the ratio image without any prior information of blocks.
With the help of advanced image acquisition and processing technology, the vision-based measurement methods have been broadly applied to implement the structural monitoring and condition identification of civil engineering structures. Many noncontact approaches enabled by different digital image processing algorithms are developed to overcome the problems in conventional structural dynamic displacement measurement. This paper presents three kinds of image processing algorithms for structural dynamic displacement measurement, i.e., the grayscale pattern matching (GPM) algorithm, the color pattern matching (CPM) algorithm, and the mean shift tracking (MST) algorithm. A vision-based system programmed with the three image processing algorithms is developed for multi-point structural dynamic displacement measurement. The dynamic displacement time histories of multiple vision points are simultaneously measured by the vision-based system and the magnetostrictive displacement sensor (MDS) during the laboratory shaking table tests of a three-story steel frame model. The comparative analysis results indicate that the developed vision-based system exhibits excellent performance in structural dynamic displacement measurement by use of the three different image processing algorithms. The field application experiments are also carried out on an arch bridge for the measurement of displacement influence lines during the loading tests to validate the effectiveness of the vision-based system.
Image Mosaicing creates a new image by composing video frames or still images that are related, and performed by arrangement, composition and redundancy analysis of images. This paper proposes a hierarchical image mosaicing system using camera and object parameters far efficient video database construction. A tree-based image mosiacing has implemented for high-speed computation time and for construction of static and dynamic image mosaic. Camera parameters are measured by using least sum of squared difference and affine model. Dynamic object detection algorithm has proposed for extracting dynamic objects. For object extraction, difference image, macro block, region splitting and 4-split detection methods are proposed and used. Also, a dynamic positioning method is used for presenting dynamic objects and a blurring method is used for creating flexible mosaic image.
A pseudo 480-Hz drive method has been proposed to reduce the dynamic false contour noise that occurs on flat panel displays with displaying grayscale image in the digital mode, such as plasma display panels. The proposed method makes the image movements nearly continuous by rearranging the 8-bit image data displayed for 1 TV field into 8 subfields. The position of the image data rearranged in subfields has been optimized on the basis of the speed of the moving image by computer simulations for the dynamic false contour noise. It is verified that a significant reduction in the dynamic false contour noise is achieved with the proposed method as compared to the conventional noise reduction technologies. Moreover, to reduce the noise in digital mode displays, the proposed technology requires only 8 subfields. Therefore, there is no reduction in the brightness of the image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.2
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pp.10-20
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2008
Generally, to acquire an HDR image, many images that cover the entire dynamic range of the scene with different exposure times are required, then these images are fused into one HDR image. This paper proposes an efficient method for the HDR image acquisition with small number of images. First, we estimated scenic dynamic range using two images with different exposure times. These two images contain the upper and lower limit of the scenic dynamic range. Independently of the scene, according to varied exposure times, similar characteristics for both the maximum gray levels in images that include the upper limit and the minimum gray levels in images that include the lower limit are identified. After modeling these characteristics, the scenic dynamic range is estimated using the modeling results. This estimated scenic dynamic range is then used to select the proper exposure times for the acquisition of an HDR image. We selected only three proper exposure times because entire dynamic range of the cameras could be covered by three dynamic range of the cameras with different exposure times. To evaluate the error of the HDR image, experiments using virtual digital camera images were carried out. For several test images, the error of the HDR image using proposed method was comparable to that of the HDR image which utilize more than ten images for the HDR image acquisition.
Purpose - Competition among cities around the world are rapidly shifting from competition of production factors such as labor costs and quality of raw materials to competition between the consumption factors such as quality of life, settlement environment, culture, and place. The entry into the era of competition between consumption factors is not only attracting investment for strengthening city competitiveness, but also actively inducing urban image reconstruction and new image making. Therefore, various studies related to urban marketing are being carried out. The object of this study is to investigate the effect of city brand image on city brand recognition and city loyalty based on the questionnaire of external citizens about Changwon city. Research design, data, and methodology - The data were collected from 200 Seoul and Busan citizens. Reliability and exploratory factor analysis were conducted through the SPSS program, and confirmatory factor analysis and structural equation modeling were conducted by using the AMOS program. Results - As a result of the hypothesis test, six hypotheses were adopted among the nine hypotheses. In summary, pleasant image, dynamic image, and good administrative image have a significant positive impact on city brand recognition. The magnanimous image did not have a significant effect on city brand recognition. In the impact of city brand image on city loyalty, magnanimous image and good administrative image had significant positive impact on city loyalty. Pleasant images and dynamic images did not significantly affect city loyalty. In addition, city brand recognition positively influenced city loyalty. Conclusions - First, it is possible to say that there is an academic significance of this research in its contribution to regional revitalization by investigating mutual influences in urban aspect by combining place marketing with image, recognition, and loyalty. Secondly, kinetic images such as pleasant image and dynamic image have more influence on recognition, and static images such as magnanimous images have more influence on loyalty. So, further research will be necessary to establish theories. Finally, In order to increase city brand recognition and city loyalty to local city, efforts should be made to improve urban images such as pleasant image, magnanimous image, dynamic image, and good administrative image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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