In this paper, we propose a new image alignment technique based on CUDA SURF in order to solve the initial image alignment problem that frequently occurs in machine vision applications. Machine vision systems using multi-spectral images have recently become more common for solving various decision problems that cannot be performed by the human vision system. These machine vision systems mostly use markers for the initial image alignment. However, there are some applications where the markers cannot be used and the alignment techniques have to be changed whenever their markers are changed. In order to solve these problems, we propose a new image alignment method for multi-spectral machine vision applications based on SURF extracting image features without depending on markers. In this paper, we propose an image alignment method that obtains a sufficient number of feature points from multi-spectral images using SURF and removes outlier iteratively based on a least squares method. We further propose an effective preliminary scheme for removing mismatched feature point pairs that may affect the overall performance of the alignment. In addition, we reduce the execution time by implementing the proposed method using CUDA based on GPGPU in order to guarantee real-time operation. Simulation results show that the proposed method is able to align images effectively in applications where markers cannot be used.
Background: A gamma energy identifying algorithm using spectral decomposition combined with smoothing method was suggested to confirm the existence of the artificial radio isotopes. The algorithm is composed by original pattern recognition method and smoothing method to enhance the performance to identify gamma energy of radiation sensors that have low energy resolution. Materials and Methods: The gamma energy identifying algorithm for the compact radiation sensor is a three-step of refinement process. Firstly, the magnitude set is calculated by the original spectral decomposition. Secondly, the magnitude of modeling error in the magnitude set is reduced by the smoothing method. Thirdly, the expected gamma energy is finally decided based on the enhanced magnitude set as a result of the spectral decomposition with the smoothing method. The algorithm was optimized for the designed radiation sensor composed of a CsI (Tl) scintillator and a silicon pin diode. Results and Discussion: The two performance parameters used to estimate the algorithm are the accuracy of expected gamma energy and the number of repeated calculations. The original gamma energy was accurately identified with the single energy of gamma radiation by adapting this modeling error reduction method. Also the average error decreased by half with the multi energies of gamma radiation in comparison to the original spectral decomposition. In addition, the number of repeated calculations also decreased by half even in low fluence conditions under $10^4$ ($/0.09cm^2$ of the scintillator surface). Conclusion: Through the development of this algorithm, we have confirmed the possibility of developing a product that can identify artificial radionuclides nearby using inexpensive radiation sensors that are easy to use by the public. Therefore, it can contribute to reduce the anxiety of the public exposure by determining the presence of artificial radionuclides in the vicinity.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) is a modulation technique that allows the transmission of high data rates over wideband radio channels subject to frequency selective fading by dividing the data into several narrowband and flat fading channels. OFDM has high spectral efficiency and channel robustness. However, a major drawback of OFDM is that the peak-to-average power ratio (PAPR) of the transmitted signals is high, which causes nonlinear distortion in the received data and reduces the efficiency of the high power amplifier in the transmitter. The most straightforward method to solve this problem is to use a nonlinear mapping algorithm to transform the signal into a new signal that has a smaller PAPR. One of the latest nonlinear methods proposed to reduce the PAPR is the $L_2$-by-3 algorithm, which is based on the discrete sliding norm transform. In this paper, a new algorithm based on the $L_2$-by-3 method is proposed. The proposed method is very simple and has a low complexity analysis. Simulation results show that the proposed method performs better, has better power spectral density, and is less sensitive to the modulation type and number of subcarriers than $L_2$-by-3.
We propose a new method of masking cloud-affected pixels in satellite ocean color imageries such as of GLI. Those pixels, mostly found around cloud pixels or in scattered cloud area, have anomalous features in either in chlorophyll-a estimate or in water reflectance. This artifact is most likely caused by residual error of inter-band registration correction. Our method is to check the pixel-wise 'soundness' of the spectral water reflectance Rw retrieved after the atmospheric correction. First, we define two spectral ratio between water reflectance, IRR1 and IRR2, each defined as RW(B1)/RW (B3) RW (B3) and as RW (B2)/RW(B4) respectively, where $B1{\sim}B4$ stand for 4 consecutive visible bands. We show that an almost linear relation holds over log-scaled IRR1 and IRR2 for shipmeasured RW data of SeaBAM in situ data set and for GLI cloud-free Level 2 sub-scenes. The method we propose is to utilize this nature, identifying those pixels that show significant discrepancy from that relationship. We apply this method to ADEOS-II/GLI ocean color data to evaluate the performance over Level-2 data, which includes different water types such as case 1, turbid case 2 and coccolithophore bloom waters.
In this study, we propose a frequency domain spectral element method (SEM) for the vibration analysis of a multi-span beam subjected to a moving point force. This study is an extension of the authors' previous study for a single-span beam subjected to a moving point force, where the two-element model-based SEM was applied. In this study, each span of a multi-span beam is represented by the Timoshenko beam model and the moving point force is transformed into the frequency domain as a series of each stationary point force distributed on the multi-span beam. The span at which a stationary point force is located is represented by two-element model, but all other spans are represented by one-element models. The vibration responses to a moving point force are obtained by superposing all individual vibration responses generated by each stationary point force. The high accuracy and computational efficiency of the proposed SEM are verified by comparing the solutions by SEM with exact analytical solutions by the integral transform method (ITM) as well as the solutions by the finite element method (FEM).
In estimating the freguency-dependent attenuation coefficient, we analyzed the range-dependent ultrasonic beam and proposed the method of calculating the experimental equation of beam pattern in order to reduce the error on the influence of beam pattern. These experimental equations are divided into the spectral centroid and the spec ural standard deviation slope according to axial propagation length. These are repnesented by the first-order equation in the near field of the beam and the second- order eqLlatlon In the far field. In order to prove the validity of this method, the attenuation coefficients of the non-corrected ease and the corrected case are compared. Using the reflected signal from acryle plate, the attenuation coefficients were estimated by the spectral shift method ann the spectral difference method. The result shows attenuation coeffi talents after correction are better than attenuation coefficients before correction. And this method can be applied In vivo measurement.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.7
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pp.134-135
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1999
This paper presents a speech enhancement method with spectral subtraction using wavelet, wavelet packet and cosine packet transforms which are known as multiresolutional signal analysis method. The performance of each method is compared with the conventional spectral subtraction method. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental result demonstrate that cosine packet shows the best result in objective performance measure as well as subjective shows less musical noise than the conventional spectral subtraction method after removing the noise components.
This study aims to evaluate performance of various image fusion methods based on the spectral responses of high-resolution optical satellite sensors such as KOMPSAT-2, QuickBird and WorldView-2. The image fusion methods used in this study are GIHS, GIHSA, GS1 and AIHS. A quality evaluation of each image fusion method was performed with both quantitative and visual analysis. The quantitative analysis was carried out using spectral angle mapper index (SAM), relative global dimensional error (spectral ERGAS) and image quality index (Q4). The results indicates that the GIHSA method is slightly better than other methods for KOMPSAT-2 images. On the other hand, the GS1 method is suitable for Quickbird and WorldView-2 images.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.7
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pp.741-749
/
2003
In this paper, we investigated the degree of compensation for WDM channel signal distortion due to chromatic dispersion, self phase modulation(SPM) and cross phase modulation(XPM). The considered system is 120 Gbps (3${\times}$40 Gbps) intensity modulation direct detection(IM/DD) WDM transmission system with path-averaged intensity approximation(PAIA) mid-span spectral inversion(MSSI) as compensation method. This system have highly nonlinear dispersion shifted fiber(HNL-DSF) as nonlinear medium in optical phase conjugator(OPC). We use 1 dB eye opening peralty(EOP) in order to evaluate the characteristics of compensation for distorted WDM channels. We confirmed that improvement of transmission distance and performance is achieved by MSSI method to distorted long-haul IM/DD WDM channels due to chromatic dispersion, SPM and XPM. And in the aspect of compensation for distorted pulse due to XPM, the MSSI method is effective to IM/DD WDM transmission system with high fiber dispersion coefficient.
Far infrared ceramic/aluminum composite powders for thermal spray were fabricated by spray drying method and investigated the characteristics of the plasma sprayed coating layers, I.e. microstructure, phases, thermal shock resistance and spectral emissivity. The shape of the spray dried composite powder was spherical and the particle size distribution was 34~105${\mu}m $. Aluminum was distributed homogeneously in the spray dried composite powder. Spectral emissivity of the plasma sprayed coating layer ranges from 3 to 14${\mu}m $ whereas spectral emissivity of the raw ceramic powder ranges from 8 to 14${\mu}m $. And then spectral emissivity of the coatings was better than that of the raw powder but spectral emissivity was decreased with increasing aluminum content. It was found that aluminum content ranging from 20 to 30wt% was suitable for fabricating far-infrared radiator by plasma spraying method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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