Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.349-350
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2009
In this paper, we describe an error concealment techniques based on image inpainting for the image impairments due to the packet loss. Image inpainting is to remove or restore the damaged sections from the images, which is usually old images, paintings, or video films. Inpainting has a long history which goes back to the era when the paintings come out. Manual inpainting is no more used, and we can use digital inpainting for the digitally impaired images and video sequences. In this paper, we review the error concealment techniques for the packet loss recovery and propose our inpainting based image impairment recovery scheme for video communication over packet networks.
Kim, Ji-Hyeon;Son, Hyeon-Soo;Lee, Juyoung;Park, Hoon-Hee
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.21
no.2
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pp.55-64
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2017
Purpose Recently, with the spread of SPECT/CT, various image correction methods can be applied quickly and accurately, which enabled us to expect quantitative accuracy as well as image quality improvement. Among them, the Collimator Detector Response(CDR) recovery is a correction method aiming at resolution recovery by compensating the blurring effect generated from the distance between the detector and the object. The purpose of this study is to find out quantitative change depending on the change in detection distance in SPECT/CT images with CDR recovery applied. Materials and Methods In order to find out the error of acquisition count depending on the change of detection distance, we set the detection distance according to the obit type as X, Y axis radius 30cm for circular, X, Y axis radius 21cm, 10cm for non-circular and non-circular auto(=auto body contouring, ABC_spacing limit 1cm) and applied reconstruction methods by dividing them into Astonish(3D-OSEM with CDR recovery) and OSEM(w/o CDR recovery) to find out the difference in activity recovery depending on the use of CDR recovery. At this time, attenuation correction, scatter correction, and decay correction were applied to all images. For the quantitative evaluation, calibration scan(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, water 9293 ml) was obtained for the purpose of calculating the calibration factor(CF). For the phantom scan, a 50 cc syringe was filled with 31 ml of water and a phantom image was obtained by setting $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq. We set the VOI(volume of interest) in the entire volume of the syringe in the phantom image to measure total counts for each condition and obtained the error of the measured value against true value set by setting CF to check the quantitative accuracy according to the correction. Results The calculated CF was 154.28 (Bq/ml/cps/ml) and the measured values against true values in each conditional image were analyzed to be circular 87.5%, non-circular 90.1%, ABC 91.3% and circular 93.6%, non-circular 93.6%, ABC 93.9% in OSEM and Astonish, respectively. The closer the detection distance, the higher the accuracy of OSEM, and Astonish showed almost similar values regardless of distance. The error was the largest in the OSEM circular(-13.5%) and the smallest in the Astonish ABC(-6.1%). Conclusion SPECT/CT images showed that when the distance compensation is made through the application of CDR recovery, the detection distance shows almost the same quantitative accuracy as the proximity detection even under the distant condition, and accurate correction is possible without being affected by the change in detection distance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.17
no.3
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pp.26-35
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1980
The degradation of image due to the finite size of sensing devices has been one of the problems in all digital imaging systems. The basic study on the improvement of the spatial resolution was carried out in both spatial and frequency domains by the resolution recovery techniques which have been used in optics. Here, the techniques were applied to CT (Computerized Tomography) system, and image with finer resolution was obtained by these techniques. The basic theory is described and the results of the simulation are shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2552-2570
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2022
Underwater images usually have various problems, such as the color cast of underwater images due to the attenuation of different lights in water, the darkness of image caused by the lack of light underwater, and the haze effect of underwater images because of the scattering of light. To address the above problems, the channel attention mechanism, strengthen-operate-subtract (SOS) boosting mechanism and gated fusion module are introduced in our paper, based on which, an underwater image recovery network is proposed. First, for the color cast problem of underwater images, the channel attention mechanism is incorporated in our model, which can well alleviate the color cast of underwater images. Second, as for the darkness of underwater images, the similarity between the target underwater image after dehazing and color correcting, and the image output by our model is used as the loss function, so as to increase the brightness of the underwater image. Finally, we employ the SOS boosting module to eliminate the haze effect of underwater images. Moreover, experiments were carried out to evaluate the performance of our model. The qualitative analysis results show that our method can be applied to effectively recover the underwater images, which outperformed most methods for comparison according to various criteria in the quantitative analysis.
Kim, Jee Hye;Kang, Woo Young;Cho, Bum Sang;Yi, Kyung Sik
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.20
no.3
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pp.181-184
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2016
Short inversion time inversion recovery (STIR) is widely used for spinal magnetic resonance imaging (MRI) because the pulse sequence of STIR is insensitive to magnetic field inhomogeneity and can be used to scan a large field of view. In this case report, we present a case of spinal epidural hematoma with unexpected signal decrease on a STIR image. The MRI showed an epidural mass that appeared with high signal intensity on both T1- and T2-weighted images. However, a signal decrease was encountered on the STIR image. This nonspecific decrease of signal in tissue with a short T1 relaxation time that is similar to that of fat (i.e., hemorrhage) could lead to a diagnostic pitfall; one could falsely diagnose this decrease of signal as fat instead of hemorrhage. Awareness of the nonselective signal suppression achieved with STIR pulse sequences may avert an erroneous diagnosis in image interpretation.
Seo, Ik-Su;Park, Young-Jae;Lee, Tae-Hoon;Yoon, Tae-Sung;Park, Jin-Bae
Proceedings of the KIEE Conference
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1999.07b
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pp.1017-1019
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1999
In this paper we present 2-dimensional image recovery method using Hadamard transform. Generally, the methods of Hadamard transform are more useful tools and much simplier than those of Fourier transform. The Hadamard transform can improve estimates when the detector is the source of noise. We take into account nonidealities in the system for the further improved image We also present the average mean square error(AMSE) associated with estimates with the results from computer simulations.
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
Conventional research on image restoration has focused on restoring degraded images resulting from image formation, storage and communication, mainly in the signal processing field. Related research on recovering original image information of caption regions includes a method using BMA(block matching algorithm). The method has problem with frequent incorrect matching and propagating the errors by incorrect matching. Moreover, it is impossible to recover the frames between two scene changes when scene changes occur more than twice. In this paper, we propose a method for recovering original images using EBMA(Extended Block Matching Algorithm) and a region compensation method. To use it in original image recovery, the method extracts a priori knowledge such as information about scene changes, camera motion and caption regions. The method decides the direction of recovery using the extracted caption information(the start and end frames of a caption) and scene change information. According to the direction of recovery, the recovery is performed in units of character components using EBMA and the region compensation method. Experimental results show that EBMA results in good recovery regardless of the speed of moving object and complexity of background in video. The region compensation method recovered original images successfully, when there is no information about the original image to refer to.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.4
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pp.187-193
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2012
An image authentication scheme for gray scale image through embedding a digital watermark by quantization of Integer Wavelet Transform (IWT) coefficients of the image is proposed in this paper. Proposed method is designed to detect modification of an image and to identify tampered location of the image. To embed the watermark mid-frequency band of a second level IWT was used. An approximation of the original image based on LL band was stored in LSB bits of the pixel data as a recovery mark for restoration of the image. Watermarked image has achieved a good PSNR of 40 dB compared to original cover image. Restored image quality was also very good with a PSNR of more than 35 dB compared to unmodified watermarked image even when 25% of the received image is cropped. Thus, the proposed method ensures a proper balance between the fidelity of the watermarked image and the quality of the restored image.
A new transform coder for arbitrarily shaped image segments is proposed. In the encoder, a block-based DCT is applied to the resulting image block after shifting pixels within the image segment to block border and padding the mean value of the pixels to empty region. For reducing the transmission bit rate, the transform coefficients located in padded region are truncated and only the remaining transform coefficients are transmitted to the decoder. In the decoder, the transform coefficients truncated in the encoder are recovered using received transform coefficients and a block-based inverse DCT is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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