IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.413-421
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2015
Regularized Blind Deconvolution is a problem applicable in degraded images in order to bring the original image out of blur. Multichannel blind Deconvolution considered as an optimization problem. Each step in the optimization is considered as variable splitting problem using an algorithm called Alternating Minimization Algorithm. Each Step in the Variable splitting undergoes Augmented Lagrangian method (ALM) / Bregman Iterative method. Regularization is used where an ill posed problem converted into a well posed problem. Two well known regularizers are Tikhonov class and Total Variation (TV) / L2 model. TV can be isotropic and anisotropic, where isotropic for L2 norm and anisotropic for L1 norm. Based on many probabilistic model and Fourier Transforms Image deblurring can be solved. Here in this paper to improve the performance, we have used an adaptive regularization filtering and isotropic TV model Lp norm. Image deblurring is applicable in the areas such as medical image sensing, astrophotography, traffic signal monitoring, remote sensors, case investigation and even images that are taken using a digital camera / mobile cameras.
In this study, radiation sensor tips are fabricated for remote sensing of X or gamma ray with inorganic scintillators and plastic optical fiber. The visible range of light from the inorganic scintillator that is generated by radiation source is guided by the plastic optical fiber and is measured by optical detector and power-meter. Two kinds of sensor tips are designed and fabricated such as film type and powder type. Many kinds of inorganic scintillators are used to fabricate both sensor tips, and the different wavelength of emitting lights from them are measured to determine the optimal inorganic scintillator which has maximum light output. As a radiation source X-ray generator and Ir-192 are selected to test a performance of sensor tip. It is expected that the fiber-optic radiation sensor is widely used in nuclear industry and medical applications due to its special characteristics such as good flexibility, easy in processing, long lengths and no interference to electro magnetic field.
To make use of surveying data obtained from different sensors and different techniques in a common reference frame, it is a pre-requite step to register them in a common coordinate system. For this purpose, we have developed a methodology to register IKONOS-2 Satellite Imagery using ALS data. To achieve this, conjugate features from these data should be extracted in advance. In the study, linear features are chosen as conjugate features because they can be accurately extracted from man-made structures in urban area, and more easily than point features from ALS data. Then, observation equations are established from similarity measurements of the extracted features. During the process, considering the characteristics of systematic errors in IKONOS-2 satellite imagery, the transformation function were selected and used. In addition, we also analyzed how the number of linear features and their spatial distribution used as control features affect the accuracy of registration. Finally, the results were evaluated statistically and the results clearly demonstrated that the proposed algorithms are appropriate to register these data.
Owing to the rising volume of seaborne trade, oil spills damage the marine environment for over 250 yearly. Thus, various analysis methods such as the Fourier-transform infrared (FTIR), Raman spectroscope, and gas chromatography are used to monitor oil spills at sea, but these methods are expensive. Recently, to reduce operational costs, an underwater fluorometer was adopted. However, this approach is not ideal for the remote sensing of oil spills because the device gets submerged in the sea. In this study, we have designed and developed a monitoring system that uses ultraviolet fluorescence to detect spilled oil or water from a distance, as well as proposed an analyzing method defining based on water Raman signal and QF535. Each fluorescence spectrum of water, oil (crude oil), and Bunker A was obtained using the system, and was calculated and analyzed from the spectrum individually. Based on the results of the analysis, we could successfully identity water and oil at a long distance.
Trond S. Trondsen;John Meriwether;Craig Unick;Andrew Gerrard;Matthew Cooper;Devin Wyatt
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제41권2호
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pp.121-138
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2024
Advances in solar-terrestrial physics are generally linked to the development of innovative new sensor technologies, affording us ever better sensitivity, higher resolution, and broader spectral response. Recent advances in low-noise InGaAs sensor technology have enabled the realization of low-light-level scientific imaging within the short-wave infrared (SWIR) region of the electromagnetic spectrum. This paper describes a new and highly sensitive ultra-wide angle imager that offers an expansion of auroral and airglow imaging capabilities into the SWIR spectral range of 900-1,700 nm. The imager has already proven successful in large-area remote sensing of mesospheric temperatures and in providing intensity maps showing the propagation and dissipation of atmospheric gravity waves and ripples. The addition of an automated filter wheel expands the range of applications of an already versatile SWIR detector. Several potential applications are proposed herein, with an emphasis on auroral science. The combined data from this type of instrument and other existing instrumentation holds a strong potential to further enhance our understanding of the geospace environment.
An intelligent miniature humanoid robot system is designed and implemented as a platform for researching walking algorithm. The robot system consists of a mechanical robot body, a control system, a sensor system, and a human interface system. The robot has 6 dofs per leg, 3 dofs per arm, and 2 dofs for a neck, so it has total of 20 dofs to have dexterous motion capability. For the control system, a supervisory controller runs on a remote host computer to plan high level robot actions based on the vision sensor data, a main controller implemented with a DSP chip generates walking trajectories for the robot to perform the commanded action, and an auxiliary controller implemented with an FPGA chip controls 20 actuators. The robot has three types of sensors. A two-axis acceleration sensor and eight force sensing resistors for acquiring information on walking status of the robot, and a color CCD camera for acquiring information on the surroundings. As an example of an intelligent robot action, some experiments on playing soccer are performed.
Although ship's draught information onboard is substantial for both the safety of navigation and the estimation of loaded cargoes, its accuracy depends, in conventional surveying method, on the skillfulness of observers and the condition of the sea surface round the vessel. To obtain more accurate information accessibly, measuring instruments with sophisticated sensors such as mechanical, electronic and ultrasonic transducers have been developed. However, they have still limitation in accuracy and in making up a system due to the complexity of processing signal. In this paper, we propose a new technique for analyzing ultrasonic pulse signal, in order to improve the measurement accuracy and simplify a remote sensing system of draught by ultrasonic waves. In this technique, pulse signal is translated into phase curve which is composed of the phase value defined in time domain. Then, the time interval between two signals different in waveform, is waveform, is analytically determined by calculating average time difference on phase curves. Also, analytical procedure can be carried out in real time with the successive five data sampled at T/4, for high speed digital processing with computer and A/D converter. This technique is useful for measuring draught under the influence of sea condition and for interfacing its data briefly to the integrated bridge system.
Park, Ji-Eun;Park, Kyung-Ae;Park, Young-Je;Han, Hee-Jeong
한국지구과학회지
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제40권4호
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pp.315-328
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2019
Since the Coastal Zone Color Scanner (CZCS)/Nimbus-7 was launched in 1978, a variety of studies have been conducted to retrieve ocean color variables from multi-satellites. Several algorithms and formulations have been suggested for estimating ocean color variables based on multi band data at different wavelengths. Chlorophyll-a (chl-a) concentration is one of the most important variables to understand low-level ecosystem in the ocean. To retrieve chl-a concentrations from the satellite observations, an appropriate algorithm depending on water properties is required for each satellite sensor. Most operational empirical algorithms in the global ocean have been developed based on the band-ratio approach, which has the disadvantage of being more adapted to the open ocean than to coastal areas. Alternative algorithms, including the semi-analytical approach, may complement the limits of band-ratio algorithms. As more sensors are planned by various space agencies to monitor the ocean surface, it is expected that continuous monitoring of oceanic ecosystems and environments should be conducted to contribute to the understanding of the oceanic biosphere and the impact of climate change. This study presents an overview of the past and present algorithms for the estimation of chl-a concentration based on multi-satellite data and also presents the prospects for ongoing and upcoming ocean color satellites.
Images with high resolution are desired and often required in many visual applications. When resolution can not be improved by replacing sensors, either because of cost or hardware physical limits, super resolution image reconstruction method is what can be resorted to. Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce high quality and high resolution images from a set of low quality and low resolution images. The method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, including satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. The method can be either the frequency domain approach or the spatial domain approach. Much of the earlier works concentrated on the frequency domain formulation, but as more general degradation models were considered, later researches had been almost exclusively on spatial domain formulations. The method in spatial domains has three stages: i) motion estimate or image registration, ii) interpolation onto high resolution grid and iii) deblurring process. The super resolution grid construction in the second stage was discussed in this paper. We applied the Maximum APosteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from a set of low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
We developed the ocean disaster detection system(OD2S) which copes with the occurrences of ocean disasters (e. g. the red and green tide, the oil spill, the typhoon, and the sea ice) by converging and integrating the ocean color remote sensing using the satellite and the information technology exploiting the mass data processing and the pattern recognitions. This system which is based on the cosine similarity detects the ocean disasters in real time. The existing ocean color sensors which are operated in the polar orbit platforms cannot conduct the real time observation of ocean environments because they support the low temporal resolutions of one observation a day. However, geostationary ocean color imager(GOCI), the first geostationary ocean color sensor in the world, produces the ocean color images(e. g. the chlorophyll, the colored dissolved organic matter(CDOM), and the total suspended solid(TSS)), with high temporal resolutions of hourly intervals up to eight observations a day. The evaluation demonstrated that the OD2S can detect the excessive concentration of chlorophyll, CDOM, and TSS. Based on these results, it is expected that OD2S detects the ocean disasters in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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