Kim, Sang-Hwan;Choi, Byoung-Soo;Lee, Jimin;Lee, Junwoo;Park, Jae-Hyoun;Lee, Kyoung-Il;Shin, Jang-Kyoo
센서학회지
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제27권6호
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pp.357-361
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2018
This paper presents an averaging current adjustment technique for reducing the pixel resistance variation in a bolometer-type uncooled infrared image sensor. Each unit pixel was composed of an active pixel, a reference pixel for the averaging current adjustment technique, and a calibration circuit. The reference pixel was integrated with a polysilicon resistor using a standard complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) process, and the active pixel was applied from outside of the chip. The averaging current adjustment technique was designed by using the reference pixel. The entire circuit was implemented on a chip that was composed of a reference pixel array for the averaging current adjustment technique, a calibration circuit, and readout circuits. The proposed reference pixel array for the averaging current adjustment technique, calibration circuit, and readout circuit were designed and fabricated by a $0.35-{\mu}m$ standard CMOS process.
본 연구에서는 time averaging과 depth profiling기술을 음향현미경에 적용하여 5MHz 대역의 초음파 영상처리 시스템을 구성하였으며 기존의 피크값 검출기술과 상호 비교, 분석하였다. time averaging기술에서는 한 지점에서 반사된 tone burst파 전체를 디지털 오실로스코프를 통해 시간영역에서 A/D변환하고 변환된 512개 데이터들의 평균값을 취함으로써 영상을 얻을 수 있었으며, 이 기술은 시간영역에서 smoothing효과를 이용하여 산란이 심한 영역에 대한 영상을 개선시킬 수 있었다. depth profiling기술은 기준신호에 대한 반사신호의 시간 지연값을 최소 분해능 2ns로 검출함으로써 샘플의 3차원적인 실제 기하학적인 모양을 상대적인 크기로 얻을 수 있었다.
NNPS(normalized noise power spectrum)는 획득한 x선 영상에서 평판형 방사선 디텍터의 잡음 특성을 spectrum을 관찰하기 위해 측정한다. 그러나 NNPS 측정은 획득한 영상에 따라 일관적이지 못한 성질을 가지고 있어서 안정된 측정이 필요하다. 디텍터의 NNPS 측정은 표본 periodogram을 구하여 평균을 내는 방법을 사용하는데, 일반적으로 표본의 개수를 충분히 늘리면 정확하면서 안정된 값을 구할 수 있다. 본 논문에서는 periodogram과 같은 표본 spectrum의 평균으로 유한한 개수의 영상이 주어졌을 때 일관적이고 효율적인 NNPS 값을 제공 할 수 있는 두 가지 방법을 제안하고 그 성능을 비교하고 분석했다. 실제 두 종류의 방사선 디텍터로부터 획득한 x선 영상을 사용하여 제안한 방법을 실험하였으며, 주어진 영상을 사용하여 표본 spectrum의 최대 가지 수를 갖는 조합으로 NNPS를 구하고 평균을 내는 방법이 기존 방법에 비하여 안정된 NNPS 측정이 가능함을 보였다.
Kim, Ho-Kyung;Cho, Gyu-Seong;Chung, Yong-Hyun;Ahn, Seong-Kyu;Lee, Hyung-Koo;Kim, Hoi-Nam;Yoon, Sei-Chul
대한의용생체공학회:학술대회논문집
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대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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pp.297-298
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1998
Prototype portal imaging device (EPID) based on CCD camera, which has a $20\times20cm^2$ field of view (FOV), has been developed and then tested by acquiring phantom images for 6 MV x-ray beam. While, among the captured images, each frame suffered notorious quantum noise, the frame averaging largely enhanced the image quality against quantum noise. Over 60 frames averaging, the signal-to-noise ratio (SNR) was increased by $\sim20$ times and contrast was increased about 2 times in the skull-region of the acquired head-phantom image.
Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.9-15
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2021
It is a challenge for visually impaired people to access unfamiliar environments independently, hence the quality of life is reduced, and safety of life is compromised. An accurate and reliable door detection system comprising of way finding and indoor navigation can be beneficial for a large number of autonomous and mobile applications for visually impaired people. This paper illustrates an image-based door detection scheme for visually impaired people using stable features (edges and corners) including color averaging and image resizing. Simulation results show that the proposed scheme shows a significant improvement when compared with existing scheme.
The medical image processing system is intended for a diverse set of users in the medical Imaging Parts. This system consists of a 640 Kbyte IBM-PC/AT with 30 Mbyte hard disk, special purpose image processor with video input devices and display monitor. Image may be recorded and processed in real time at sampling rate up to 10 MHz. This system provides a wide range of image enhancement processing facilities via a menu-driven software packages. These facilities include point by point processing, image averaging, convolution filter and subtraction.
형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.
The turbulent flow with wake, reattachment and recirculation flow is very important from the viewpoint of engineering. But that is still difficult because of especially the unsteady problems which are related with the vehicle dynamics and the aerodynamics noise. This paper evaluate LES that can analyze about all fluid flow region including the laminar, transition and turbulent. So we compare the results of LES with those of PIV measurement and Reynolds averaging models. In conclusion, LES predicts flow behavior better than Reynolds averaging models.
단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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