Polarization imaging systems have been widely used to selectively characterize skin lesions. Nevertheless, current systems are used in single-mode due to the limitations of a fixed polarization mode and a single-working distance of light source, in which uniform light distribution is achieved on target area. To address such limitations, we developed a variable polarization imaging system based on multi-working distance of light source for various clinical diagnoses. In this study, we characterize the imaging system and present experiment results demonstrating its clinical usefulness. The imaging system consists of a CCD color camera, linear polarization filters, and a single-layered LED ring light source which provides uniform light distribution at multi-working distances. The first polarizer was placed on the light source and the second polarizer placed on objective lens provides continuous linear polarization angle from $0^{\circ}\;to\;90^{\circ}$. The clinical efficacy of the imaging system was investigated by acquiring and analyzing clinical images of skin wrinkle and dental plaque. With the experiments, we verified the potential usefulness of the imaging system for other clinical applications.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권2호
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pp.101-106
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2010
We propose an approach to estimate the real-time moving trajectory of an object in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the inputoutput relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.
An environmental radon monitoring system, comprising a radon-cup, an etching system, and a track counting system, was constructed. The radon cup is a cylindrical chamber with a radius of 2.2 cm and a height of 3.2 cm in combination with a CR-39 detector. Carbon is impregnated in the bodies of the detector chamber to avoid problem of an electrostatic charge. The optimized etching condition for the CR-39 exposed to a radon environment turned out to be a 6 N NaOH solution at 70^{\circ}$ over a 7hour period. The bulk etch rate under the optimized condition was $1.14{\pm}0.03\;{\mu}m\;h^{-1}$. The diameter of the tracks caused by radon and its progeny were found to be in the range of $10\~25\;{\mu}m$ under the optimized condition. The track images were observed with a track counting system, which consisted of an optical microscope, a color charged couple device (CCD) camera, and an image processor. The calibration factor of this system is obtained to be $0.105{\pm}0.006$ tracks $cm^2$ per Bq $m^{-3}$ d.
Young Min Cho;Sang-Soon Yong;Sun Hee Woo;Sang-Gyu Lee;Kyoung-Hwan Oh;Hong-Yul Paik
대한원격탐사학회지
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제14권3호
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pp.223-231
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1998
해양생물학 연구를 위해 전세계 바다색 관측을 수행하게 될 아리랑 1호 위성(Korean Multi-Purpose SATellite. KOMPSAT)의 탑재체 Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI)를 개발하였다. OSMI는 관측폭 800km 이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖고 whisk-broom 주사 기법으로 해양표면의 영상을 얻는다. OSMI는 3년의 수명 동안 20%의 궤도 운영 duty cycle을 갖으며 궤도 운영 중 영상 자료의 gain/offset 조정이 가능하고 영상자료 저장 기능이 내장되도록 설계되었다. 궤도 운영 중 센서 보정을 위해 OSMI는 태양 보정과 암흑 보정을 수행한다. OSMI는 2차원 Charge Coupled Device(CCD) Focal Plane Array(FPA)를 사용하는 다중 분광 촬영기로서 400nm에서 900nm가지의 파장 대역에 대한 결상이 가능하다. 이 파장대역 중에서 궤도 운영 중 지상명령을 통해 선택되는 6개 분광 채널을 사용하여 해양표면이 관측된다. 센서 성능은 지상 특성 시험 단계에서 412, 443, 490, 510, 555, 670, 765 그리고 865nm의 8개 분광 대역에 대해 측정되었다. 이 지상 특성 시험 결과와 더불어 태양/암흑 보정이 궤도 분광 채널 선택 및 보정에 사용될 것이다. 운영중 분광 채널 선택 기능은 바다색 관측 및 해양생물학 연구에 큰 유연성을 줄 것이다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.319-324
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1998
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the Korean Multi-purpose SATellite (KOMPSAT) to perform worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a whisk-broom motion with a swath width of 800 km and a ground sample distance (GSD) of < 1 km over the entire field-of-view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data storage. The instrument also performs sun calibration and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400 nm to 900 nm using a CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands after launch. The instrument performances are fully measured for 8 basic spectral bands centered at 412nm, 443nm, 490nm, 510nm, 555nm, 670nm, 765nm and 865nm during ground characterization of instrument. In addition to the ground calibration, the on-board calibration will also be used for the on-orbit band selection. The on-orbit band selection capability can provide great flexibility in ocean color monitoring.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the KOMPSAT satellite to perform global ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a wisk-broom motion with a swath width of 800km and a ground sample distance (GSD) of < 1km over the entire field of view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The instrument also performs sun and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400nm to 900nm using CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands. KOMPSAT satellite with OSMI was integrated and the satellite level environment tests including instrument aliveness/functional test, such as launch environment, on-orbit environment (Thermal/Vacuum) and EMI/EMC test were performed at KARl. Test results met the requirements and the OSMI data were collected and analyzed during each test phase. The instrument is launched on the KOMPSAT satellite on December 21,1999 and is scheduled to start collecting ocean color data in the early 2000 upon completion of on-orbit instrument checkout.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1243-1253
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1993
Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes L) are critical in sorting and grading as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. Though actions involved in human grading looks simple, a decision making undereath the simple action comes form the results of the complex neural processing of the visual image. And processing details involved in the visual recognition of the human brain has not been fully investigated yet. Recently, however, an artificial neural network has drawn a great attention because of its functional capability as a partial substitute of the human brain. Since most agricultural products are not uniquely defined in its physical properties and do not have a well defined job structure, a research of the neuro-net based human like information processing toward the agricultural product and processing are widely open and promising. In this pape , neuro-net based grading and sorting system was developed for a mushroom . A computer vision system was utilized for extracting and quantifying the qualitative visual features of sampled mushrooms. The extracted visual features and their corresponding grades were used as input/output pairs for training the neural network and the trained results of the network were presented . The computer vision system used is composed of the IBM PC compatible 386DX, ITEX PFG frame grabber, B/W CCD camera , VGA color graphic monitor , and image output RGB monitor.
본 논문에서는 이미지 센서에서 불량 화소를 자동으로 검출하기 위한 알고리듬을 제안하고, 그에 따른 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존에 제안된 방법은 영상의 특징을 고려하지 않고 단순히 주위 화소들 값과의 차이가 일정 이상이면 불량 화소로 간주하였다. 그러나 이러한 방식은 영상에 따라서 불량 화소가 아닌 화소를 불량 화소로 간주하거나, 불량 화소를 정상 화소로 판단하는 일이 발생한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 프레임에 걸쳐 확인하는 방법도 제안되었으나, 불량 화소 검출시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이러한 기존 방식의 단점을 해결하기 위해, 제안된 불량 화소 검출 기법은 단일화면 내에서는 경계 영역을 고려하여 불량 화소를 검출하고, 여러 프레임에 걸친 확인 과정을 거치되, 화면 전환 여부를 확인하여 화면 전환이 일어날 때마다 검출된 화소의 불량 화소 여부를 판단하고 확인한다. 실험 결과, 단일 화면 내에서의 검출률은 기존 대비 6% 향상되었고, 100%의 불량화소 검출까지 걸리는 시간은 평균적으로 3배 이상 단축되었다. 본 논문에서 제안된 알고리듬은 하드웨어로 구현되었고, 하드웨어 구현 시 색 보간 블록에서 사용되는 경계 영역 표시자를 그대로 활용함으로써 0.25um 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성했을 때, 5.4K gate의 낮은 복잡도로 구현할 수 있었다.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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