In this paper, theoretical channels model of Synthetic Aperture Radiometer is presented. Based on this model, how amplitude imbalance, phase imbalance and mutual coupling between the different channels effect brightness temperature image retrieving is analyzed. The computer simulation results are also presented to find out the cause of the along-track streaks usually appeared in the retrieved brightness temperature image. In addition, a new system calibration approach is introduced to solve this problem.
In this paper, surface defects and typical illumination mechanisms for steel plates are analyzed, and then optimum illumination mechanism is selected using discrete wavelet transform (DWT) synthetic images and discriminant measure (DM). The DWT synthetic images are generated using component images decomposed by Haar wavelet transform filter. The best synthetic image according to surface defects is determined using signal to noise ratio (SNR). The optimum illumination mechanism is selected by applying discriminant measure (DM) to the best synthetic images. The DM is applied using the tenengrad-euclidian function. The DM is evaluated as the degree of contrast using the defect boundary information. The performance of the optimum illumination mechanism is verified by quantitative data and intuitive image looks.
Impingement cooling utilizing synthetic jets is emerging as a popular cooling technique because of its high local cooling efficiency. The interaction between the vortex structure of the synthetic jet and the surface is crucial in understanding the mechanism of this technique. In this study, the impinging vortex structure and its advection are investigated by experiments with jet-to-surface spacing $2{\leq}H/D{\leq}7$, and synthetic jet Reynolds number $5120{\leq}Re{\leq}9050$. Using phase-locked particle image velocimetry, ensemble averaged (phase averaged) flow fields are obtained, and vortex identification and quantification techniques are applied. The shape, trajectory, and intensity change of the vortex are assessed. A sharp decline in the vortex intensity and the occurrence of a counter-rotating vortex at the impingement point are observed.
A Particle Image Velocimetry(PIV) algorithm is developed to analyze whole flow field both qualitatively and quantitatively. The practical use of PIV requires the use of fast, reliable, computer-based methods for tracking numerous particles suspended in a flow field. The TSS, NTSS, FFT-Hybrid, which are developed in the area of image compression and coding, are introduced to develop fast vector search algorithm. The numerical solution of the lid-driven cavity flow by the ADI algorithm with the Wachspress Formula is introduced to produce synthetic data for the validation of the tracking algorithms. The algorithms are applied to image data of real flow experiments. The comparisons in CPU time and mean error show, with a small loss of accuracy, CPU time for tracking is reduced considerably.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1486-1501
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2021
The removal of accessories from the face is one of the essential pre-processing stages in the field of face recognition. However, despite its importance, a robust solution has not yet been provided. This paper proposes a network and dataset construction methodology to remove only the glasses from facial images effectively. To obtain an image with the glasses removed from an image with glasses by the supervised learning method, a network that converts them and a set of paired data for training is required. To this end, we created a large number of synthetic images of glasses being worn using facial attribute transformation networks. We adopted the conditional GAN (cGAN) frameworks for training. The trained network converts the in-the-wild face image with glasses into an image without glasses and operates stably even in situations wherein the faces are of diverse races and ages and having different styles of glasses.
It needs to accumulate a store of know-how on the design, precision processing and appraisement for metering pump which is a kind of gear pump fer synthetic fibers. But the period and cost fur development is not effective, because designers experience many trial and error for the pump design and manufacturing process. Therefore, in order to curtail the period and cut down expenses, the analysis and simulation system is required for a designed metering pump. In this study, the pump simulation software was developed with the visual C++ language and the image processing algorithm, and was investigated through a discharge test for the planetary gear type metering pump.
Jongmin, Lee;Yongwan, Kim;Jinsung, Choi;Ki-Hong, Kim;Daehwan, Kim
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.98-102
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2023
This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.
자기 지도 학습을 이용한 이상 탐지는 일반적으로 합성 데이터를 생성해 정상과 이상을 학습하고, 실제 이상 데이터를 테스트 데이터로 사용하여 이상 탐지 성능을 측정한다. 정상 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하기 위해 기존 연구에서는 원본 이미지에서 특정 패치를 자르고 붙이는 식으로 합성 데이터를 생성한다. 이런 방식에서 정상 데이터와 유사한 정도는 패치 개수와 크기에 따라 달라지므로 이상 탐지 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 패치 크기 및 개수를 다르게 하여 합성 데이터를 생성한 뒤 사전 학습된 모델을 사용하여 정상 데이터와의 유사성 측정 및 분석을 진행하였고 모델을 학습시켜 이상 탐지 성능을 측정하여 보았다.
고해상도 레이다 영상은 탑재체 및 플랫폼 등 시스템 설계 변수에 비교적 민감할 수 있다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 기반의 2차원 SAR 영상 형성 및 영상 품질 분석을 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이터는 유연성과 확장성을 고려하여 주요 모듈로 구성하고 Matlab코드를 이용하여 GUI 기반으로 구성하였다. 주요 기능은 SAR 시스템 설계 파라미터를 이용하여 SAR 신호를 생성할 수 있으며, RDA(Range-Doppler Algorithm)을 이용하여 영상을 형성하고 SAR시스템 파라미터가 영상의 질에 미치는 영향을 다양하게 분석할 수 있다. 특히, 본 시뮬레이터는 시스템 환경에 따라 파라미터 설정을 용이하게 할 수 있으므로 항공기 및 위성 탑재체 등의 SAR 시스템 설계와 SAR 영상 품질 분석에 효과적으로 활용할 수 있다.
Lee, Jung Hwan;Han, In Ho;Kim, Dong Hwan;Yu, Seunghan;Lee, In Sook;Song, You Seon;Joo, Seongsu;Jin, Cheng-Bin;Kim, Hakil
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제63권3호
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pp.386-396
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2020
Objective : To generate synthetic spine magnetic resonance (MR) images from spine computed tomography (CT) using generative adversarial networks (GANs), as well as to determine the similarities between synthesized and real MR images. Methods : GANs were trained to transform spine CT image slices into spine magnetic resonance T2 weighted (MRT2) axial image slices by combining adversarial loss and voxel-wise loss. Experiments were performed using 280 pairs of lumbar spine CT scans and MRT2 images. The MRT2 images were then synthesized from 15 other spine CT scans. To evaluate whether the synthetic MR images were realistic, two radiologists, two spine surgeons, and two residents blindly classified the real and synthetic MRT2 images. Two experienced radiologists then evaluated the similarities between subdivisions of the real and synthetic MRT2 images. Quantitative analysis of the synthetic MRT2 images was performed using the mean absolute error (MAE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Results : The mean overall similarity of the synthetic MRT2 images evaluated by radiologists was 80.2%. In the blind classification of the real MRT2 images, the failure rate ranged from 0% to 40%. The MAE value of each image ranged from 13.75 to 34.24 pixels (mean, 21.19 pixels), and the PSNR of each image ranged from 61.96 to 68.16 dB (mean, 64.92 dB). Conclusion : This was the first study to apply GANs to synthesize spine MR images from CT images. Despite the small dataset of 280 pairs, the synthetic MR images were relatively well implemented. Synthesis of medical images using GANs is a new paradigm of artificial intelligence application in medical imaging. We expect that synthesis of MR images from spine CT images using GANs will improve the diagnostic usefulness of CT. To better inform the clinical applications of this technique, further studies are needed involving a large dataset, a variety of pathologies, and other MR sequence of the lumbar spine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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