원격 열화상으로 관측된 지붕표면 온도 분포 자료를 활용하여 쿨루프(Cool Roof)에 기인한 겨울철 난방부하에 대한 근거 자료를 확보하는 것이 본 연구의 목적이다. 원격 열화상은 지붕색상(흰색, 검은색, 청색, 녹색)에 따른 지붕표면 온도의 광역 분포패턴을 가시적으로 제시하였는데, 이는 사람의 눈으로 볼 수 있는 범위에 국한된 데이터만을 제시하는 현지조사와는 확연히 다른 특성을 보여주었다. 겨울철에 높은 태양 반사율을 갖는 쿨루프의 표면 온도는 일반 지붕에 비해 $3^{\circ}C{\sim}9^{\circ}C$ 정도 낮은 것으로 확인되었다. 쿨루프가 여름철에 일반지붕과 비교해서 $18.4^{\circ}C$ 정도 낮은 표면온도를 보여주었기 때문에 겨울철에 쿨루프로 인해 감소된 온도가 여름철에 비해 현격하게 낮아 쿨루프가 한국의 기후조건에서 상당한 잠재력이 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 원격 열화상을 이용하여 광역 열분포를 정량적으로 제시하였기 때문에 쿨루프로 인한 겨울철 난방 부하를 객관적으로 검증하는 과정에서 중요한 참고 자료로 사용될 수 있을 것이다.
Herein, a case of missed upper lumbar disc herniation, diagnosed by thorough neurological examination, digital infrared thermographic imaging[DITI], and repeated magnetic resonance[MR] image study, is reported. A 36-year-old female presented with intractable leg pain on left anterior thigh. Although she underwent lumbar MR image at other hospital, she was misdiagnosed as acute sprain. Neurological examination suggested the possibility of upper lumbar disc herniation, which was confirmed by DITI, MRI, and selective root block. After operation, her leg pain was significantly improved. It should be considered that upper lumbar disc herniation might be misdiagnosed as an acute sprain, as in our case. A high index of suspicion based on thorough neurological examination is most important in such cases. Then, multi-access such as DITI, MR image, and selective block, base on thorough neurological examination, are warranted.
This paper explored the results of experimental investigation on carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composite sample with thermal wave technique. The thermal wave technique combines the advantages of both conventional thermal wave measurement and thermography using a commercial Infrared camera. The sample comprises the artificial inclusions of foreign material to simulate defects of different shape and size at different depths. Lock-in thermography is employed for the detection of defects. The temperature field of the front surface of sample was observed and analysed at several excitation frequencies ranging from 0.562 Hz down to 0.032 Hz. Four-point methodology was applied to extract the amplitude and phase of thermal wave's harmonic component. The phase images are analyzed to find qualitative and quantitative information about the defects.
In this paper, detection based - adaptive windowed nonlinear filter(DB-AWNF) is proposed for removing salt-pepper noise in infrared image. This filter is composed of impulse detector and window-size-variable median filters. Impulse detector checks whether current pixel is impulse or not using range function and nonlinear location estimator. If impulse is detected, current pixel is filtered according to four kinds of local masks by use of median filter. If not, current pixel is delivered to output like identity filter. In Qualitative view, the proposed could have removed heavy corrupted noise up to 30% and reserved the details of image. In quantitative view, PSNR was measured. The proposed could have about 12-31[dB] more improved performance than those of median $(3{\times}3)$ filter and 13-29[dB] more improved performance than those of median $(5{\times}5)$ filter.
We introduce a novel Visual Inertial Odometry (VIO) algorithm designed to improve the performance of thermal-inertial odometry. Thermal infrared image, though advantageous for feature extraction in low-light conditions, typically suffers from a high noise level and significant information loss during the 8-bit conversion. Our algorithm overcomes these limitations by approximating a 14-bit raw pixel histogram into a Gaussian mixture model. The conversion method effectively emphasizes image regions where texture for visual tracking is abundant while reduces unnecessary background information. We incorporate the robust learning-based feature extraction and matching methods, SuperPoint and SuperGlue, and zero velocity detection module to further reduce the uncertainty of visual odometry. Tested across various datasets, the proposed algorithm shows improved performance compared to other state-of-the-art VIO algorithms, paving the way for robust thermal-inertial odometry.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
본 논문은 초음파 적외선 열화상과 위상잠금 방법을 이용하여 이종금속용접(STS304 and SA106 Gr. b)된 파이프의 응력부식균열 결함을 검출하였다. 초음파 가진장치는 출력 250 Watt, 주파수 20 kHz이었다. 실험 결과 이종금속용접부의 파이프 내부에 위치한 균열을 적외선 열화상을 이용하여 검출할 수 있었다. 실제 PT검사를 통하여 배관 내부의 균열이 하나가 아닌 일정한 범위 안에 하나 이상의 크랙이 존재하여 열화상 이미지 상에 넓은 범위의 hot spot 이미지를 만들어 냈음을 파악할 수 있었다. 또한 기존 기술로 검출이 용이하지 못한 마이크로 폭의 미세균열을 검출할 수 있었다. 또한, 초음파탐상기술은 $10\;{\mu}m$ 미세크랙의 폭을 갖은 균열을 쉽게 검출하지 못하였다. 그러나 초음파 적외선 열화상 기술은 결함 검출하였다.
최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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