The combustion instability was experimentally investigated in model gas turbine combustor with dual swirl burner. When such instability occurs, a strong coupling between pressure oscillation and unsteady heat release excites a self-sustained acoustic wave which results in a loud sound, and can even cause fatal damage to the combustor and entire system. In present study, to understand the combustion instability with a premixed mixture, the detailed periods of pressure and heat release data in unstable flame mode were investigated by various measurement methods at relatively rich condition and lean condition near flammable limits. Also, to prepare the utilization of synthetic natural gas (SNG) fuel in gas turbine system, an investigation was conducted using a simulated SNG including methane as a reference fuel to examine the effects of $H_2$ content on flame stability. These results provide that the instability due to flash-back behaviour like CIVB phenomenon occurred at rich condition, while the repetition of relighting and extinction caused the oscillation of lean condition near flammable limit. From the analysis of $H_2$ content effects, it is also confirmed that the instability frequency is proportional to the laminar burning velocity at both rich and lean condition.
The paper deals with the problems of environmental sanitation, especially in transportation, hotels, restaurants and public gathering places which are desirable to be improved for the 24th Seoul Olympic Games 1988. Suggestions are made for better attitudes and practices for the employees and citizens to maintain the higher standards of cleanliness of personal, premises and the environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.499-501
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2001
본 논문에서는 각 광원의 위치에 대해 미리 구한 라디안스 맵에 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 적용하여 난반사 라디안스 맵과 거울반사 라디안스 맵을 구한다. 필셀 BRDF를 얻기 위한 입력으로 반사요소가 분리된 라디안스 맵을 사용하였다. 따라서, 광원의 조작에 대해 난반사와 거울반사 이미지를 각각 제어할 수 있다. 시간-색 공간에서의 반사요소 분리방법을 사용함으로써, 이미지의 전역 정보가 아니라 지역 정보만을 이용한 반사요소 분리가 가능하다.
In order to accurately perform multispectral imaging using a multiplexed illumination, intensity of illumination in a scene must be uniform. For image acquisition that requires accurate color information, even if not multispectral imaging, the illumination information must be accurate, and a flat light source or illumination calibration is performed for accurate illumination characteristics. In this paper, we propose a method of color correction to uniformly illuminate an image with non-uniform illumination intensity. The proposed method uses multispectral imaging instead of illumination calibration for color correction. First of all, we perform multispectral imaging with two images obtained from non-uniformity illumination to acquire spectral reflectance. The obtained reflection spectrum is relit as the illumination characteristic of the image obtained from general planar light such as fluorescent light or sunlight. By comparing the image obtained by relighting with the uniformly illuminated image, the non-uniformity of the illumination is confirmed, and the color correction is performed as the image obtained from the uniform image. It is expected that the experimental results will confirm whether the non-uniformity of the illumination is uniformly corrected and reduce the restriction of illumination in obtaining the color information of the image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.2
s.308
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pp.63-71
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2006
Denoising and reconstruction of color images are extensively studied in the field of computer vision and image processing. Especially, denoising and reconstruction of color face images are more difficult than those of natural images because of the structural characteristics of human faces as well as the subtleties of color interactions. In this paper, we propose a denoising method based on PCA reconstruction for removing complex color noise on human faces, which is not easy to remove by using vectorial color filters. The proposed method is composed of the following five steps: training of canonical eigenface space using PCA, automatic extraction of facial features using active appearance model, relishing of reconstructed color image using bilateral filter, extraction of noise regions using the variance of training data, and reconstruction using partial information of input images (except the noise regions) and blending of the reconstructed image with the original image. Experimental results show that the proposed denoising method maintains the structural characteristics of input faces, while efficiently removing complex color noise.
Although radiosity can represent diffuse reflections of the object surfaces by modeling energy exchange in 3D space, there are some restrictions for real-time applications because of its computation loads. Therefore, GPU(Graphics Processing Unit) based radiosity algorithms have been presented actively to improve its rendering performance. We implement the progressive refinement radiosity on GPU by G. Coombe in 3D scene that is constructed with HDR(High Dynamic Range) radiance map. This radiosity method can generate a photo-realistic rendering image in 3D space, where the synthetic objects were illuminated by the environmental light sources. In the simulation results, the rendering performance is analyzed according to the resolution of the texel in the environmental map and mipmaping. In addition, we compare the rendering results by our method with those by the incremental radiosity.
This paper proposes an image system that can efficiently measure the spectral reflectance of a scene using RGB cameras and LED light sources. Multispectral imaging system is composed of LED controllers, LED clusters and RGB cameras. It captures full-spectral images at real-time. The system adopts a simple, empirical linear model to estimate the full spectral reflectance at each pixel. Since the model is linear, the reconstruction is efficient and stable. We estimated the spectral reflectance of various scenes using the system and showed the effectiveness of the proposed system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.179-181
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2016
조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.37-42
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2003
전반사는 물체의 사실적인 모습을 나타내는데 중요한 요소이지만 컴퓨터 비전에서는 처리하기 어려운 장애 요소이다. 본 논문에서는 영상기반 재조명을 위하여 조명 조건이 다른 복수의 영상으로부터 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 전반사 성분이 존재하는 영상과 난반사 성분만이 존재하는 영상에 대하여 난반사 성분의 RGB 값은 서희 비율을 유지하면서 변한다는 성질을 이용하여 전반사 성분을 분리한다. 그리고 실험을 통하여 이 알고리즘의 유효성을 확인하였다.
Kim, Jinsung;Noh, Gaeun;Nam, Hyeongil;Park, Jong-Il
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.235-238
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2022
본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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