Colors reproduced by color imaging system are affected by various physical factors. The spectral response of the color image sensor is one of the important factors. We developed a spectral response characteristics measurement system which is composed of optical part and color analyzing part. The data from the optical part was analyzed by the color analyzing part and spectral response characteristics of R, G, B three color sensors were obtained. Using this system, the spectral response characteristics of a CCD color camera was measured. From this result, color rendition and linearity of the camera could be analyzed. This measurement system is $.$considered to be very useful for the evaluation of color image sensor characteristics. stics.
Ahn, Chi Kook;Mo, Chang Yeun;Kang, Jum-Soon;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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v.37
no.6
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pp.411-419
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2012
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
Ahn, Chi-Kook;Cho, Byoung-Kwan;Mo, Chang Yeun;Kim, Moon S.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.5
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pp.518-525
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2012
In this study, the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique was investigated for the discrimination of viable and non-viable lettuce seeds. The spectral data of hyperspectral reflectance images with the spectral range between 750 nm and 1000 nm were used to develop PLS-DA model for the classification of viable and non-viable lettuce seeds. The discrimination accuracy of the calibration set was 81.6% and that of the test set was 81.2%. The image analysis method was developed to construct the discriminant images of non-viable seeds with the developed PLS-DA model. The discrimination accuracy obtained from the resultant image were 91%, which showed the feasibility of hyperspectral reflectance imaging technique for the mass discrimination of non-viable lettuce seeds from viable ones.
The objective of this study was to evaluate the firmness and the sweetness index (SI) of tomatoes with a hyperspectral imaging (HSI) technique within the wavelength range of 1000 - 1550 nm. The hyperspectral images of 95 tomatoes were acquired with a push-broom hyperspectral reflectance imaging system, from which the mean spectra of each tomato were extracted from the regions of interest. The reference firmness and sweetness index of the same sample was measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing methods. The calibration model developed by PLS regression based on the Savitzky-Golay second-derivative preprocessed spectra resulted in a better performance for both the firmness and the SI of the tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods. The correlation coefficients ($R_{pred}$) were 0.82, and 0.74 with a standard error of prediction of 0.86 N, and 0.63, respectively. Then, the feature wavelengths were identified using a model-based variable selection method, i.e., variable importance in projection, from the PLS regression analyses. Finally, chemical images were derived by applying the respective regression coefficients on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on the firmness and the SI of the tomatoes. The results show that the proposed HSI technique has potential for rapid and non-destructive evaluation of firmness and the sweetness index of tomatoes.
In medical ultrasound imaging systems, Side lobes may appear if signals outside the imaging point are not completely removed during receive focusing. If the time signal of the side lobe overlaps with the time signal (main lobe) from the image point, it is difficult to completely remove it using filter processing in the time domain. However, In the receive focusing process, when time-channel signals are Fourier-transformed, the main lobe and side lobe signals are spatially separated in the spectral domain. Therefore, the side lobes can be suppressed by multiplying the image with magnitude weights, which are determined by the magnitudes of the main and side lobes calculated in the spectral domain. In addition, when the main lobe and the side lobe spectrum are adjacent, the distance weight was applied based on the distance between them. In a 5 MHz ultrasound imaging system using a 64-channel linear transducer, point reflector and speckle images with cysts of various brightness were synthesized and weights were applied to the ultrasound image. Using computer simulations, we confirmed that the side lobes were greatly reduced without affecting the spatial resolution in the point reflector image, and the contrast was significantly improved in the cyst image with computer simulations.
We present far-ultraviolet (FUV) observations of comet C/2001 Q4 (NEAT) obtained with Far-ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS, also called SPEAR) around perihelion between 8 and 15 May 2004. Several important emission lines, including S I (1425, 1474 ${\AA}$), C I (1561, 1657 ${\AA}$), CO (1087.9, 1340-1680 ${\AA}$) were detected. Especially, the spectral features of CO are its electronic transitions belongings to the A-X, C-X systems. We also obtained radial profile of S I, C I, H I $Ly{\beta}$ with line fitting from central coma. The production rate of several spectral lines calculated from observed FUV photon flux. FUV spectral images of S I, C I, H I $Ly{\beta}$ emission lines were obtained.
Kim, Yunseop;Reid, John F.;Hansen, Alan;Zhang, Qin
Agricultural and Biosystems Engineering
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v.1
no.2
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pp.88-94
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2000
Nitrogen (N) management is critical for corn production. On the other hand, N leaching into the groundwater creates serious environmental problems. There is a demand for sensors that can assess the plant N deficiency throughout the growing season to allow producers to reach their production goals, while maintaining environmental quality. This paper reports on the performance of a vision-based reflectance sensor for real-time assessment of N stress level of corn crops. Data were collected representing the changes in crop reflectance in various spectral ranges over several stages of development in the growing season. The performance of this non-contact sensor was validated under various field conditions with reference measurement from a Minolta SPAD meter and stepped nitrogen treatments.
When the molecule in the excited state is subject to prompt predissociation, it is quite nontrivial to obtain vibrational structure of the excited state in general. This applies to the case of photochemistry of dimethylamine (DMA:$(CH_3)_2NH$). When DMA is excited to its first electronically excited state ($S_1$), the N-H bond dissociation occurs promptly. Therefore, $S_1$ vibronic bands are homogeneously broadened to give extremely small ionization cross sections and heavily-congested spectral features, making infeasible any reasonable spectral assignment. Here, we demonstrate that the predissociation rate of the excited state could be significantly reduced by the NH/ND substitution to give the much better-resolved $S_1$ spectral feature, revealing the vibrational structure of the excited state of $DMA-d_1$ ($(CH_3)_2ND$) for the first time.
Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
In this study, we demonstrate ultrahigh-resolution spectral-domain optical coherence tomography with a 200-kHz line rate using a superluminescent diode with a -3-dB bandwidth of 100 nm at 849 nm. To increase the line rate, a subset of the total number of camera pixels is used. In addition, a partial-spectrum detection method is used to obtain OCT images within an imaging depth of 2.1 mm while maintaining ultrahigh axial resolution. The partially detected spectrum has a flat-topped intensity profile, and side lobes occur after fast Fourier transformation. Consequently, we propose and apply the super-Gaussian window function as a new window function, to reduce the side lobes and obtain a result that is close to that of the axial-resolution condition with no window function applied. Upon application of the super-Gaussian window function, the result is close to the ultrahigh axial resolution of 4.2 ㎛ in air, corresponding to 3.1 ㎛ in tissue (n = 1.35).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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