International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.11
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pp.115-123
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2015
The infrared light is known to be less dependent on background light compared to the visible light, and thus many applications such as remote sensing and image surveillance use the infrared image. Similar to color images, infrared images can also be degraded by hazy weather condition, and consequently the performance of the infrared image-based applications can decrease. Nevertheless, infrared image dehazing has not received significant interest. In this paper, we analyze the characteristic of infrared images, especially near-infrared (NIR) images, and present an NIR dehazing algorithm using the analyzed characteristics. In particular, a machine learning framework is adopted to obtain an accurate transmission map and several post-processing methods are used for further refinement. Experimental results show that the proposed NIR dehazing algorithm outperforms the conventional color image dehazing method for NIR image dehazing.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.4
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pp.106-117
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2016
Recently, solar power plants have spread widely as part of the transition to greater environmental protection and renewable energy. Therefore, regular solar plant inspection is necessary to efficiently manage solar-light modules. This study implemented a test that can detect solar-light module faults using an UAV based thermal infrared camera and GIS spatial analysis. First, images were taken using fixed UAV and an RGB camera, then orthomosaic images were created using Pix4D SW. We constructed solar-light module layers from the orthomosaic images and inputted the module layer code. Rubber covers were installed in the solar-light module to detect solar-light module faults. The mean temperature of each solar-light module can be calculated using the Zonalmean function based on temperature information from the UAV thermal camera and solar-light module layer. Finally, locations of solar-light modules of more than $37^{\circ}C$ and those with rubber covers can be extracted automatically using GIS spatial analysis and analyzed specifically using the solar-light module's identifying code.
In this paper, impacts on the COMS MI images during the COMS eclipse period were analyzed and the method to eliminate the contaminated area was investigated. Main effect on the meteorological images during the eclipse is a stripping effect due to a strong stray light. The quantitative analyses were conducted during the COMS In-Orbit-Test period and the impacts of the stray light on the four infrared channels of the COMS MI according to the distance with respect to the Sun were examined. Based on the typical case of the stray light influence on the infrared channel of the MI, the intensity of contamination due to the stray light was investigated for each channel using the computed COMS eclipse information. The effectiveness of removal of a contaminated area by replacing the SWIR with the combined WINDOW channels was promising.
This paper proposes a new image enhancement method for an infrared thermal image. The proposed method uses both Laplacian and Prewitt edge detectors. Without a visible light, it uses an infrared image for the edge detection. The method subtracts contour images from the infrared thermal image. It results black contours of objects in the infrared thermal image. That makes the objects in the infrared thermal image distinguished clearly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared thermal images. The results show that the proposed method is successful for image enhancement of an infrared thermal image.
Kim, Ji-Young;Ro, Jung-Hoon;Jeon, Gye-Rok;Kim, Jin-Bom;Ye, Soo-Young
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.13
no.6
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pp.310-316
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2012
A new method for early caries diagnosis was proposed and tested through a home-made optical examination system that used quantitative light fluorescence (QLF) and digital imaging fiber optic transillumination (FOTI) (DIFOTI), with light sources across a wide spectral range, from 350 nm to 1,000 nm. The front-illuminated infrared light scattering image (FIR) showed similar diagnostic abilities to that of DIFOTI. The FIR method was invented based on the observation that caries lesions lose the high transmittance and low scattering properties of benign enamel tissue. There are various methods for the early diagnosis of caries, such as visual examination, exploration, X-ray radiography, QLF, FOTI, and infrared fluorescence (diagnodent). Among them, methods based on optical properties are regarded as having the most potential. A comparative study was performed between the FOTI, QLF, diagnodent, optical coherence tomography, and FIR scattering image methods, using 20 extracted teeth samples with early caries. A scale of lesion measurement based on optical image contrast was proposed. The statistical analysis showed a significant correlation between the DIFOTI and FIR methods (r = 0.35, p < 0.05). However, the QLF and diagnodent methods showed little association with FIR images, as they have different detection principles as compared with FIR. Tomographic images obtained by OCT, using 1,330 nm super luminescent LED as a gold standard of tooth structure, verified that the FOTI and FIR results correctly represented the lack of homogeneity in dental tissue. The newly proposed FIR method attained similar diagnostic results to those of FOTI, but with an easier approach.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.6
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pp.725-728
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2011
Infrared transmission images from GaAs semi insulating wafers were considered for years as directly related to the quantum absorption by electrons on fundamental states of deep centers, especially EL2. The satisfying correspondence of these images with the dislocations revealed by etching or X ray topography or infrared tomography led to the opinion that a strong concentration of EL2 centers was to be expected in the immediate vicinity of the dislocations. More recent work indicates that contrary to the expected behavior the photoqu$\acute{e}$nching of transmission images at T=80K does not appreciably change the image structure itself but more largely the uniform background level of absorption. Such investigations show that the transmission images of isolated dislocations (Indium doped materials) or cell structures of tangled dislocations (undoped materials) can be partly attributed to scattered light; similar operation at T=10K removes the dark features associated to EL2 but still preserves the skeleton of the pattern which is due to scattering. A result of the measurements is that dislocations must not be considered any longer as inexhaustive EL2 reservoirs. The lifetime of the photoqu$\acute{e}$nching mechanism is shown to vary differently for EL2 centers located close to the dislocations or in the matrix. In this paper we will develop the details of infrared image photoqu$\acute{e}$nching experiments in the vicinity of dislocations; undoped and In doped GaAs materials will be shown. These results will be discussed in the light of surface etching experiments.
Matsumoto, T.;Seo, H.J.;Jeong, W.S.;Lee, H.M.;Matsuura, S.;Matsuhara, H.;Oyabu, S.;Pyo, J.;Wada, T.
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.27
no.4
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pp.363-365
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2012
We report a search for fluctuations of the sky brightness toward the North Ecliptic Pole with AKARI, at 2.4, 3.2, and $4.1{\mu}m$. The stacked images with a diameter of 10 arcminutes of the AKARI-Monitor Field show a spatial structure on the scale of a few hundred arcseconds. A power spectrum analysis shows that there is a significant excess fluctuation at angular scales larger than 100 arcseconds that cannot be explained by zodiacal light, diffuse Galactic light, shot noise of faint galaxies, or clustering of low-redshift galaxies. These findings indicate that the detected fluctuation could be attributed to the first stars of the universe, i.e., Population III stars.
Kyu Lee Kang;Young Il Kim;Byeong Soo Son;Jin Yeong Park
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.34
no.3
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pp.106-116
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2023
In this paper, we designed a coaxial dual camera incorporating two optical systems-one for the visible rays and the other for far-infrared ones-with the aim of capturing images in both wavelength ranges. The far-infrared system, which uses an uncooled detector, has a sensor array of 640×480 pixels. The visible ray system has 1,945×1,097 pixels. The coaxial dual optical system was designed using a hot mirror beam splitter to minimize heat transfer caused by infrared rays in the visible ray optical system. The optimization process revealed that the final version of the dual camera system reached more than 90% of the fusion performance between two separate images from dual systems. Multiple rigorous testing processes confirmed that the coaxial dual camera we designed demonstrates meaningful design efficiency and improved image conformity degree compared to existing dual cameras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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