International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.246-253
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2016
Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.
Kim, Do-Hyeong;Sohn, B.J.;Nakajima, T.;Okada, I.;Takamura, T.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.12-16
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2002
The clear sky radiative forcings of aerosols were evaluated over East Asia. We first investigated optical characteristics of aerosol using sky radiation measurements. An algorithm of Nakajima et al. (1996) is used for retrieving aerosol parameters such as optical thickness, ${\AA}$ngstr$\"{O}$m exponent, single scattering albedo, and size distribution from sky-radiation measurements, which then can be used for examining spatial and temporal variations of aerosol. Obtaining aerosol radiative forcing at TOA and surface, a radiative transfer model is used with inputs of obtained aerosol parameters and GMS-5 satellite-based cloud optical properties. Results show that there is a good agreement of simulated downwelling radiative flux at the surface with observation within 10 W m$^{-2}$ rms errors under the clear sky condition. However, a relatively large difference up to 40 W m$^{-2}$ rms error is found under the cloudy sky condition. The computed aerosol radiative forcing at the surface shows downward flux changes ranging from -100 to -170 W m$^{-2}$ per unit aerosol optical thickness at 0.7 $\mu$m. The different values of aerosol radiative forcing among the stations is mainly due to the differences in single scattering albedo ($\omega$$_{0.7}$) and asymmetric parameter (g$_1$) related to the geographical and seasonal variations.
A GIS-based paddy inundation simulation system which is capable of simulating temporal and spatial inundation processes was established and applied in this paper. The system is composed of HEC-GeoHMS, and HEC-GeoRAS modules which interface the GIS and flood runoff models, and HEC-HMS, and HEC-RAS models which estimate the flood runoff. It was used to simulate storm runoff and inundation for a small rural watershed, the Baran HP#7, which is 10.69 $km^2$ in size. The simulated peak runoff, time to peak, and total direct runoff for eight storms were compared with the observed data. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$) for the observed peak runoff was 0.99 and an error, RMSE, 11.862 $m^3$/s for calibration stages. In the model verification, $R^2$ was 0.99 and RMSE 1.296 $m^3$/s. Paddy inundation for each paddy growing stages in study watershed were estimated using verified inundation simulation system when probability rainfall was applied.
Comparisons of measured turbulence properties in the unburned gas region of turbulent premixed flame stabilized by pilot flame, in cases of combusting and non-combusting flow conditions, are presented. Methane-air premixed jet at fuel equivalence ratio of 0.6 and 1.0 and Reynolds number of 7,000 was diagnosed using two-color laser velocimeter to obtain turbulence statistics. Same set of measurements was repeated at 21 locations within the unburned gas region of both combusting and non-combusting conditions. Velocity data were analyzed to evaluate the spatial distribution of turbulence properties including Reynolds stress, probability densities, joint probability densities and auto correlations. Contrary to assumptions of current theoretical models, significant influence of flame was observed in every property that was studied in the present investigation. The effective viscosity increased ten-fold when flame was on from cold flow values. The effect of mixing on joint probability as well as in turbulence intensity was suppressed by the flame. The measurements suggest that common assumptions of premixed flame model may result in sizable error in prediction of flame length and temperature distribution in near-field.
Recently, model-based iterative reconstruction (MBIR) has played an important role in transmission tomography by significantly improving the quality of reconstructed images for low-dose scans. MBIR is based on the penalized-likelihood (PL) approach, where the penalty term (also known as the regularizer) stabilizes the unstable likelihood term, thereby suppressing the noise. In this work we further improve MBIR by using a more expressive regularizer which can restore the underlying image more accurately. Here we used a spline regularizer derived from a linear combination of the two-dimensional splines with first- and second-order spatial derivatives and applied it to a non-quadratic convex penalty function. To derive a PL algorithm with the spline regularizer, we used a separable paraboloidal surrogates algorithm for convex optimization. The experimental results demonstrate that our regularization method improves reconstruction accuracy in terms of both regional percentage error and contrast recovery coefficient by restoring smooth edges as well as sharp edges more accurately.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.684-687
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2006
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
균질토 사면에서 파괴에 대한 확률론적모델이 제시되었다. 사면의 안전은 관례적인 안전을 보다는 파괴확률로써 측정된다. 사면파괴의 Safety Margin은 정규분포라 가정하였다. 어떤 균질한 흙층에 있어서 흙의 특성에 영향을 주는 불확실성의 원인은 본래의 공간적인 가변성, 불충분한 시료에서 오는 판단오차 그리고 실험오차등이 었다. 파괴면을 따라 존재하는 전단강도의 불확실성은 1차원 Random Field Madels로 표현되었다. 파괴aus의 양상은 대수나선 곡선을 따른다고 가정하였다. 파괴면과 그것을 따라 작용하는 힘의 통계적 특성을 유도하여 사면의 파괴확률을 계산하였다. 마지막으로 개발된 절차가 사면의 신뢰성 해석에 대한 하나의 예제 연구에 적용되었다.
본 논문에서는 2차원 전기비저항 모델링에서 후리에역변환을 계산하는 수치구적법을 비교하였다. 지수함수 및 큐빅스프라인 보간을 사용한 구적법을 균질대지 모델에 대하여 검토하였다. 이들 기술적용시, ${\lambda}_{min}$을 최소의 샘플링파수라고 할 때 0에서 ${\lambda}_{min}$까지 간격에 대한 적분은 후리에변환된 포텐샬을 대수 함수로 근사함으로써 계산하였다. 이러한 방법은 ${\lambda}=0$에서의 대수적인 불연속성에 기인한 후리에역변환의 오차를 크게 줄일 수 있다. 수치계산 결과, 샘플링간격이 적당하다면 큐빅스프라인 보간법이 지수함수 보간법보다 더 정확함을 알았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4170-4188
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2014
In this study, we present a denoising algorithm for high-frame-rate videos in an ultra-low illumination environment on the basis of Kalman filtering model and a new motion segmentation scheme. The Kalman filter removes temporal noise from signals by propagating error covariance statistics. Regarded as the process noise for imaging, motion is important in Kalman filtering. We propose a new motion estimation scheme that is suitable for serious noise. This scheme employs the small motion vector characteristic of high-frame-rate videos. Small changing patches are intentionally neglected because distinguishing details from large-scale noise is difficult and unimportant. Finally, a spatial bilateral filter is used to improve denoising capability in the motion area. Experiments are performed on videos with both synthetic and real noises. Results show that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art methods in both peak signal-to-noise ratio objective evaluation and visual quality.
본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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