본 논문에서는 이동 카메라에서 조명 변화에도 강건한 이동 물체 자동 검출을 위한 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 실린더 파노라믹 영상의 생성에 있어서, 기존의 방법들은 정적인 환경을 가정하고 있다. 본 논문에서는 동적인 환경들로부터 파노라믹 참조 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 누적 에지 맵을 사용하여 파노라믹 참조 이미지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘을 실제 영상 열에 적용하여 보았다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 조명 변화에도 강건한 파노라믹 참조 이미지 생성이 가능함이 입증되었다.
We propose EPD(Electrophoretic Display) file generation system based on template that enable users to choose contents layout for E-paper display. And also we show implementation results that apply the proposed system in digital doorsign management field adopting E-paper display. Template includes information for contents layout which is composed of standard form image to be used as background image, coordinates of area for dynamic data to be inserted, data source about dynamic data, and characteristic data of EPD panel for displaying contents. System administrator registers templates in Forms Server. When user chooses a contents layout, Forms Server automatically generates EPD file for displaying contents in E-paper by using information of the template and sends EPD file into doorsign. Strength of the proposed system lies in reflecting user preference about contents design and adding personal data into E-paper contents by smartphone application.
Objective: Third-generation dual-source computed tomography (3rd-DSCT) allows dynamic myocardial CT perfusion imaging (dynamic CTP) with a 10.5-cm z-axis coverage. Although the increased radiation exposure associated with the 50% wider scan range compared to second-generation DSCT (2nd-DSCT) may be suppressed by using a tube voltage of 70 kV, it remains unclear whether image quality and the ability to quantify myocardial blood flow (MBF) can be maintained under these conditions. This study aimed to compare the image quality, estimated MBF, and radiation dose of dynamic CTP between 2ndDSCT and 3rd-DSCT and to evaluate whether a 10.5-cm coverage is suitable for dynamic CTP. Materials and Methods: We retrospectively analyzed 107 patients who underwent dynamic CTP using 2nd-DSCT at 80 kV (n = 54) or 3rd-DSCT at 70 kV (n = 53). Image quality, estimated MBF, radiation dose, and coverage of left ventricular (LV) myocardium were compared. Results: No significant differences were observed between 3rd-DSCT and 2nd-DSCT in contrast-to-noise ratio (37.4 ± 11.4 vs. 35.5 ± 11.2, p = 0.396). Effective radiation dose was lower with 3rd-DSCT (3.97 ± 0.92 mSv with a conversion factor of 0.017 mSv/mGy∙cm) compared to 2nd-DSCT (5.49 ± 1.36 mSv, p < 0.001). Incomplete coverage was more frequent with 2nd-DSCT than with 3rd-DSCT (1.9% [1/53] vs. 56% [30/54], p < 0.001). In propensity score-matched cohorts, MBF was comparable between 3rd-DSCT and 2nd-DSCT in non-ischemic (146.2 ± 26.5 vs. 157.5 ± 34.9 mL/min/100 g, p = 0.137) as well as ischemic myocardium (92.7 ± 21.1 vs. 90.9 ± 29.7 mL/min/100 g, p = 0.876). Conclusion: The radiation increase inherent to the widened z-axis coverage in 3rd-DSCT can be balanced by using a tube voltage of 70 kV without compromising image quality or MBF quantification. In dynamic CTP, a z-axis coverage of 10.5 cm is sufficient to achieve complete coverage of the LV myocardium in most patients.
High-quality images and videos are being generated as technologies for deep learning-based image style translation and conversion of static images into dynamic images have developed. However, it takes a lot of time and resources to manually transform images, as well as professional knowledge due to the difficulty of natural image transformation. Therefore, in this paper, we study natural style mixing through a style conversion network using GAN and natural dynamic image generation using the First Order Motion Model network (FOMM).
프로세스 구동시마다 캐시 이미지를 메모리로부터 버스트 로딩하여 초기 캐시 실패를 줄이는 방법은 프로그램의 시작으로부터 초기화 부분의 지연을 줄이고 에너지 소모를 줄이는 데 효과적이다. 하지만 로딩에 사용하기 위한 적절한 캐시 이미지는 컴파일러와 인스톨러 등 소프트웨어적인 접근 방법을 이용하여 적절한 캐시 이미지를 생성하는 과정이 필요하며, 동적인 수행 특성을 보이는 프로세스의 경우 비효율적이다. 본 논문은 이러한 손실에 주목하여, 하드웨어를 부가하여 캐시 이미지를 동적으로 생성하고 관리하는 방법을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안한 방법을 사용할 경우 프로그램의 캐시 필요량에 따른 적절한 이미지 크기를 유지할 수 있어 기존의 캐시 이미지 로딩 기법을 더욱 효율적으로 개선할 수 있었다.
Synthetic dynamic infrared image generation from the given virtual environment is being the primary goal to simulate the output of the infra-red(IR) camera installed on a vehicle to evaluate the control algorithm for various search & reconnaissance missions. Due to the difficulty to obtain actual IR data in complex environments, Artificial intelligence(AI) has been used recently in the field of image data generation. In this paper, CycleGAN technique is applied to obtain a more realistic synthetic IR image. We added the Structural Similarity Index Measure(SSIM) loss function to the L1 loss function to generate a more realistic synthetic IR image when the CycleGAN image is generated. From the simulation, it is applicable to the guided-missile flight simulation tests by using the synthetic infrared image generated by the proposed technique.
Based on current practical needs for geo-spatial information on mobile platform, the main theme of this study is a design and implementation of dynamic 3D terrain rendering system using spaceborne imagery, as a kind of texture image for photo-realistic 3D scene generation on mobile environment. Image processing and 3D graphic techniques and algorithms, such as TIN-based vertex generation with regular spacing elevation data for generating 3D terrain surface, image tiling and image-vertex texturing in order to resolve limited resource of mobile devices, were applied and implemented by using graphic pipeline of OpenGL|ES (Embedded System) API. Through this implementation and its tested results with actual data sets of DEM and satellite imagery, we demonstrated the realizable possibility and adaptation of complex typed and large sized 3D geo-spatial information in mobile devices. This prototype system can be used to mobile 3D applications with DEM and satellite imagery in near future.
비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.
In this study, we propose a machine vision system with a high object recognition rate. By utilizing a multiple-exposure image sensing technique, the proposed deep learning-based machine vision system can cover a wide light intensity range without further learning processes on the various light intensity range. If the proposed machine vision system fails to recognize object features, the system operates in a multiple-exposure sensing mode and detects the target object that is blocked in the near dark or bright region. Furthermore, short- and long-exposure images from the multiple-exposure sensing mode are synthesized to obtain accurate object feature information. That results in the generation of a wide dynamic range of image information. Even with the object recognition resources for the deep learning process with a light intensity range of only 23 dB, the prototype machine vision system with the multiple-exposure imaging method demonstrated an object recognition performance with a light intensity range of up to 96 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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