The more integrated and smaller SMD are needed, new solder joints packaging technologies are developed in these days such as BGA(Ball Grid Array), Flip Chip, J-lead etc. But, it's unable to inspect solder joints in those devices by visual inspection methods, because they are hided by it's packages. To inspect those new SMD packages, an X-ray system for acquiring a cross-sectional image of a arbitrary plane is necessary. In this paper, an analysis for designing X-ray cross sectional imaging system is presented including the way for correcting the distortion of image intensifier. And we show computer simulation of that system with a simple PCB model to show it's usefulness in applying PCB solder joint inspection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2068-2086
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2011
Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.
Recently studies on application development and utilization using sensors and devices embedded in smartphones have flourished at home and abroad. This study aimed to analyze the accuracy of the images of smartphone to determine three-dimension position of close objects prior to the development of photogrammetric system applying smartphone and evaluate the feasibility to use. First of all, camera calibration was conducted on autofocus and infinite focus. Regarding camera calibration distortion model with balance system and unbalance system was used for the decision of lens distortion coefficient, the results of calibration on 16 types of projects showed that all cases were in RMS error by less than 1 mm from bundle adjustment. Also in terms of autofocus and infinite focus on S and S2 model, the pattern of distorted curve was almost the same, so it could be judged that change in distortion pattern according to focus mode is very little. The result comparison according to autofocus and infinite focus and the result comparison according to a software used for multi-image processing showed that all cases were in standard deviation less than ${\pm}3$ mm. It is judged that there is little result difference between focus mode and determination of three-dimension position by distortion model. Lastly the checkpoint performance by total station was fixed as most probable value and the checkpoint performance determined by each project was fixed as observed value to calculate statistics on residual of individual methods. The result showed that all projects had relatively large errors in the direction of Y, the direction of object distance compared to the direction of X and Z. Like above, in terms of accuracy for determination of three-dimension position for a close object, the feasibility to use smartphone camera would be enough.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_1
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pp.519-528
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2012
It was pointed out that the terrain distortion of SAR image is even worse than that of optical image although SAR imagery has the advantages of being independent of solar illumination and weather conditions. It is thus necessary to correct terrain distortion in SAR image for various application areas to integrate SAR and optical image information. There has to be a clear evaluation of terrain correction of high resolution SAR image according to the quality of DEM because the DEM of study site is generally used in the process of terrain correction. To achieve this issue, this paper compared the effects of quality of Digital Elevation Model(DEM) in the process of terrain correction of high resolution SAR images, using the DEM produced from 1:5000 topographic contour maps, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM. We used TerraSAR-X and Cosmo-SkyMed, as the test data set, which are constructed on the same X-band SAR system as KOMPSAT-5. In order to evaluate quantitatively the correction results, we conducted comparative evaluation with the KOMPSAT-2 ortho image of the same region. The evaluation results showed that the DEM produced from 1:5000 topographic contour maps achieved successful results in the terrain correction of SAR image compared with the other DEM data, and the widely used SRTM DEM data in various applications was not suitable for the terrain correction of high resolution SAR images.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.767-776
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2020
GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.
This paper introduces an image decomposition-based deep learning method and loss function to improve low-light images. In order to remove color distortion and halo artifact, illuminance channel of an input image is decomposed into reflectance and luminance channels, and a decomposition-based multiple structural deep learning process is applied to each channel. In addition, a mixed norm-based loss function is described to increase the stability and remove blurring in reconstructed image. Experimental results show that the proposed method effectively improve various low-light images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4024-4041
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2022
Robust reversible watermarking has attracted widespread attention in the field of information hiding in recent years. It should not only have robustness against attacks in transmission but also meet the reversibility of distortion-free transmission. According to our best knowledge, the most recent robust reversible watermarking methods adopt a single image as the carrier, which might lead to low efficiency in terms of carrier utilization. To address the issue, a novel dual-image robust reversible watermarking framework is proposed in this paper to effectively utilize the correlation between both carriers (namely dual images) and thus improve the efficiency of carrier utilization. In the dual-image robust reversible watermarking framework, a two-layer robust watermarking mechanism is designed to further improve the algorithm performances, i.e., embedding capacity and robustness. In addition, an optimization model is built to determine the parameters. Finally, the proposed framework is applied in different domains (namely domain-independent), i.e., Slantlet Transform and Singular Value Decomposition domain, and Zernike moments, respectively to demonstrate its effectiveness and generality. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed dual-image robust reversible watermarking framework.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.17
no.2
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pp.51-56
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2017
This study proposes a modeling process of equivalent terrains to reduce the computational load and time of a full-wave electromagnetic (EM) simulation. To verify the suitability of the proposed process, an original terrain model with a size of $3m{\times}3m$ is equivalently quantized based on the minimum range resolution of a radar, and the radar image of the quantized model is compared with that of the original model. The results confirm that the simulation time can be reduced from 407 hours to 162 hours without a significant distortion of the radar images, and an average estimation error of the quantized model (20.4 mm) is similar to that of the original model (20.3 mm).
This paper describes a rectification procedure that relies on a polynomial model derived from the imaging geometry without loss of accuracy. By using polynomial model, one can effectively eliminate the iterative process to find an image pixel corresponding to each output grid point. With the imaging geometry and ephemeris data, a geo-location polynomial can be constructed from grid points that are produced by solving three equations simultaneously. And, in order to correct the local distortions induced by the geometry and terrain height, a distortion model has been incorporated in the procedure, which is a function of incidence angle and height at each pixel position. With this function, it is straightforward to calculate the pixel displacement due to distortions and then pixels are assigned to the output grid by re-sampling the displaced pixels. Most of the necessary information for the construction of polynomial model is available in the leader file and some can be derived from others. For validation, sample images of ERS-l PRI and Radarsat-l SGF have been processed by the proposed method and evaluated against ground truth acquired from 1:25,000 topography maps.
This study developed a novel augmented reality interface for minimally invasive surgery. The augmented reality technique can alleviate the sensory feedback problem inherent to laparoscopic surgery. An augmented reality system merges real laparoscope image and reconstructed 3D patient model based on diagnostic medical image such as CT, MRI data. By using reconstructed 3D patient model, AR interface could express structure of patient body that is invisible outside visual field of laparoscope. Therefore, an augmented reality system improved sight information of limited laparoscope. In our augmented reality system, the laparoscopic view is located at the center of a wide-angle concave screen and reconstructed 3D patient model is displayed outside the laparoscope. By using a joystick, the laparoscopic view and the reconstructed 3D patient model view are changed concurrently. With our augmented reality system, the surgeon can see the peritoneal cavity from a wide angle of view, without having to move the laparoscope. Since the concave screen serves immersive environments, the surgeon can feel as if she is in the patient body. For these reasons, a surgeon can recognize easily depth information about inner parts of patient and position information of surgical instruments without laparoscope motion. It is possible for surgeon to manipulate surgical instruments more exact and fast. Therefore immersive augmented reality interface for minimally invasive surgery will reduce bodily, environmental load of a surgeon and increase efficiency of MIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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