Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  rozdzielczość obrazu
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors
EN
Technological solutions involving cameras can contribute to safety in home and healthcare, but they pose privacy issues. We use a low-resolution infrared thermopile array sensor, which offers more privacy, to determine if the user is on the bed. Two datasets were captured, one under constant conditions, and a second one under different variations. We test three machine learning algorithms under 10-fold cross validation, with the highest accuracy in the main dataset being 99%. The results with variable data show a lower reliability under certain circumstances, highlighting the need of extra work to meet the challenge of variations in the environment.
EN
Automatic detection of objects is a part of visual systems supporting a quality control system of a manufacturing process. The paper concerns the influence of the resolution of images and the size of detected objects in pixels on measurements results. Test images of the objects of a known size were generated. The values of the perimeter of the objects were compared to the obtained values of measurements on the images with degraded resolution. The process of the degradation of the references images by successive downsizing the resolution, detection and measurements were performed applying automatic algorithm. The analysis of obtained results showed that the size of the analysed objects on the digital images plays an important role in reliability and accuracy of the measurement. The author concludes that, in order to avoid a bias in measurement caused by insufficient object resolution, the minimal acceptable size of objects on digital images in pixels should be recommended.
3
Content available remote Creating see-around scenes using panorama stitching
EN
Image stitching refers to the process of combining multiple images of the same scene to produce a single high-resolution image, known as panorama stitching. The aim of this paper is to produce a high-quality stitched panorama image with less computation time. This is achieved by proposing four combinations of algorithms. First combination includes FAST corner detector, Brute Force K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Sample Consensus (RANSAC). Second combination includes FAST, Brute Force (KNN) and Progressive Sample Consensus (PROSAC). Third combination includes ORB, Brute Force (KNN) and RANSAC. Fourth combination contains ORB, Brute Force (KNN) and PROSAC. Next, each combination involves a calculation of Transformation Matrix. The results demonstrated that the fourth combination produced a panoramic image with the highest performance and better quality compared to other combinations. The processing time is reduced by 67% for the third combination and by 68% for the fourth combination compared to stat-of-the-art.
EN
Doppler radar tomography is a method of creation of a target image from Doppler profiles of a rotating target. Electromagnetic backscattering from rotating objects generates time-varying Doppler spectra which can be a base of tomographic projections in the time-frequency approach. In this paper the influence of projections and significant radar system parameters on the final image resolution is considered. The results of simulations of the proposed imaging method are also presented.
PL
Dopplerowska tomografia radarowa jest metodą formowania obrazów obracających się obiektów radarowych z profili Dopplerowskich. Rozpraszanie fali elektromagnetycznej przez rotujacy obiekt powoduje powstanie czasowo zmiennych charakterystyk częstotliwościowych, które są bazą rzutów tomograficznych w podejściu czas-częstotliwość. Rozważono wpływ jakości rzutów tomograficznych oraz istotnych dla zobrazowania parametrów systemu radarowego na rozdzielczość tworzonego obrazu. Przedstawiono również rezultaty symulacji.
5
Content available remote Kontrola jakości systemów MRI : testy podstawowe
PL
Rezonans magnetyczny, od momentu zaistnienia, zajął centralne miejsce wśród technik radiologicznych. O ile jednak w przypadku aparatury rentgenodiagnostycznej obowiązują w zakresie kontroli jakości jednolite zalecenia i przepisy prawne, to nie ma takich wytycznych w odniesieniu do MRI. Procedury kontroli jakości opracowane przez ACR (American College of Radiology) mogą stanowić idealny punkt wyjścia do konstruowania własnego programu kontroli jakości w pracowni MRI. W niniejszej pracy opisano osiem podstawowych testów systemu MRI, takich jak: kontrola współczynnika stosunku sygnału do szumu, częstotliwości rezonansowej, zniekształceń geometrycznych, jednolitości intensywności obrazu, obecności cieni dodatkowych na obrazach, rozdzielczości przestrzennej przy wysokim kontraście, wykrywania obiektów o niskim kontraście, grubości warstwy i położenia warstwy. Testy wykonano przy użyciu fantomu ACR MRI oraz w kilku przypadkach, dla porównania, fantomu GE.
EN
Since its discovery, magnetic resonance imaging (MRI) has been one of the main methods of imaging in radiology. So far, there are not many national or international guidelines for MRI quality assurance (QA) compared to imaging methods that are using ionizing radiation. Thus, the QA procedures developed by the American College of Radiology (ACR) may constitute an ideal starting point for constructing an own MRI QA program. In this study, eight basic test procedures, such as: signal-to-noise ratio, central frequency of the scanner, geometric accuracy, image intensity uniformity, percent signal ghosting, high-contrast resolution, low-contrast object detectability, slice thickness accuracy and slice position accuracy are described. The tests were done using the ACR MRI phantom, however in some of the tests also the GE phantomwas applied, for a sake of comparison.
EN
In the paper a fast algorithm of image downsampling is presented which is based on the estimation of mean local luminance using the Monte Carlo method assuming the division of an image into smaller non-overlapping blocks. Due to modifications proposed in the paper, one can obtain similar results than for classical methods compared using recently proposed no-reference image quality metrics. Nevertheless, further optimization requires the development of no-reference image quality metrics with higher accordance to human perception of typical distortions.
PL
W artykule zaprezentowano szybki algorytm redukcji rozdzielczości obrazu oparty na estymacji średniej jasności w bloku z użyciem metody Monte Carlo. Dzięki zaproponowanym modyfikacjom możliwe jest uzyskanie rezultatów podobnych do klasycznych metod, porównywanych z wykorzystaniem metod “ślepej” oceny jakości obrazów opracowanych w ostatnich latach. Dalsza optymalizacja wymaga jednakże opracowania “ślepych” wskaźników jakości obrazu charakteryzujących się wyższą korelacją z percepcją typowych zniekształceń obrazu przez człowieka.
PL
W pracy przedstawiono koncepcję nowego typu skanera terahercowego, w którym do tworzenia wirtualnego obrazu równocześnie wykorzystano algorytmy holografii cyfrowej, holograficznych sieci neuronowych i pewne idee odwzorowania tomograficznego. Wytworzony obraz wirtualny jest obrazem trójwymiarowym o może być przetwarzany typowymi metodami stosownymi w syntezatorach obrazu stosowanych w grach komputerowych, a jego fragmenty mogą być analizowane klasycznymi technikami rozpoznawania obiektów. Powinno to ułatwić automatyzację procesu analizy pozyskiwanych skanerem informacji.
EN
The idea of the new type of the a terahertz scanner is in the paper presented. Algorithms of the digital holography, holographic neural networks and certain ideas of the tomographic image construction are simultaneously used. Produced virtual the image is three-dimensional and can be converted with use of methods suitable to synthesisers of the picture typical for computer games. Any fragment of this 3D picture can be analysed by classical techniques of the objects diagnostics. This make easier the automatization of processes of analysis of the information with the scanner gained.
EN
A method for extraction of characteristic features of objects from digital images is proposed. The characteristic features are connected with angles between the contour segments inside the regions of dimensions determined by the level of resolution. The information on spatial orientation of contour segments is obtained from the behaviour of the image function gradient on the contour. The angles between contour-line segments are determined from the histogram of contour angles respectively for the resolutions selected.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.