In this paper, a blood vessel in an angiographic image, which plays an importance role in the diagnose diseases including in the eyes, brain and heart, is enhanced by using a directed diffusion technique. A fundamental component of the angiographic analysis is vessel segmentation that the proposed method provides a preprocessing of the image into a form suitable for human analysis, or more importantly, for machine analysis such the segmentation. Vessel enhancement is a challenging problem due to the complex nature of vascular trees and to imaging imperfections. Some parts of the inherent imperfections in angiography are the intensity inhomogeneity between the larger and smaller vessels, and another imperfection is the leakage of contrast agent into the background tissue that provides to low contrast between vessels and tissue. In the proposed scheme, the directed diffusion solves the problem by formulating a local geometric structure, which consists of direction and scale of the blood vessels. The diffusion process uses the local structure to enhance by a diffusivity tensor. The proposed algorithm can be applied to maintain sharpness and coherence-smooth the intra-regions into homogeneity better than traditional diffusion methods, which are Gaussian regulation and coherence enhancing diffusion.
In this paper we present a simple, efficient method for detecting the blurry photographs. Recently many digital cameras are equipped with various auto-focusing functions to help users take well-focused pictures as easily as possible. In addition, motion compensation devices are able to compensate motion causing blurriness in the images. However, digital pictures can be degraded by limited contrast, inappropriate exposure, imperfection of auto-focusing or motion compensating devices, unskillfulness of the photographers, and so on. In order to decide whether to process the images or not, or whether to delete them or not, reliable measure of image degradation to detect blurry images from sharp ones is needed. This paper presents a blurriness/sharpness measure, and demonstrates its feasibility by using extensive experiments. This method is fast, easy to implement and accurate. Regardless of the detection accuracy, the proposed measure in this paper is not demanding in computation time. Needless to say, this measure can be used for various imaging applications including auto-focusing and astigmatism correction.
As the autonomous driving market is rapidly growing, research on autonomous driving is being conducted. Self-driving functions should be performed regardless of the weather for the driver's safety. However, misty weather is difficult to autonomous driving because of the lack of visibility, so a defog algorithm should be used. The image obtained through the fog removal algorithm causes the image quality to deteriorate. To improve this problem, HSV color correction is used to increase the sharpness. In this paper, we propose a color correction hardware using HSV that can cope with 4K images. The hardware was designed with Verilog and verified by Modelsim. In addition, the FPGA was implemented with the goal of Xilinx's xc7z045-2ffg900.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.26
no.2
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pp.55-64
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2008
We designed a UV-LED exposure system which has 365nm dominant wavelength due to the environment-friendly and economical maskless screen plate making. And the photoresist applied on the screen stretched was exposed without mask by beam projector with UV-LED light source. Then it was developed by air spray with $1.7\;kgf/cm^2$ of injection pressure. The pencil hardness and solvent resistance of curing photoresist film were excellent as those of conventional photoresist film and the maximum resolution of line image formed by maskless screen plate making. was $100{\mu}m$, so we could establish the possibility of environment-friendly maskless screen plate making technology. But the sharpness of the patterns were ${\pm}40{\mu}m$ since the exposure system for maskless plate making has weak light intensity and the diffusion of light.
Ullah, Burhan;Khan, Aurangzeb;Fahad, Muhammad;Alam, Mahmood;Noor, Allah;Saleem, Umar;Kamran, Muhammad
Journal of Information Processing Systems
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v.18
no.3
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pp.319-331
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2022
The capability to examine an X-ray image is so far a challenging task. In this work, we suggest a practical and novel algorithm based on image fusion to inspect the issues such as background noise, blurriness, or sharpness, which curbs the quality of dual-energy X-ray images. The current technology exercised for the examination of bags and baggage is "X-ray"; however, the results of the incumbent technology used show blurred and low contrast level images. This paper aims to improve the quality of X-ray images for a clearer vision of illegitimate or volatile substances. A dataset of 40 images was taken for the experiment, but for clarity, the results of only 13 images have been shown. The results were evaluated using MSE and PSNR metrics, where the average PSNR value of the proposed system compared to single X-ray images was increased by 19.3%, and the MSE value decreased by 17.3%. The results show that the proposed framework will help discern threats and the entire scanning process.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.10
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pp.97-107
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2015
The initial X-ray images obtained from a digital X-ray machine have a wide data range and uneven brightness level than normal images. In particular, in Chest X-ray images, it is necessary to improve naturally all of the parts such as ribs, spine, tissue, etc. These X-ray images can not be improved enough from conventional image quality enhancement algorithms because their characteristics are different from ordinary images'. This paper proposes to eliminate unnecessary background from an input image and expand the histogram range of the image. Then, we adjust the weight per frequency band of the image for improvement of contrast and sharpness. Finally, jointly taking the advantages of global contrast enhancement and local contrast enhancement methods we obtain an improved X-ray image suitable for effective diagnosis in comparison with the existing methods. Experimental results show quantitatively that the proposed algorithm provides better X-ray images in terms of the discrete entropy and saturation than the previous works.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.109-112
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2007
Definition-Enhancement of the digitalized image has been being made researches continuously due to application a camera to a mobile-apparatus and the advent of a digital camera. In particular, the inputted image from a sensor goes through the process of ISP(Image Signal Process) prior to output as a visual image. The high-frequency components are offset by LPF(Low Pass Filter) that eliminates the noise of high spatial-frequency at the moment. In this paper, we propose an algorithm that outputs more vivid image by using adaptive-HPF(High Pass Filter) that has apt coefficients for diverse conditions of an image edge, nevertheless we do not employ any Edge-Detection algorithm to enhance a blurred image.
Purpose: Contrast, sharpness, enhancement, and density can be changed in digital systems. The important question is to what extent the changes in these variables affect the accuracy of caries detection. Materials and Methods: Forty eight extracted human posterior teeth with healthy or proximal caries surfaces were imaged using a photostimulable phosphor (PSP) sensor. All original images were processed using a six-step method: (1) applying "Sharpening 2" and "Noise Reduction" processing options to the original images; (2) applying the "Magnification 1:3" option to the image obtained in the first step; (3) enhancing the original images by using the "Diagonal/"option; (4) reviewing the changes brought about by the third step of image processing and then, applying "Magnification 1:3"; (5) applying "Sharpening UM" to the original images; and (6) analyzing the changes brought about by the fifth step of image processing, and finally, applying "Magnification 1:3." Three observers evaluated the images. The tooth sections were evaluated histologically as the gold standard. The diagnostic accuracy of the observers was compared using a chi-squared test. Results: The accuracy levels irrespective of the image processing method ranged from weak (18.8%) to intermediate (54.2%), but the highest accuracy was achieved at the sixth image processing step. The overall diagnostic accuracy level showed a statistically significant difference (p=0.0001). Conclusion: This study shows that the application of "Sharpening UM" along with the "Magnification 1:3" processing option improved the diagnostic accuracy and the observer agreement more effectively than the other processing procedures.
Kim, Doo Ri;Kim, Bong Soo;Lee, Jeong Sub;Choi, Guk Myung;Kim, Seung Hyoung;Goh, Myeng Ju;Song, Byung-Cheol;Lee, Mu Sook;Lee, Kyung Ryeol;Ko, Su Yeon
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.21
no.2
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pp.71-81
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2017
Purpose: To compare three, motion-resistant, T1-weighted MR sequences on the hepatobiliary phase for gadoxetic acid-enhanced MR imaging of the liver. Materials and Methods: In this retrospective study, 79 patients underwent gadoxetic acid-enhanced, 3T liver MR imaging. Fifty-nine were examined using a standard protocol, and 20 were examined using a motion-resistant protocol. During the hepatocyte-specific phase, three MR sequences were acquired: 1) gradient recalled echo (GRE) with controlled aliasing in parallel imaging results in higher acceleration (CAIPIRINHA); 2) radial GRE with the interleaved angle-bisection scheme (ILAB); and 3) radial GRE with golden-angle scheme (GA). Two readers independently assessed images with motion artifacts, streaking artifacts, liver-edge sharpness, hepatic vessel clarity, lesion conspicuity, and overall image quality, using a 5-point scale. The images were assessed by measurement of liver signal-to-noise ratio (SNR), and tumor-to-liver contrast-to-noise ratio (CNR). The results were compared, using repeated post-hoc, paired t-tests with Bonferroni correction and the Wilcoxon signed rank test with Bonferroni correction. Results: In the qualitative analysis of cooperative patients, the results for CAIPIRINHA had significantly higher ratings for streak artifacts, liver-edge sharpness, hepatic vessel clarity, and overall image quality as compared to, radial GRE, (P < 0.016). In the imaging of uncooperative patients, higher scores were recorded for ILAB and GA with respect to all of the qualitative assessments, except for streak artifact, compared with CAIPIRINHA (P < 0.016). However, no significant differences were found between ILAB and GA. For quantitative analysis in uncooperative patients, the mean liver SNR and lesion-to-liver CNR with radial GRE were significantly higher than those of CAIPIRINHA (P < 0.016). Conclusion: In uncooperative patients, the use of the radial GRE sequence can improve the image quality compared to GRE imaging with CAIPIRINHA, despite the data acquisition methods used. The GRE imaging with CAIPIRINHA is applicable for patients without breath-holding difficulties.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.137-142
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2016
When injecting intravenously of CT inspection, the effusion of the contrast meium can induce the tissue damage with the blood vessel outside. We detect extravasation which is generated in the course where we inject the contrast medium into the blood vessel. And we use the bolus tracking system for the detection of that. By using MPR and VR images, moreover we detected the extravasation in order to prevent the tissue damage. In order to detect the effusion of the contrast medium, we used 16-MDCT and 64-MDCT. Three dimensional images about the outflow of the blood vessel can provide the treatment information which is important in the patient treatment. Moreover we applied the image processing technique in order to improve sharpness between contrast media and organization. And sharpness and contrast was improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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