In modern days, many of the images are captured by using various devices, such as PDA, digital camera, or cell phone camera. Because all these devise have a limited dynamic range, images captured in real world scenes with high dynamic ranges usually exhibit poor visibility and low contrast, which may make important image features lost or hard to tell by human viewers. In this paper, the efficient color image enhancement method is presented. Experimental result show that the proposed method yields better performance of color enhancement over the previous work for test color images.
Purpose: Maximizing human comfort in design of medical environments depends immensely on specialized architects particularly critical care design; the study proposes Evidence-Based Design as an apparent analog to Evidence-Based Medicine. Healthcare facility designs are substantially based on the findings of study in an effort to design environments that augment care by improving patient safety and being therapeutic. On SPSS (Statistical Package for Social Science) t-test is applied to simulate two independent variables of PDR (Pre Design-Research) and POE (Post- Occupancy Evaluation). PDR is conducted on relatively new hospital Hallym University Dongtan Sacred Heart Hospital to analyse visibility from researchers' point of view, here the ICU is arranged in I-Shape. POE is applied on Dongguk University Ilsan Hospital to simulate walking on LogWare where two NS are designed based on L- Shape and Seoul St. Mary's Hospital, The Catholic University of Korea where five NS are functional for ICU Intensive Care Unit, Surgical Intensive Care Unit (SICU), Medical Intensive Care Unit (MICU), Critical Care Unit (CCU), Korean Oriental Medical Care Unit which are mostly arranged in U-Shape, and walking pattern is recognized to be in a zigzag path. Method: T-Test is applied on two dependent communication variables: walkability and visibility, with confidence interval of 95%. This study systematically analyses the Nurse Station (NS) typo-morphology, and simulates nurse horizontal circulation, by computing round route visits to patient's bed, then estimating minimum round route on LogWare stop sequence software. The visual connectivity is measured on depth map graphs. Hence the aim is to reduce staff stress and fatigue for better patients care by minimizing staff horizontal travel time and to facilitate nurse walk path and support space distribution by increasing effectiveness in delivering care. Result: Applying visibility graph and isovist field on space syntax on I- Shape, L- Shape and U- Shape ICU (SICU, MICU and CCU) configuration, I-shape facilitated 20% more patients in linear view as they stir to rise from their beds from nurse station compared to U-shape. In conclusion, it was proved that U-Shape supply minimum walking and maximum visibility; and L shape provides just visibility as the nurse is at pivot. I shape provides panoramic view from the Nurse Station but very rigorous walking.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.67-72
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2012
In this paper, we present an image enhancement method for atmospherically degraded images using atmospheric light and transmission based on color analysis. We first generate a normalized image using maximum value of each RGB color channel. Then, each atmospheric light is estimated from RGB color channel respectively by calculating reflectance of an image. We also, generate a transmission using gamma coefficients from the Y channel of the image. We can significantly enhance the visibility of an image by using the estimated atmospheric light and the transmission. The proposed algorithm can remove atmospheric degradation components better than existing techniques because the color prevents color distortion which is common problem of existing techniques. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can improve visibility be removing fog, smoke, and dust.
The digital camera is impossible to preserve the appearance of a scene containing high dynamic range due to a limitations of the sensing hardware. The Retinex was proposed on the purpose to solve these problems. While the Retinex enhances visibility and color constancy, it sometimes suffers from color distortion, halo effect and reduced global contrast. This paper presents an advanced Retinex algorithm working on the YCbCr color coordinate to reduce the processing time and to improve the global contrast and color. Simulation results show that our algorithm significantly reduces the total processing time, and provide the superior result image by improving the global contrast and color consistency as well as by reducing the halo effect around the boundaries.
Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.
In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.840-866
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2014
Visibility in underwater images is usually poor because of the attenuation of light in the water that causes low contrast and color variation. In this paper, a new approach for underwater image quality improvement is presented. The proposed method aims to improve underwater image contrast, increase image details, and reduce noise by applying a new method of using contrast stretching to produce two different images with different contrasts. The proposed method integrates the modification of the image histogram in two main color models, RGB and HSV. The histograms of the color channel in the RGB color model are modified and remapped to follow the Rayleigh distribution within certain ranges. The image is then converted to the HSV color model, and the S and V components are modified within a certain limit. Qualitative and quantitative analyses indicate that the proposed method outperforms other state-of-the-art methods in terms of contrast, details, and noise reduction. The image color also shows much improvement.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2004.11a
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pp.359-364
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2004
This paper deals with the comparison of signal processing techniques of ultrasonic data. The goal of signal processing is the ultrasonic speckle suppression and the visibility enhancement of flaw-reflected ultrasonic echo. The performance of conventional SSP(split spectrum processing) method and the wavelet denoising method are compared and discussed for tested ultrasonic data. Tested ultrasonic data obtained from the weld area of centrifugal-casted stainless steel material and safe-ending material with holes and notch of variable depths are presented. In experimental results, the outputs of wavelet-based denoising method show the clear and sharp peaks at the positions of flaw-reflected echos comparing with those of SSP method.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.4
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pp.138-144
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2007
This paper introduces the design techniques of an IR module using the 2-D array un-cooled type infrared detector which is applied to the individual combat weapon. Considering the size and weight of the hand carried weapon system, we used a very small-sized detector and applied an adaptive temperature control algorithm so that the operation consumed with low power can be possible. We applied the AR(Auto Regressive) filter to improve the signal-to-noise ratio in a thermal image processing step. We also applied the plateau equalization and boundary enhancement techniques to improve the visibility for human visual system.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.3
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pp.118-126
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2020
In this paper, we present an effective single image fog removal by using the Joint Bright and Dark Channel (JBDC) and pixel-based transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images susceptible to degradation due to weather and environmental conditions. The conventional methods include refinement process of coarse transmission with heavy computational complexity. The proposed transmission estimation reveals excellent edge-preserving performance and does not require the refinement process. We estimate the atmospheric light in pixel-based fashion, which can improve the transmission estimation performance and visual quality of the restored image. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to enhance the visual quality specifically in sky regions. Comprehensive experiments on various fog images show that the proposed method exhibits reduced computational complexity and excellent fog removal performance, compared with the existing methods; thus, it can be applied to various fields including real-time devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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