Ullah, Burhan;Khan, Aurangzeb;Fahad, Muhammad;Alam, Mahmood;Noor, Allah;Saleem, Umar;Kamran, Muhammad
Journal of Information Processing Systems
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제18권3호
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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.
미국과 영국에서는 교실의 적정한 음환경을 제공하기 위하여 잔향시간 및 배경소음에 대한 기준이 수립되어 있다. 또한 이를 실현하기 위한 건축계획방법 및 실내마감재 적용에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. 그러나 대한민국의 경우 학교 교실의 배경소음 기준을 만족하기 위한 가이드라인이 부족할 뿐만 아니라 이에 기초가 되는 교실 벽체의 차음성능에 대한 실태조사가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 학교 교실의 실내외 소음에 대한 차음성능을 조사하기 위하여 대한민국 청주시 소재 중학교 2개소의 외부벽체와 실간벽체의 구조를 조사하였다. 실내외 벽체의 차음성능 및 측로전달소음을 비교분석하기 위하여 투과손실, 가중 표준화 음압레벨차, 음향 감쇠 계수, 신호대잡음비 등을 측정하였다. 연구결과 실간벽체의 경우 건식벽으로 건립된 학교의 차음성능이 습식벽보다 높게 나타났으며, 특히 중고파수대역에서 높은 차음성능을 나타내었다. 외부벽체의 경우 각 학교 별로 차음성능을 비교하였을 때 단창을 이중으로 배치한 학교보다 복층유리를 사용한 학교의 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 측로전달소음의 경우 창문을 모두 개방하거나 복도 측 창문과 문을 연 경우 기준을 초과하는 것으로 나타나 내부 소음에 의해 학생이 음성전달에 방해를 받을 수 있음을 알 수 있었다.
Nowadays, lower gear vibration and noise are necessary for drivers in automotive gearbox, which means that transmission gearbox should be optimized to avoid noise annoyance and fatigue before quantity production. Transmission error (T.E.) is the excitation factor that affects the noise level known as gear whine, and is also the dominant source of noise in the gear transmission system. In this paper, the research background, the definition of T.E. and gear micro-modification were firstly presented, and then different transmission errors of loaded torques for the spur gear pair were studied and compared by a commercial software. It was determined that the optimum gear micro-modification could be applied to optimize the transmission error of the loaded gear pair. In the future, a transmission test rig which is introduced in this paper is about to be used to study the T.E. after gear micro-geometry modification. And finally, the optimized modification can be verified by B&K testing equipment in the semi-anechoic room later.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
Joo Hee Kim;Hyun Jung Yoon;Eunju Lee;Injoong Kim;Yoon Ki Cha;So Hyeon Bak
Korean Journal of Radiology
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제22권1호
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pp.131-138
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2021
Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 잡음 환경에서 전파 배경 잡음 측정 시스템의 효과적인 측정을 위한 백색 가우시안 잡음 대역 선정 방법을 제안한다. 산업기기들로부터 발생하는 인공 잡음은 주로 광대역으로 발생하는 임펄스성 잡음으로 현대 잡음 레벨 증가의 주 요소이다. 기존의 특이값 분해에 기반한 방법은 주로 백색 스펙트럼 성질에 기초하여 판별하는 방법으로 광대역 신호에 대하여 그 성능을 효과적으로 내지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 특이값 분해 기반 방법을 가우시안 특성 기반 방법과 병행함으로써 광대역 환경에서도 백색 가우시안 잡음 대역을 효과적으로 판단할 수 있는 성능을 제공한다. 또한, 가우시안 특성 기반 방법으로써 신호강도 확률 분포 그래프 이용 방법이 갖고 있는 판정의 정확도를 개선하는 모델링을 통한 파라미터 추정 기반 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 실제 측정 시스템에서 획득한 데이터에 적용하여 제안 방법이 광대역 환경에서 기존의 방법에 비하여 우수함을 보였다.
In this paper, we present an architecture of the constant false alarm rate (CFAR) detector called the generalized order statistics (GOS) CFAR detector, which covers various order statistics (OS) and cell-averaging (CA) CFAR detectors as special cases. For the proposed GOS CFAR detector, we obtain unified formulas for the false alarm and detection probabilities. By properly choosing coefficients of the GOS CFAR detector, one can utilize any combination of ordered samples to estimate the background noise level. Thus, if we use a reference window of size N, we can realize $(2^N-1)$ kinds of CFAR processors and obtain their performances from the unified formulas. Some examples are the CA, the OS, the censored mean level, and the trimmed mean CFAR detectors. As an application of the GOS CFAR detector to multiple target detection, we propose an algorithm called the adaptive mean level detector, which censors adaptively the interfering target returns in a reference window.
This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권6호
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pp.903-911
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2009
During the past three or four decades, the characteristics of turbulent swirling flow have been studied extensively because of their scientific and academic importance. This research deal with the periodic flow oscillation with and without swirling flow in a 180 degree circular tube using hot wire anemometry, microphone and accelerometer. The frequency regions are observed through the structured oscillation from spectrum. This work carried out to measure the sound level by using hot wire anemometry, microphone and accelerometer for each Reynolds number, $6{\times}10^4$, $8{\times}10^4$ and $1{\times}10^5$ respectively at the entry of the test tube with and without swirl flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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