Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.
Acoustic Doppler Current Profilers (ADCPs) are increasingly popular in the river research and management communities being primarily used for estimation of stream flows. ADCPs capabilities, however, entail additional features that are not fully explored, such as morphological representation of river or reservoir bed based upon multi-beam depth measurements. In addition to flow velocity, ADCP measurements include river bathymetry information through the depth measurements acquired in individual 4 or 5 beams with a given oblique angle. Such sounding capability indicates that multi-beam ADCPs can be utilized as an efficient depth-sounder to be more capable than the conventional single-beam eco-sounders. The paper introduces the post-processing algorithms required to deal with raw ADCP bathymetry measurements including the following aspects: a) correcting the individual beam depths for tilt (pitch and roll); b) filtering outliers using SMART filters; d) transforming the corrected depths into geographical coordinates by UTM conversion; and, e) tag the beam detecting locations with the concurrent GPS information; f) spatial representation in a GIS package. The developed algorithms are applied for the ADCP bathymetric dataset acquired from Han-Cheon in Jeju Island to validate themselves applicability.
본 논문에서는 IPTV 환경의 원격 영상회의에서 화자 간의 자연스러운 시선 맞춤(eye contact)을 위한 깊이영상의 후처리 필터링 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이탐색 기술과 영상합성 기술을 사용해서 화자의 정면시점 영상을 합성한다. 하지만, 깊이영상을 탐색하는 과정에서 객체의 경계 불일치, 시간적 상관도 저하 등의 문제가 발생하기 때문에 이를 해결하기 위해 시간축으로 확장된 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 깊이영상의 후처리 필터링 기술이 정면시점 합성영상의 화질을 향상시켰고, 원격의 화자와 시선 맞춤이 기능한 것을 확인했다.
Purpose: The aim of this study was to determine the association between stigmatism and amblyopia. Methods: It was a hospital based, cross-sectional retrospective study conducted in Nepal Eye Hospital. Medical record of amblyopic children aged 13 years or younger from were reviewed. Children with amblyopic eyes due to simple astigmatism were included. Relation between depth of amblyopia with magnitude and types of astigmatism, orientation of axis was determined. Out of 139 amblyopic eyes of 82 children, 93 were simple myopic astigmatism and remaining 42 were simple hyperopic astigmatism. Results: Mean age of patients was 7.38±2.61 years. Visual acuity improved by at least one line in Snellen chart in 4/5th of eyes after astigmatic correction. Moderate amblyopia was found to be present in 45% eyes while severe amblyopia in 16% of eyes. With the rule astigmatism was found to be present in 88% eyes. Mean astigmatism was 2.47±0.98D and majority of eyes (67.7%) had high astigmatism. Depth of amblyopia was not associated with magnitude of astigmatism (p > 0.05) but number of lines improved with astigmatic correction was correlated with the magnitude of astigmatism (p < 0.001). Risk of amblyopia is more in high myopic astigmatism. Conclusion: Presenting age of amblyopic children was late in Nepal. Depth of amblyopia was not associated with magnitude of astigmatism.
Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
연안 해저 피복 조사에 있어 원격탐사 자료를 이용함으로써 조사의 효율성을 높일 수 있다. 위성영상과 항공영상과 같은 광학 원격탐사자료는 수심의 영향으로 동일한 해저 피복조건에 대해 다른 반사도를 보인다. 이 연구에서는 CASI-1500 항공 초분광영상에 대한 수심보정을 통해 연안 해저 피복에 대한 조사 범위 및 정확도 향상이 가능한지 분석하였다. 연구지역은 강원도 강릉시 연안으로 갯녹음 현상으로 인해 해저 환경이 급격히 변화되고 있는 지역이다. 해저면이 모래인 지점을 대상으로 초분광영상에서 추출한 수체 반사율(water reflectance, $R_W$)과 수심 간의 회귀모델을 통해 밴드별 수심보정 계수를 추정하고, 이를 영상 전체에 적용하였다. 그 결과 수심보정 전 영상에서 수심 6-7m에 한정하여 판독이 가능하였지만 수심보정 후 수심 15m까지 판독이 가능해지고, 수심에 따른 반사율의 변이가 크게 감소하였다. 또한 수심보정을 통해 해저 재질 분류 정확도가 13%p 증가하였다.
본 논문에서는 서로 다른 광학적 특성을 가지는 3차원 카메라의 내부 변수 값을 자동으로 결정하여 스테레오 영상의 심도를 일치시키는 기술을 제안한다. 3차원 카메라에서 획득한 스테레오 영상에서 물체의 크기가 다르거나 심도의 차이가 큰 경우에 사람의 눈은 시각적 피로감을 느끼게 된다. 획득된 좌, 우 영상에서 물체의 크기가 동일하도록 카메라의 줌(zoom)을 LUT(Look Up Table)을 이용하여 일치시키고 피사체까지의 거리에 따라 전방심도와 후방심도의 범위를 결정한다. 이들을 이용하여 렌즈의 F-값을 결정하고 카메라의 광학 특성값을 자동으로 조절함으로써 스테레오 영상의 심도를 일치시킨다. 주-부 방식의 3차원 카메라와 GUI 소프트웨어를 통한 실험을 통하여 제안한 방법으로 스테레오 영상의 심도를 자동으로 일치시킬 수 있음을 보였다.
Jeong, Dong Hyeok;Lee, Manwoo;Lim, Heuijin;Kang, Sang Koo;Jang, Kyoung Won
한국의학물리학회지:의학물리
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제31권4호
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pp.145-152
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2020
Purpose: In ionization-chamber dosimetry for high-dose-rate electron beams-above 20 mGy/pulse-the ion-recombination correction methods recommended by the International Atomic Energy Agency (IAEA) and the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) are not appropriate, because they overestimate the correction factor. In this study, we suggest a practical ion-recombination correction method, based on Boag's improved model, and apply it to reference dosimetry for electron beams of about 100 mGy/pulse generated from an electron linear accelerator (LINAC). Methods: This study employed a theoretical model of the ion-collection efficiency developed by Boag and physical parameters used by Laitano et al. We recalculated the ion-recombination correction factors using two-voltage analysis and obtained an empirical fitting formula to represent the results. Next, we compared the calculated correction factors with published results for the same calculation conditions. Additionally, we performed dosimetry for electron beams from a 6 MeV electron LINAC using an Advanced Markus® ionization chamber to determine the reference dose in water at the source-to-surface distance (SSD)=100 cm, using the correction factors obtained in this study. Results: The values of the correction factors obtained in this work are in good agreement with the published data. The measured dose-per-pulse for electron beams at the depth of maximum dose for SSD=100 cm was 115 mGy/pulse, with a standard uncertainty of 2.4%. In contrast, the ks values determined using the IAEA and AAPM methods are, respectively, 8.9% and 8.2% higher than our results. Conclusions: The new method based on Boag's improved model provides a practical method of determining the ion-recombination correction factors for high dose-per-pulse radiation beams up to about 120 mGy/pulse. This method can be applied to electron beams with even higher dose-per-pulse, subject to independent verification.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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