An innovative real-time weld monitoring technique using chromatic filtering of the thermal radiation from a weld pool is developed. The thermal radiation from the weld pool is focused on an aperture and the transmitted thermal radiation is monitored at two wavelengths with high-speed single-element detectors. Due to the chromatic aberration introduced in the focusing optics, the transmittance curve of thermal radiation varies by the wavelength. Owing to this difference in the transmittance, the local variation of thermal radiation from the weld pool can be monitored by processing the two spectroscopic signals from two detectors. In this paper, the algorithms to monitor the laser power on the weld specimen and the focus shift we investigated and the performances of laser power and focus monitoring are shown for a pulsed Nd:YAG laser welding. The monitoring of the weld pool size variation is also discussed.
This paper proposes a new automatic detection method to inspect mura defects on display film surface using morphological image processing and labeling. This automatic detection method for mura defects on display films comprises 3 phases of preprocessing with morphological image processing, Gabor filtering, and labeling. Since distorted results could be obtained with the presence of non-uniform illumination, preprocessing step reduces illumination components using morphological image processing. In Gabor filtering, mura images are created with binary coded mura components using Gabor filters. Subsequently, labeling is a final phase of finding the mura defect area using the difference between large mura defects and values in the periphery. To evaluate the accuracy of the proposed detection method, detection rate was assessed by applying the method in 200 display film samples. As a result, the detection rate was high at about 95.5%. Moreover, the study was able to acquire reliable results using the Semu index for luminance mura in image quality inspection.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.1
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pp.61-68
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2015
In recent times, the median filtering (MF) detector as a forensic tool for the recovery of forgery images' processing history has concerned broad interest. For the classification of MF image, MF detector should be designed with smaller feature set and higher detection ratio. This paper presents a novel method for the detection of MF in altered images. It is transformed from BMP to several kinds of MF image by the median window size. The difference distribution values are computed according to the window sizes and then the values construct the feature set same as the MF window size. For the MF detector, the feature set transformed to the model specification which is computed using latent growth modeling (LGM). Through experiments, the test image is classified by the discriminant into two classes: the true positive (TP) and the false negative (FN). It confirms that the proposed algorithm is to be outstanding performance when the minimum distance average is 0.119 in the confusion of TP and FN for the effectivity of classification.
Multiview Video Coding contains a macroblock-based illumination compensation tool which can compensate the variations of illuminations according to view or temporal directions. Thanks to illumination compensation tool, the coding efficiency of Multiview Video Coding has been enhanced. However illumination compensation tool also generates additional subjective drawbacks of the blocking artifacts due to macroblock-based compensations of mean values. A deblocking filtering method for Multiview Video Coding which is the same as in H.264/AVC does not consider illumination difference between the illumination compensated blocks, thus it can not effectively eliminate the blocking artifacts. Therefore, this paper analyzes the phenomena of blocking artifacts caused by illumination compensation and proposes a method which can effectively eliminate the blocking artifacts with the minimum changes of the H.264 deblockding filtering method. In the simulation results, it can be easily found the blocking artifacts are clearly eliminated in the subjective comparisons, and the average bit-rate reduction is up to 1.44%.
Collaborative filtering (CF), one of the most successful recommendation techniques, has been used in a number of different applications such as recommending web pages, movies, music, articles and products. One of the critical issues in CF is why recommendation performances are different depending on application domains. However, prior literatures have focused on only data characteristics to explain the origin of the difference. Scant attentions have been paid to provide systematic explanation on the issue. To fill this research gap, this study attempts to systematically explain why recommendation performances are different using structural indexes of social network. For this purpose, we developed hypotheses regarding the relationships between structural indexes of social network and recommendation performance of collaboration filtering, and empirically tested them. Results of this study showed that density and inconclusiveness positively affected recommendation performance while clustering coefficient negatively affected it. This study can be used as stepping stone for understanding collaborative filtering recommendation performance. Furthermore, it might be helpful for managers to decide whether they adopt recommendation systems.
Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.
This study was aimed at identifying the influence of Creative Thinking Filtering Mode program in international gifted program: how much it influences to improve the cognitive domains of creativity (fluency, flexibility, originality) and affective domains of creativity (independence, curiosity, diversity, sensitivity, sense of humor, individuality. To analyze data, ANCOVA(Analysis of Covariance)test was conducted, and the results are as belows. Firstly, the group applied in CTFM program was higher than controlled group on the domains of cognitive and affective. Specifically, in the factors of fluency, flexibility and originality among three cognitive domains and factors of individuality.In affective domains of creativity, independence, curiosity, diversity, a sense of humor among the five factors except of sensitivity were higher. Secondly, the result of analyzing the difference between before and after applying CTFM program was that three elements in cognitive domains : fluency, flexibility and originality improved, especially, the fluency was the most improved. Thirdly, the result of analyzing the difference of affective factor between before and after applying CTFM program was that the originality, diversity, a sense of humor and individuality among the 6 elements of affective domain improved, especially the individuality was the most improved.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.2
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pp.92-98
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2017
Generally, image contains geometrical and radiometric errors. Census transform can solve the stereo mismatching problem caused by the radiometric distortion. Since the general census transform compares center of window pixel value with neighbor pixel value, it is hard to obtain an accurate matching result when the difference of pixel value is not large. To solve that problem, we propose a census transform method that applies different 4-step weight for each pixel value difference by applying an assistance window inside the window kernel. If the current pixel value is larger than the average of assistance window pixel value, a high weight value is given. Otherwise, a low weight value is assigned to perform a differential census transform. After generating an initial disparity map using a weighted census transform and input images, the gradient information is additionally used to model a cost function for generating a final disparity map. In order to find an optimal cost value, we use guided filtering. Since the filtering is performed using the input image and the disparity image, the object boundary region can be preserved. From the experimental results, we confirm that the performance of the proposed stereo matching method is improved compare to the conventional method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.284-290
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2012
This paper addresses a new passive target tracking problem using the range differences measured by cooperative UAVs. In order to solve the range difference based passive target tracking problem within the framework of linear robust state estimation, the uncertain linear measurement model which contains the stochastic parameter uncertainty is derived by using the noisy range difference measurements. To cope with the performance degradation due to the stochastic parameter uncertainty, the recently developed non-conservative robust Kalman filtering technique [1] is applied. For the cruciform formation flying UAVs, the relationship between the target tracking performance and the measurement errors is quantitatively analyzed. The proposed filter has practical advantages over the classical nonlinear filters because, for its recursive linear structure, it can provide satisfactory convergence properties and is suitable for real-time multiple UAVs applications. Through the simulations, the usefulness of the proposed method is demonstrated.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.29
no.3
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pp.229-235
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1993
In this paper, a method of ghost cancelling for the television signals using complex adaptive filter is studied. The sin(x)/x signal is used as the reference signal a complex adaptive filter. The ghost cancelling characteristics considering the delay time, the attenuation, and the phase difference of multipath waves are investigated using horizontal sync pulse and color burst signal in composite video waveform. The influences of phase difference in ghost cancelling are investigated and the performances between the real processing and the complex processing are compared by the computer simulation. It was found that influences in ghost by phase difference are remarkably reduced by the complex adaptive filtering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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