Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.8
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pp.1091-1098
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1995
This paper proposes an efficient noiseless encoding method of vector quantization(VQ) index using a dynamic index mapping. Using high interblock correlation, the proposed index mapper transforms an index into a new one with lower entropy. In order to achieve good performance with low computational complexity, we adopt 'the sum of differences in pixel values on the block boundaries' as the cost function for index mapping. Simulation results show that the proposed scheme reduces the average bitrate by 40 - 50 % in ordinary VQ system for image compression. In addition, it is shown that the proposed index mapping method can be also applied to mean-residual VQ system, which allows the reduction of bitrate for VQ index by 20 - 30 %(10 - 20 % reduction in total bitrate). Since the proposed scheme is one for noiseless encoding of VQ index, it provides the same quality of the reconstructed image as the conventional VQ system.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationship between body image, weight-control self-efficacy, and body mass index of high-school girls. Methods: Body image, gender role identity, weight-control self-efficacy, and body weight control behavior were measured by structured questionnaires. Date were analyzed by descriptive statistics, the t-test, the one-way ANOVA, and Pearson correlation, using the SPSS program. Results: Body weight control behavior was positively correlated with weight-control self-efficacy and objective body mass index. Body weight control behavior showed significant differences according to the interest in weight control, current weight control effort, reasons for weight control, secret method for weight loss, eating breakfast or not, and the amount of time exposed to mass media. In regard to the body weight control behavior according to the gender role identity type, the androgynous showed significantly higher tendency than other types. Conclusion: These findings suggest that health providers need to educate high-school girls about appropriate body image and weight control behavior. Also, more studies are needed to identify factors influencing weight control behavior.
The regulating and relaxing targets in the Land Use Regulation and Total Maximum Daily Loads are influenced by Land cover information. For the providing more accurate land information, this study attempted to generate an impervious surface map using KOMPSAT-2 image which a Korea manufactured high resolution satellite image. The classification progress of this study carried out by tasseled-cap spectral enhancement through each class extraction technique neither existing classification method. KOMPSAT-2 image of this study is enhanced by Soil Brightness Index(SBI), Green vegetation Index(GVI), None-Such wetness Index(NWI). Then ranges of extracted each index in enhanced image are determined. And then, Confidence Interval of classes was determined through the calculating Non-exceedance Probability. Spectral distributions of each class are changed according to changing of Control coefficient(${\alpha}$) at the calculated Non-exceedance Probability. Previously, Land cover classification map was generated based on established ranges of classes, and then, pervious and impervious surface was reclassified. Finally, impervious ratio of reclassified impervious surface map was calculated with blocks in the study area.
This study applies fuzzy functions to improve image quality under the assumption that uncertainty of image information due to low contrast is based on vagueness and ambiguity of the brightness pixel values. To solve the problem of low contrast images whose brightness distribution is inclined, we use the k-means algorithm as a parameter of the fuzzy function, through which automatic critical points can be found to differentiate objects from background and contrast between bright and dark points can be improved. The fuzzy function is presented at the three main stages presented to improve image quality: fuzzification, contrast enhancement and defuzzification. To measure improved image quality, we present the fuzzy index and entropy index and in comparison with those of histogram equalization technique, it shows outstanding performance.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.1
s.120
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pp.59-68
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2007
This article statistically analyzed contributive levels of district image based on an effect and a similarity index through the evaluation of citizens and suggested the efficient management system of a city image according to the results. For this study, Busan City was selected as a case city by the preceding literature and was investigated concerning district image and city image through a questionnaire. The new evaluation method for analysis of a city image was presented in this process. The results of this research are as follows: 1. Busan City has a substantial positive and culturally unique image, and each of its districts have other image characteristics. for example, the CBD district has a positive image, and the sea shore district has a busy and prosperous image, but the backward sea shore district has an image of stagnancy. 2. The image of Yeonje-gu has the largest effect on the image of Busan. Next in influence are Jung-gu, Saha-gu, Suyoung-gu, respectively. The effect index is closely connected with the variance of evaluative adjectives. 3. Busanjin-gu and Haeundae-gu have similar images to Busan City. Next in similarity are Nam-gu, Jung-gu, Youngdo-gu, Suyoung-gu, respectively. The similarity index is closely connected with the correlation of evaluative adjectives. Busan City and its districts can establish their image strategies with the above analyzed results. This study is meaningful in that a statistical evaluative method was proposed. With continued follow-up research, this study may serve as a systematic and logical model to improve the urban landscape and image.
Generally, the quality of satellite images is expressed by GSD (Ground Sample Distance), MTF (Modulation Transfer Function) and SNR (Signal to Noise Ratio). However, these factors are technology-oriented and do not explain interpretability of satellite images. We need a standardized index which shows standard of interpretability. In this study, we estimated NIIRS (National Imagery Interpretability Rating Scale) through the GIQE (General Image Quality Equation) which is able to judge image interpretability with the standardized index. Traditionally, NIIRS has been determined manually by specialized image analysts. We used the GIQE in order to reduce inefficiency and high costs cause by manual interpretation and to produce accurate NIIRS. For monitoring image degradation, we estimated GIQE physical parameters from image analysis and carried out time series analysis about the quality of the KOMPSAT-1 images. On all of the tests, we were able to identify the image degradation due to the changing time. This indicates that NIIRS derived from GIQE will be used for image degradation indicator.
Single-photon emission computed tomography SPECT image reconstruction methods have a significant influence on image quality, with filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM) being the most commonly used methods. In this study, we proposed newly-designed adaptive non-blind deconvolution with a structural similarity (SSIM) index that can take advantage of the FBP and OSEM image reconstruction methods. After acquiring brain SPECT images, the proposed image was obtained using an algorithm that applied the SSIM metric, defined by predicting the distribution and amount of blurring. As a result of the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation evaluation (COV), the resulting image of the proposed algorithm showed a similar trend in spatial resolution to that of FBP, while obtaining values similar to those of OSEM. In addition, we confirmed that the CNR and COV values of the proposed algorithm improved by approximately 1.69 and 1.59 times, respectively, compared with those of the algorithm involving an inappropriate deblurring process. To summarize, we proposed a new type of algorithm that combines the advantages of SPECT image reconstruction techniques and is expected to be applicable in various fields.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.2
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pp.98-106
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2016
Remote sensing is an efficient technology for observing and monitoring the land surfaces inaccessible to humans. This research proposes a methodology for improving the accuracy of the land cover classification using the Landsat-8 operational land imager(OLI) image. The proposed methodology consists of the following steps. First, the normalized difference vegetation index(NDVI) and normalized difference water index(NDWI) images are generated from the given Landsat-8 OLI image. Then, a new image is generated by adding both NDVI and NDWI images to the original Landsat-8 OLI image using the layer-stacking method. Finally, the maximum likelihood classification(MLC), and support vector machine(SVM) methods are separately applied to the original Landsat-8 OLI image and new image to identify the five classes namely water, forest, cropland, bare soil, and artificial structure. The comparison of the results shows that the utilization of the layer-stacking method improves the accuracy of the land cover classification by 8% for the MLC method and by 1.6% for the SVM method. This research proposes a methodology for improving the accuracy of the land cover classification by using the layer-stacking method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.90-96
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2010
The focusing system is an important factor to determine the imaging quality of a digital imaging system. The focusing system consist of measuring the focusing index with high frequency energy of an image and controlling the movement of the focusing lens based on the computed focusing index. The computation of the focusing index is a key aspect in implementing the focusing system and the noise of the image cause the error in the sharpness evaluation of the image. To reduce this error, the noise under the low illumination condition is considered. A noise insensitive focusing index using adaptive weights is proposed in this paper. This measure determines the sharpness of an image using the spatially adaptive weights based on the local statistics of the image and noise. Experimental results under the condition without and with the noise verify the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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