The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
This study was purpose to assessment of the resolution characteristics by using ATS 535H Basic quality assurance (QA) phantom for ultrasound. The ultrasound equipment was used Logiq P6 (Ultrasound, GE Healthcare System, Chicago, IL, USA). And the ultrasound transducer were used Convex 4C (4~5.5 MHz), Linear 11L (10~13 MHz), Sector 3SP (3~5.5 MHz) probe. As for the noise power spectrum (NPS) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Convex 4C, Linear 11L, Sector 3SP probe. The NPS value of the Convex 4C probe image was 0.0049, Linear 11L probe image was 0.0049, Sector 3SP probe image was 0.1422 when the frequency is 1.0 mm-1. The modulation transfer function (MTF) comparison results by using ATS 535H Basic QA ultrasound phantom and Linear 11L probe the MTF value of the 3 cm focus image was 0.7511 and 4 cm focus image was 0.9001 when the frequency is 1.0 mm-1. This study was presented characteristics of spatial resolution a quantitative evaluation methods by using ultrasound medical images for QA of ultrasound medical QA phantom. The quality control (QC) for equipment maintenance can be efficiently used in the clinic due to the quantitative evaluation of the NPS and MTF as the standard methods. It is meaningful in that it is applied mutatis mutandis and presented the results of physical resolution characteristics of the ultrasound medical image.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.147-150
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2008
This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS satellite image (May 25 of 2001) and QuickBird satellite image (May 1 of 2006) which resembles with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT3. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of vegetation information, three crops of paddy, com and red pepper were selected and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process is under development using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.49-55
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2000
The semiconductor industry relies on digital optical imaging for the overlay metrology of integrated circuit patterns. One critical performance demand in the particular application of digital imaging is placed on the edge resolution that is defined as the smallest detectable displacement of an edge from its image acquired in digital from. As the critical feature size of integrated circuit patterns reaches below 0.35 micrometers, the edge resolution is required to be less than 0.01 micrometers. This requirement is so stringent that fundamental behaviors of digital optical imaging need to be explored especially for the precision coordinate metrology. Our investigation reveals that the edge resolution shows quasi-random characteristics, not being simply deduced from relevant opto-electronic system parameters. Hence, a stochastic upper bound analysis is made to come up with the worst edge resolution that can statistically well predict actual indeterminate edge resolutions obtained with high magnification microscope objectives.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.413-416
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2006
As even small features can be classified as high resolution imagery, urban remote sensing is regarded as one of the important application fields in time of wide use of the commercialized high resolution satellite imageries. In this study, we have analyzed the variogram properties of high resolution imagery, which was obtained in urban area through the simple modeling and applied to the real image. Based on the grasped variogram characteristics, we have tried to decomposed two high-resolution imagery such as IKONOS and QuickBird reducing window size until the unique variogram that urban feature has come out and then been indexed. Modeling results will be used as the fundamental data for variographic analysis in urban area using high resolution imagery later on. Index map also can be used for determining urban complexity or land-use classification, because the index is influenced by the feature size.
Analyses of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) microwave radiometer (TMI) and precipitation radar (PR) data show that the rainfall inhomogeneity, represented by the coefficient of variation, decreases as rain rate increases at the low resolution (the footprint size of TMI 10 GHz channel). The rainfall inhomogeneity, however, is relatively constant for all rain rates at the high resolution (the footprint size of TMI 37 GHz channel). Consequently, radiometric signatures at lower spatial resolutions are characterized by larger dynamic range and smaller variability than those at higher spatial resolution. Based on the observed characteristics, this study develops a low-resolution (${\sim}40{\times}40$ km) rainfall retrieval algorithm utilizing realistic rainfall distributions in the a-priori databases. The purpose of the low-resolution rainfall algorithm is to make more reliable climatological rainfalls from various microwave sensors, including low-resolution radiometers.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
Human detection technologies are widely used in smart homes and autonomous vehicles. However, in order to detect human, autonomous vehicle researchers have used a high-resolution LIDAR and smart home researchers have applied a camera with a narrow detection range. In this paper, we propose a novel method using a low-cost and low-resolution LIDAR that can detect human fast and precisely without complex learning algorithm and additional devices. In other words, human can be distinguished from objects by using a new human characteristics function which is empirically extracted from the characteristics of a human. In addition, we verified the effectiveness of the proposed algorithm through a number of experiments.
Purpose: To evaluate the characteristics of (widely used) cone beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: Images were obtained with CT performance phantoms (The American Association of Physicists in Medicine; AAPM). CT phantom as the destination by using PSR $9000N^{TM}$ dental CT system (Asahi Roentgen Ind. Co., Ltd., Japan) and i-CAT CBCT (Imaging Science International Inc., USA) that have different kinds of detectors and field of view, and compared these images with the CT number for linear attenuation, contrast resolution, and spatial resolution. Results: CT number of both PSR $9000N^{TM}$ dental CT system and i-CAT CBCT did not conform to the base value of CT performance phantom. The contrast of i-CAT CBCT is higher than that of PSR $9000N^{TM}$ dental CT system. Both contrasts were increased according to thickness of cross section. Spatial resolution and shapes of reappearance was possible up to 0.6 mm in PSR $9000N^{TM}$ dental CT system and up to 1.0 mm in i-CAT CBCT. Low contrast resolution in region of low contrast sensitivity revealed low level at PSR $9000N^{TM}$ dental CT system and i-CAT CBCT. Conclusion: CBCT images revealed higher spatial resolution, however, contrast resolution in region of low contrast sensitivity was the inferiority of image characteristics.
Although stationary inverse-geometry digital tomosynthesis (s-IGDT) is able to reduce motion artifacts, image acquisition time and radiation dose, the image quality of the s-IGDT is degraded due to the truncations arisen in projections. Therefore, the effects of geometric and image acquisition conditions in the s-IGDT should be analyzed for improving the image quality and clinical applicability of the s-IGDT system. In this study, the s-IGDT images were obtained with the various X-ray source arrangement types and the various number of projections. The resolution and noise characteristics of the obtained s-IGDT images were evaluated, and the characteristics were compared with those of the conventional DT images. The s-IGDT system using linear X-ray source arrangement and 40 projections maximized the image characteristics of resolution and noise, and the corresponding system was superior to the conventional DT system in terms of image resolution. In conclusion, we expect that the s-IGDT system can be used for providing medical images in diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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