To correctly detect muras, visual defects in TFT-LCD panels, image distortion occurring on the profess of capturing panels should be corrected. In general vision systems, there are several known methods to restore the observed image. However, the vignetting effect particularly shown only in panel images cannot be easily restored through traditional methods because it is combined with background non-uniformity due to the unique characteristic of panel. To increase the reliability of image restoration, the vignetting effect should be properly corrected after being separated from image background. Therefore, in this paper we present a new method to analyze and correct the vignetting effect of panel images using principal component analysis. Experimental results for a total of 175 test images showed that the average contrast error of the muras in the distorted images was reduced from 37% to 11% and the mura misidentification rate was decreased from 14.8% to 2.2% by image restoration.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.151-160
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2014
In this paper, a comparison of superpixel characteristics based on SLIC(simple linear iterative clustering) for several color feature spaces is presented. Computer vision applications have come to rely increasingly on superpixels in recent years. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. A superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Thus superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. Generally superpixel characteristics are described by uniformity, boundary precision and recall, compactness. However previous methods only generate superpixels a special color space but lack researches on superpixel characteristics. Therefore we present superpixel characteristics based on SLIC as known popular. In this paper, Lab, Luv, LCH, HSV, YIQ and RGB color feature spaces are used. Uniformity, compactness, boundary precision and recall are measured for comparing characteristics of superpixel. For computer simulation, Berkeley image database(BSD300) is used and Lab color space is superior to the others by the experimental results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.2
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pp.256-262
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2004
Conventionally, profile non-uniformity has been characterized by relying on approximated profile with angle or anisotropy. In this study, a new non-uniformity model for etch profile is presented by applying a discrete wavelet to the image obtained from a scanning electron microscopy (SEM). Prediction models for wavelet-transformed data are then constructed using a back-propagation neural network. The proposed method was applied to the data collected from the etching of tungsten material. Additionally, 7 experiments were conducted to obtain test data. Model performance was evaluated in terms of the average prediction accuracy (APA) and the best prediction accuracy (BPA). To take into account randomness in initial weights, two hundred models were generated for a given set of training factors. Behaviors of the APA and BPA were investigated as a function of training factors, including training tolerance, hidden neuron, initial weight distribution, and two slopes for bipolar sig-moid and linear function. For all variations in training factors, the APA was not consistent with the BPA. The prediction accuracy was optimized using three approaches, the best model based approach, the average model based approach and the combined model based approach. Despite the largest APA of the first approach, its BPA was smallest compared to the other two approaches.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.35-41
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2016
In this paper, we propose a new real-time dead pixel detection method based on spatial compare filtering, which are usually used in the small target detection. Actually, the soft dead and the small target are cast in the same mold. Our proposed method detect and remove the dead pixels as applying the spatial compare filtering, into the pixel outputs of a detector after the non-uniformity correction. Therefore, we proposed method can effectively detect and replace the dead pixels regardless of the non-uniformity correction performance. In infrared camera, there are usually many dead detector pixels which produce abnormal output caused by manufactural process or operational environment. There are two kind of dead pixel. one is hard dead pixel which electronically generate abnormal outputs and other is soft dead pixel which changed and generated abnormal outputs by the planning process. Infrared camera have to perform non-uniformity correction because of structural and material properties of infrared detector. The hard dead pixels whose offset values obtained by non-uniformity correction are much larger or smaller than the average can be detected easily as dead pixels. However, some dead pixels(soft dead pixel) can remain, because of the difficulty of uncleared decision whether normal pixel or abnormal pixel.
This study examines image quality of medical image after compression using JPEG2000 for AAPM CT Performance Phantom in PACS. The compressed images of 15:1 showed change of 1.93% and 0.81% in the CT number of water and the slice thickness, respectively, compared to the original images. The variation of the uniformity did not give a correlation for each measured area. In noise measurements at compressions of 10:1 and 15:1, changes of 1.47% to 10.99% were observed, respectively. The noise showed incremation tendency as increasing over the compression ratio 15:1, and the noise of 81.68% was measured at a compression of 40:1. CT number, uniformity, slice thickness, spatial resolution and contrast resolution for the compressed images were slightly changed by increasing the compression ratio. However, the noise was seriously changed relatively at the compressed images. Thus the noise was a important factor to determine the compression ration. A compression ratio of 10:1 for the AAPM CT Performance Phantom image was appropriate and could be applied to diagnostic images.
Kim, D.H.;Park, J.K.;Choi, J.Y.;Chang, G.W.;Youn, G.J.;Moon, C.W.;Nam, S.H.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.11a
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pp.396-399
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2003
In this paper, the purpose is to develop imaging technique of synchrotron radiation using CMOS image sensor. The detector using hybrid method to be research in this lab was used, in order to increase image signal. We made experiments with 1B2 Whitebeam/microprobe beamline in PAL (Pohang Accelerator Laboratory). Phosphor materials such as ZnS:(Ag,Li), ZnS:(Cu,Al), $Y_2O_2S:Eu$ were produced by spin coating on glass. Synchrotron radiation images were acquired and evaluated from monochromatic light from monochromoator in PAL 1B2line. From obtained object and phantom, MTF was 0.15 in ZnS:(Ag,Li) phosphor, and 0.178 in ZnS:( Cu,Al) at 151p/mm. MTFs were unsystematic because thickness of phosphor and uniformity of surface were not optimized. It's expected to improve MTF and the qualify of images as uniformity's optimized.
In this article, we present a method to measure precisely the performances of direct-lit CCFL backlights using a luminance meter and dedicated image analysis software. The array of CCFL tubes alone can be measured directly and the luminance of each tube can be extracted along its main dimension. So, comparison of the different tubes on the same backlight can be made easily and the performances in terms of backlight uniformity improved. The influence of the diffuser sheet can be probed in the same way and the homogeneity of the entire surface of the backlight can be automatically extracted and quantified.
In this paper, a new automated defects detection method for a TFT-LCD panel is presented. An input image is preprocessed to lessen small abnormal noises and non-uniformity of the image. The adaptive multi-thresholds are used to detect Muras, which are the major defects occurred on TFT-LCD panels. Those are determined adaptively depending on the brightness and the brightness distribution of a local block. For the synthetic images and real Mura images, the proposed algorithm can effectively detect Muras in a reasonable time.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.12
no.1
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pp.89-101
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2010
The purpose of this study was to investigate the fashion item of the symbolic fashion icons in the 20th century. The symbolism of fashion icons was grouped into four classes according to the influence of a social-cultural change. 1. Icons between dream and reality: A dreary emotion that was caused by material richness has a longing for an ideal image. A typical style was Art Nouveau style, which pressed into a grotesque S-bend. While as the world placed on a economic reconstruction after World War I, rational fashion icon which pursued more function and simplify than cumbersome style and complexity came out. 2. Icons between solid and liquid: A solid icons was connected with a mode of female body during World War 1. This extremely stylized female figure. Flowing fabrics enveloped the stylized female figure and they brought a liquid icons into relief. 3. Icons between uniformity and variety: At a time when uniformity was appeared strongly within 20th century is during World War II and about 1940-1950. The uniformal icon was classified into uniformity by uniform and by mass production. A repugnance for the uniformity and imitation of fashion was tried a new fashion style. It could be called with the various of fashion icon. 4. Icons between social secession and rediscovery: In 1950-1960, 1970-1990, and the end of 20th century, the advent of the young culture was born a consumer who newly breaks in fashion. It could be included within the domain of social secession icon. While the rediscovery of fashion icon was associated with experimental new fibers, leotard, suitable replacement for wool or acrylic knit, silk that could stretch in any direction, new fabrics that were transparent, took color beautifully, and could be painted, tie-dyed, or embroidered.
The purpose of this study was to evaluate of resolution parameter and reconstitution filter in the 256 multi detector computed tomography(MDCT) by using the head phantom. We used 256 MDCT, and head phantom of philips system. We evaluated to image quality by using Extended Brilliance Workspace. The protocol were axial scan method with 120 kVp, 0.5 sec of rotation time, 5 mm of slice thickness and increment, 250 mm of field of view(FOV), $512{\times}512$ of matrix size, 1.0 of pitch, $128{\times}0.625$ mm of collimations. The resolution parameter was applied for 'Standard', 'High' and 'Ultrahigh'. The reconstitution filters were changed to seven type of 'A', 'B', 'C', 'D', 'UA', 'UB', 'UC'. The assesment factors of image quality were the uniformity, the noise, the linearity and 50% and 10% of the modulation transfer function(MTF). Finally The good image quality in 'High' resolution parameter showed at the uniformity, the linearity and 50% and 10% of MTF. The 'UA', 'UB' reconstitution filter showed at the good image quality of the uniformity and the noise and 'C' reconstitution filter showed at the same result of the linearity and 50% and 10% of MTF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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