Photon-counting sensing is a widely used technique for low-light-level imaging applications. This paper proposes a distance information extraction method with photon-counting passive sensing under low-lightlevel conditions. The photo-counting passive sensing combined with integral imaging generates a photon-limited elemental image array. Maximum-likelihood estimation (MLE) is used to reconstruct the photon-limited image at certain depth levels. The distance information is extracted at the depth level that minimizes the sum of the standard deviation of the corresponding photo-events in the elemental image array. Experimental and simulation results confirm that the proposed method can extract the distance information of the object under low-light-level conditions.
본 논문에서는 근접한 거리의 수동 밀리미터파 이미징 시스템을 설계하고 테스트하였다. 제안한 수동 밀리미터파 이미징 시스템은 안테나와 저잡음 증폭기, 다이오드 검출기로 구성된 94GHz 밀리미터파 이미징 센서와 2축 직교 로봇, 데이터 수집장치, 이미징 프로그램으로 구성된 제어 장치로 되어있다. 금속 공구나 IC 카드, 플라스틱 등의 물체에 대해서 영상을 측정하고, 2축 직교 로봇은 래스터 스캔을 통해서 2차원 영상을 얻을 수 있다. 60초 이내로 $20{\times}20$ 픽셀의 영상을 얻어서 출력하고, 후처리를 위해서 영상을 저장한다. 측정 영상의 해상도 개선을 위해서 여러 가지 보간법을 적용하여 성능을 확인하였다.
Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.
이차원 이미징 배열소자를 갖는 밀리미터파 수동 이미징 시스템을 제작하였다. 이 이미징 시스템을 제작하기 위하여 하나의 기판에 페르미테이퍼 슬롯 안테나. 발룬, 저잡음 증폭기 검파기가 집적되어 있는 이미징 배열 소자를 개발하였다. 또한 $2\times2$의 이미징 배열소자가 배열된 시스템으로 사람의 밀리미터파 수동 이미지를 얻었다. 현재 실시간 35GHz 밀리미터파 수동 이미지 시스템 개발을 위한 이차원 배열 소자를 개발 중에 있다. 제작된 이차원 이미징 배열소자를 갖는 밀리미터파 수동 이미징 시스템을 바탕으로 밀리미터파 실시간 영상을 취득할 수 있는 밀리미터파 수동 이미징 시스템의 실현을 기대할 수 있게 되었다.
밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.
광학계 렌즈이론을 바탕으로 밀리미터파를 집속 시킬 수 있는 렌즈를 설계 제작하고, 이를 이용하여 밀리미터파를 집속하였다. 밀리미터파가 집속되는 초점에 안테나를 위치시키고, 안테나를 기계적으로 이동 시키면서 한점씩의 영상 화소를 취해 전체적인 영상을 얻는 밀리미터파 수동 이미징 시스템을 제작하였다 이를 기반으로 렌즈의 초점면에 2차원적인 안테나 배열이 가능한 영상시스템을 목표로 하여 안테나 배열 소자를 설계 제작하였다. 안테나는 페르미 테이퍼 슬롯 안테나(Fermi Taper Slot Antenna)를 채택하였으며, 이 안테나는 높은 이득과 낮은 부엽 특성를 갖는다. 안테나 배열소자는 안테나, 발룬(Balun), MMIC, 검파기를 하나의 기판위에 집적하여 저손실 및 저잡음 효과를 얻을 수 있을 수 있도록 설계 제작하였다. 집적화된 수동형 안테나 배열 소자는 $4\times1$형태로 제작되었다.
기포군이 파열하면서 발생하는 초음파를 관찰하기 위하여 수동 공동 영상법을 이용한다. 수동 공동 영상은 낮은 해상도와 큰 부엽이 문제이다. 수동 공동에서 발생하는 초음파 신호는 펄스 형태를 가지므로, 수신 어레이에 수신된 신호는 입사 방향에 따라서 트랜스듀서 배열 소자에 나타나는 신호의 크기 분포가 달라진다. 영상점에서 수신된 채널 데이터 신호의 크기 분포로부터 주엽과 부엽 신호의 유무를 판단하고 부엽을 줄이기 위하여 무게중심과 평탄도를 계산하여 영상점에서 가중값을 정의하였다. 무게중심은 수신 채널에서 신호의 분포가 집중된 위치를 수치화하며 평탄도는 채널 신호의 분산을 측정한다. 지연 후 더해주는 집속 방식과 최소 분산 빔포밍을 사용하여 구현된 수동 공동 영상에서 무게중심과 평탄도를 이용한 가중값을 적용하여 영상의 화질 개선에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험에서 지연 후 더해주는 방법과 최소 분산 빔포밍 방법에 가중값을 적용하여 영상에서 부엽이 줄어듦을 확인하였다. 고출력 초음파를 이용한 수조 실험에서도 부엽이 나타나는 영역이 줄어들어 수동 공동의 변별력이 증가함을 확인하였다.
본 논문에서는 원격 센싱이나 보안에 사용할 수 있는 밀리미터파 수동 이미징 센서를 제작하였다. 영상의 밝기 온도는 $3^{\circ}$의 분해능으로 안테나에서 측정된다. 제작한 센서는 PC에서 제어되며 pan/tilter 장치를 통해 빠른 성능을 얻는다. Pan/tilter 장치는 래스터 스캔을 통해서 2-D 영상을 스캔할 수 있다. 상하좌우로 기계적인 스캔에 의해서 $20{\times}20$ 픽셀의 영상은 400초 이내로 얻어진다. 영상은 측정 후 바로 표시되며 후처리를 위해 저장된다.
본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다.
We investigated the activation of the cerebral cortex during active movement, passive movement, and functional electrical stimulation (FES), which was provided on wrist extensor muscles. A functional magnetic resonance imaging study was performed on 5 healthy volunteers. Tasks were the extension of right wrist by active movement, passive movement, and FES at the rate of .5 Hz. The regions of interest were measured in primary motor cortex (M1), primary somatosensory cortex (SI), secondary somatosensory cortex (SII), and supplementary motor area (SMA). We found that the contralateral SI and SII were significantly activated by all of three tasks. The additional activation was shown in the areas of ipsilateral S1 (n=2), and contralateral (n=1) or ipsilateral (n=2) SII, and bilateral SMA (n=3) by FES. Ipsilateral M1 (n=1), and contralateral (n=1) or ipsilateral SII (n=1), and contralateral SMA (n=1) were activated by active movement. Also, Contralateral SMA (n=3) was activated by passive movement. The number of activated pixels on SM1 by FES ($12{\pm}4$ pixels) was smaller than that by active movement ($18{\pm}4$ pixels) and nearly the same as that by passive movement ($13{\pm}4$ pixels). Findings reveal that active movement, passive movement, and FES had a direct effect on cerebral cortex. It suggests that above modalities may have the potential to facilitate brain plasticity, if applied with the refined-specific therapeutic intervention for brain-injured patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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