Kim, Ari;Oh, In-Hoo;Kim, Hong-Suk;Park, Seung-Ok;Park, Youngsik
Journal of the Optical Society of Korea
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제19권1호
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pp.102-111
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2015
This paper proposes an algorithm for recovering the colors of objects from multiple near-infrared (near-IR) images. The International Commission on Illumination (CIE) color coordinates of objects are recovered from a series of gray images captured under multiple spectral near-IR illuminations using polynomial regression. The feasibility of the proposed algorithm is tested experimentally by using 24 color patches of the Color Rendition Chart. The experimental apparatus is composed of a monochrome digital camera without an IR cut-off filter and a custom-designed LED illuminator emitting multiple spectral near-IR illuminations, with peak wavelengths near the red edge of the visible band, namely at 700, 740, 780, and 860 nm. The average color difference between the original and the recovered colors for all 24 patches was found to be 11.1. However, if some particular patches with high value are disregarded, the average color difference is reduced to 4.2, and this value is within the acceptability tolerance for complex image on the display.
A system which provides multispectral near-IR and visible gray images of objects is constructed and an algorithm is derived to acquire a natural color image of objects from the gray images. A color image of 24 color patches is obtained by recovering their CIE (International Commission on Illumination) LAB color coordinates $L^*$, $a^*$, $b^*$ from their gray images using the algorithm based on polynomial regression. The system is composed of a custom-designed LED illuminator emitting multispectral near-IR illuminations, fluorescent lamps and a monochrome digital camera. Color reproducibility of the algorithm is estimated in CIELAB color difference ${\Delta}E^*_{ab}$. And as a result, if yellow and magenta color patches with around 10 ${\Delta}E^*_{ab}$ are disregarded, the average ${\Delta}E^*_{ab}$ is 2.9, and this value is within the acceptability tolerance for quality evaluation for digital color complex image.
Bae, Tae Wuk;Kim, Hwi Gang;Kim, Young Choon;Ahn, Sang Ho
ETRI Journal
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제37권5호
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pp.1023-1031
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2015
In infrared (IR) images, near targets have a transient distribution at the boundary region, as opposed to a steady one at the inner region. Based on this fact, this paper proposes a novel IR target extraction method that uses both a weighted information entropy (WIE) and an adaptive opening filter to extract near finely shaped targets in IR images. Firstly, the boundary region of a target is detected using a local variance WIE of an original image. Next, a coarse target region is estimated via a labeling process used on the boundary region of the target. From the estimated coarse target region, a fine target shape is extracted by means of an opening filter having an adaptive structure element. The size of the structure element is decided in accordance with the width information of the target boundary and mean WIE values of windows of varying size. Our experimental results show that the proposed method obtains a better extraction performance than existing algorithms.
근적외선은 눈에 보이는 가시광선 파장 대역을 벗어난 빛으로 일반적인 디지털 카메라에서는 핫미러 필터에 의하여 차단된다. 하지만 근적외선으로부터 얻어지는 정보들은 영상의 전체적인 가시성을 향상시킬 수 있다고 알려져 있기 때문에 영상의 질 개선에 유용한 정보가 될 수 있다. 예를 들어 영상에 안개가 낀 경우, 근적외선은 가시광선보다 안개 입자에 대한 침투성이 더 강하다는 성질을 가지고 있기 때문에 근적외선 카메라로 영상을 촬영하면 일반적인 카메라 영상보다 더 선명한 영상을 얻을 수 있다. 본 논문은 실외 영상의 질을 높이기 위해 컬러 영상과 근적외선 영상을 융합하는 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 본 논문은 컬러 영상과 근적외선 영상의 대비를 비교하여 가중치 맵을 구한다. 그 후, 이 가중치 맵을 이용하여 두 영상을 융합하는 과정을 거치게 된다. 본 논문은 실험 결과들을 통해서 제안하는 알고리즘이 효과적으로 영상의 질을 높이고, 또한 안개를 제거하는 것을 보여준다.
최근에 새롭게 발견된 초신성잔해 G353.6-0.7은 $\gamma$-ray source로부터 발견된 최초의 초신성 잔해이다. 이 초신성잔해의 중앙에서는 밝은 X-ray compact source, XMMU J173203.3-344518이 발견되었다. 우리는 위 X-ray compact source 근처에 IR source, IRAS 17287-3443이 매우 가까이 있음을 발견하고, Spitzer data를 이용하여 이 IR source에 대하여 자세히 분석한다. 24 um image에서 IR source는 bipolar feature를 보이며, 매우 강한 중앙지역은 8 um 에서도 extended feature를 보여준다. Spitzer IRS spectrum에서는 [Ne II] 12.88 um 방출선이 강하게 나오는 것이 특징이며, 우리는 또한 이 IR source에 embedded 된 것으로 의심되는 point source를 분석한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.378-381
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2002
We retrieved the aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ over land from Landsat-7/ETM+ image data using the correlation between the visible reflectance and middle IR reflectance. This band correlation method for aerosol retrieval was originally proposed fur MODIS data analysis by Kaufman et al.(1977). The results of retrieved aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ from Landsat-7/ETM+ data were compared with the simultaneous sky observation data at our study site. We found a good agreement between the retrieved and observed values. We presented the distribution maps of the aerosol optical thickness over land, retrieved from Landsat-7/ETM+ image data. Then, the surface reflectance map was also presented. The aerosol optical thickness over sea was retrieved assuming no reflected contribution from sea in the near IR band. In addition, we discussed some limitations when we apply the band correlation method.
Hong, Jihye;An, Deokkeun;Simpson, Janet P.;Sellgren, Kris;Ramirez, Solange V.;Cotera, Angela S.
천문학회보
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제43권1호
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pp.67.1-67.1
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2018
We present high-resolution near infrared (IR) spectra of two candidate planetary nebulae (PNe) that were serendipitously found toward the Galactic center (GC). Our spectra obtained using GNIRS on Gemini North reveal strong Br ♑ and He I recombination lines. In one of the targets, we confidently detect Pa ♌ emission. Based on Br ♑ and Pa ♌ lines, we estimate a foreground reddening to be Av=27 mag, which confidently puts this object at the GC distance. Along with the presence of highly excited emission lines such as [S IV], [Ne III], [Ne V], and [O IV] detected in the mid-IR spectra from the Spitzer Space Telescope, and the extended emission in the Pa ♋ narrow-band image from the Hubble Space Telescope, this makes it the first spectroscopically confirmed PN in the GC.
Lee Kyu-Sung;Kim Sun-Hwa;Ma Jeong-Rim;Kook Min-Jung;Shin Jung-Il;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
대한원격탐사학회지
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제22권3호
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pp.175-182
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2006
Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.
본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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