Image stacking technique is one of the key techniques for complex surface reconstruction. The process includes sample collection, image processing, algorithm editing, surface reconstruction, and finally reaching reliable conclusions. Since this experiment is based on laser scanning confocal microscope to collect the original contour information of the sample, it is necessary to briefly introduce the relevant principle and operation method of laser scanning confocal microscope. After that, the original image is collected and processed, and the data is expanded by interpolation method. Meanwhile, several methods of surface reconstruction are listed. After comparing the advantages and disadvantages of each method, one-dimensional interpolation and volume rendering are finally used to reconstruct the 3D model. The experimental results show that the final 3d surface modeling is more consistent with the appearance information of the original samples. At the same time, the algorithm is simple and easy to understand, strong operability, and can meet the requirements of surface reconstruction of different types of samples.
With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.4
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pp.671-685
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2023
By applying artificial intelligence to image editing technology, it has become possible to generate high-quality images with minimal traces of manipulation. However, since these technologies can be misused for criminal activities such as dissemination of false information, destruction of evidence, and denial of facts, it is crucial to implement strong countermeasures. In this study, image file and mobile forensic artifacts analysis were conducted for detecting image manipulation. Image file analysis involves parsing the metadata of manipulated images and comparing them with a Reference DB to detect manipulation. The Reference DB is a database that collects manipulation-related traces left in image metadata, which serves as a criterion for detecting image manipulation. In the mobile forensic artifacts analysis, packages related to image editing tools were extracted and analyzed to aid the detection of image manipulation. The proposed methodology overcomes the limitations of existing graphic feature-based analysis and combines with image processing techniques, providing the advantage of reducing false positives. The research results demonstrate the significant role of such methodology in digital forensic investigation and analysis. Additionally, We provide the code for parsing image metadata and the Reference DB along with the dataset of manipulated images, aiming to contribute to related research.
We propose a method to compose a foreground object into a background image, where the foreground object is a part (or a region) of an image taken by a front-facing camera and the background image is a whole image taken by a back-facing camera in a smart phone at the same time. Recent high-end cell-phones have two cameras and provide users with preview video before taking photos. We extract the foreground object that is moving along with the front-facing camera using the optical flow during the preview. We compose the extracted foreground object into a background image using a simple image composition technique. For better-looking result in the composed image, we apply a border smoothing technique using a weighted-border mask to blend transparency from background to foreground. Since constructing and grouping pixel-level dense optical flow are quite slow even in high-end cell-phones, we compute a mask to extract the foreground object in low-resolution image, which reduces the computational cost greatly. Experimental result shows the effectiveness of our extraction and composition techniques, with much less computational time in extracting the foreground object and better composition quality compared with Poisson image editing technique which is widely used in image composition. The proposed method can improve limitedly the color bleeding artifacts observed in Poisson image editing using weighted-border blending.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4326-4344
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2021
The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.10
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pp.844-851
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2003
We introduces a development result of semi-automatic karyotyping system using image processing method to improve a long time working of the manual method and 5% error of traditional automatic karyotying system for analyzing karyotying. The karyotyping procedures have many routine tasks such as searching metaphases, taking pictures, developing, editing, etc. There are several automatic karyotyping systems in order to reduce the task in advanced countries. However, they are very expensive, applicable to only human chromosome, and have too many functions to use easily. This paper takes aim at high quality image resolution and development of interface that can adjust brightness and contrast of image on-line. The system can be applied to animal and plants as well as human's chromosome. The system developed in this paper is applied to pig and human. The effectiveness of the system is proved by hospitals in Korea.
Due to the availability of easy-to-use and powerful image editing tools, the authentication of digital images cannot be taken for granted and it gives rise to non-intrusive forgery detection problem because all imaging devices do not embed watermark. Forgery detection plays an important role in this case. In this paper, an effective framework for passive-blind method for copy-move image forgery detection is proposed, based on Gabor filter which is robust to illumination, rotation invariant, robust to scale. For the detection, the suspicious image is selected and Gabor wavelet is applied from whole scale space and whole direction space. We will extract the mean and the standard deviation as the texture features and feature vectors. Finally, a distance is calculated between two textures feature vectors to determine the forgery, and the decision will be made based on that result.
In this paper, we propose a high-quality image acquisition algorithm using only a single image, which the high-quality image is normally referred as HDR ones. In order to acquire the HDR image, conventional methods need many images having different exposure values at the same scene and should delicately adjust the color values for a bit-expansion or an exposure fusion. Thus, they require considerable calculations and complex structures. Therefore, the proposed algorithm suggests a completely new approach using one image for the high-quality image acquisition by applying statistical difference and histogram manipulation, or histogram specification, techniques. The techniques could control the pixel's statistical distribution of the input image into the desired one through the local and the global modifications, respectively. As the result, the quality of the proposed algorithm is better than those of conventional methods implemented in commercial image editing softwares.
Park Hyok;Lee Hee-Cheol;Kim Kee-Deog;Park Chang-Seo
Imaging Science in Dentistry
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v.33
no.3
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pp.151-159
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2003
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the effectiveness and usefulness of newly developed personal computer-based software to eliminate the linear artifacts by the metal restorations. Materials and Methods: A 3D CT image was conventionally reconstructed using ADVANTAGE WINDOWS 2.0 3D Analysis software (GE Medical System, Milwaukee, USA) and eliminated the linear artifacts manually. Next, a 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts eliminated manually in the axial images by a skillful operator using a personal computer. A 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts were removed using a simplified algorithm program to eliminate the linear artifacts automatically in the axial images using a personal computer, abbreviating the manual editing procedure. Finally, the automatically edited reconstructed 3D images were compared to the manually edited images. Results and Conclusion: We effectively eliminated the linear artifacts automatically by this algorithm, not by the manual editing procedures, in some degree. But programs based on more complicated and accurate algorithms may lead to a nearly flawless elimination of these linear artifacts automatically.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.137-143
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2005
The popularization of IEEE1394(firewire) configuration in Desktop PC have done much to popularize Non-Linear video editing. DVD has been taking the lead in an age as the movie storage medium which represents a recent decade the place because of decreasing in cost of DVD-RW. But, it is the actual condition which has been had any research data about the process which produces the high quality movie of DVD to most ordinary people. Taking into account to capture the image with Avid Xpress DV and Adobe Premiere Pro which are representative video editing softwares in Desktop PC in general, we would like to close by proposing that DVD Authoring Process is available to keep high quality image in Desktop PC by the using of comparison and analysis of the image quality and export data which are able to be happened to the procedure of digitalization of video Authoring using of Adobe Encore.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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