본 논문에서는 적외선 영상에서 영역확장 및 온라인 분산을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 화염검출 방법은 화염 후보영역을 효과적으로 검출하기 위하여, 먼저 적외선 자기 영상에 높은 임계값을 적용하여 초기 화염영역의 후보영역을 분할하고, 영역확장 방법을 이용하여 유사한 높은 값을 갖는 이웃영역으로 확장시켜 최종후보영역을 검출한다. 분할된 후보영역은 나대지 와 건물같은 비 화염 영역을 포함할 수 있기 때문에, 화염 영역을 검출하기 위하여 분할영역을 시간에 따라 추적하면서, 각 후보영역의 밝기 값의 변화 정도를 추적영역의 분산을 온라인 갱신에 의해 효과적으로 계산하였다. 적외선 영상에서의 실험을 통하여 영영 확장 방법과 온라인 분산에 의한 제안방법이 적외선 영상에서 효율적으로 화염을 검출함을 보였다.
Kim, Euihyun;Kim, Sang-Wan;Jung, Hahn Chul;Ryu, Joo-Hyung
대한원격탐사학회지
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제37권1호
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pp.69-84
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2021
Awareness of boats is a main issue in areas of fishery management, illegal fishing, and maritime traffic, etc. For the awareness, Automatic Identification System (AIS) and Vessel-Pass System (V-PASS) have been widely used to collect the boat-related information. However, only using these systems makes it difficult to collect the accurate information. Recently, satellite-based data has been increasingly used as a cooperative system. In 2015, U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) developed a boat detection algorithm using Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day & Night Band (DNB) data. Although the detections have been widely utilized in many publications, it is difficult to estimate the night-time fishing boats immediately. Particularly, it is difficult to estimate the threshold due to the lunar irradiation effect. This effect must be corrected to apply a single specific threshold. In this study, the moon phase was considered as the main frequency of this effect. Considering the moon phase, relational expressions are derived and then used as offsets for relative correction. After the correction, it shows a significant reduction in the standard deviation of the threshold compared to the threshold of NOAA. Through the correction, this study can set a constant threshold every day without determination of different thresholds. In conclusion, this study can achieve the detection applying the single specific threshold regardless of the moon phase.
본 연구에서는, 열상장비(thermal imaging equipment)로 촬영한 적외선 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 임펄스 잡음(impulse noise)과 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 제거하는 웨이브렛 변환 기반 방법을 논의한다. 효과적인 잡음제거를 위하여 잡음으로 손상된 적외선 영상에 대하여 상세 부분대역 웨이브렛 계수에 대한 미분과 중앙절대편차(median absolute deviation)를 이용한 문턱값 설정방법을 제안하였다. 특히, 임펄스성 잡음제거를 위해서 웨이브렛 계수를 미분하여 임펄스 잡음의 위치를 나타내는 이진 마스크를 생성하는 방법을 채택하였다. 이와 같은 방법에 의해, 모서리와 잡음을 구분하는 적응 문턱 값 설정을 보다 효율적으로 얻을 수 있었고, 기존 웨이브렛 수축법과 비교를 통하여 제안한 잡음제거 방법의 타당성을 확인하였다.
Mastitis is a major problem for the global dairy industry and causes substantial economic losses from decreasing milk production and considerable compositional changes in milk, reducing milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm and chemometric method for classification to detect milk from mastitic cows was investigated. A total of 189 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 27 days, consecutively, and analyzed for somatic cells (SCC). Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in the spectral range from 1100 to 2500nm. All samples were divided into calibration set and test set. Class variable was assigned for each sample as follow: healthy (class 1) and mastitic (class 2), based on milk SCC content. The classification of the samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two concentration of SCC - 200 000 cells/ml and 300 000 cells/ml, respectively, were used as thresholds fer separation of healthy and mastitis cows. The best detection accuracy was found for models, obtained using 200 000 cells/ml as threshold and smoothed absorbance data - 98.41% from samples in the calibration set and 87.30% from the samples in the independent test set were correctly classified. SIMCA results for classes, based on 300 000 cells/ml threshold, showed a little lower accuracy of classification. The analysis of changes in the loading of first PC factor for group of healthy milk and group of mastitic milk showed, that separation between classes was indirect and based on influence of mastitis on the milk components. The accuracy of mastitis detection by SIMCA method, based on NIR spectra of milk would allow health screening of cows and differentiation between healthy and mastitic milk samples. Having SIMCA models, mastitis detection would be possible by using only DIR spectra of milk, without any other analyses.
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
The purpose of this study was to compare the experimental pain threshold when used in luminous lamp radiation and nonluminous lamp radiation with healthy person. Thirty normal subjects were randomly assigned two groups: a luminous lamp radiation group, and a nonluminous lamp radiation group. The infrared lamps were applied on L3 for thirty minutes. Each group was measured for experimental pain threshold and local temperature before, 15 and 30 minute radiation. For statistical differences in change of the experimental pain threshold and local temperature due to differences in lamp ray was compared using the independent t-test. And, General linear model for profile plots test was used. The results were as: 1. Local temperature was significantly increased in the nonluminous lamp group (p<.01). 2. Experimental pain thershold was significantly increased in the luminous lamp group (p<.05),(p<.01). This study indicate that luminous lamp radiation was more effects of increase experimental pain thershold than nonluminous lamp radiation. Further study is needed to compare the effects of after period radiation.
In this paper, we propose a robust clutter pre-thresholding method using background adaptive Threshold Map for the clutter rejection in the complex coastal environment. The proposed algorithm is composed of the use of Threshold Map's and method of its calculation. Additionally we also suggest an automatic decision method of Thresold Map's update. Experimental results on some sets of real infrared image sequence show that the proposed method could remove clutters effectively without any loss of detection rate for the aim target and reduce processing time dramatically.
A portable infrared laser transmitter delivering a highly uniform detectable beam was demonstrated. It incorporates a flexible beam shaper, comprising a perforated diffuser sheet in conjunction with a pinhole. The beam shaper plays the prominent role of flexibly tailoring the incoming light via both scattering and diffraction, in order to equalize the effective beam width over a long distance. The intensity profile of a generated beam was practically observed, demonstrating that a substantially uniform beam of 70-cm width was achieved for a given threshold detection level, with an average deviation of 6% over a range of 600 m.
In this paper, we propose soft dead pixels detection method by analysing different response at hot and cold images. Abnormal pixels are able to effect detecting a small target. It also makes confusing real target or not cause of changing target size. Almost exist abnormal pixels after image signal processing even if dead pixels are removed by dead pixel compensation are called soft dead pixels. They are showed defect in final image. So removing or compensating dead pixels are very important for detecting object. The key idea of this proposed method, detecting dead pixels, is that most of soft deads have different response characteristics between hot image and cold image. General infrared cameras do NUC to remove FPN. Working 2-reference NUC must be needed getting data, hot & cold images. The way which is proposed dead pixel detection is that we compare response, NUC gain, at each pixel about two different temperature images and find out dead pixels if the pixels exceed threshold about average gain of around pixels.
본 연구는 SPOT-4 위성의 VEGETATION-1 센서의 가시 채널, 근적외 채널, 단파 적외채널 자료를 이용하여 눈과 구름을 구별하기 위해 새롭게 제시된 알고리즘을 평가하기 위한 것이다. 눈과 구름의 마스크를 위해 전통적으로 이용되고 있는 임계치 방법들은 본 연구에서 좋은 결과를 보여 주지 못하였다 따라서 K-means 군집화 방법이 이러한 임계치 방법 대신 본 연구에서 사용되었다. 군집화에서는 두 임계치 알고리즘을 통합하여 적설과 구름을 그룹화 시켜 동시에 추출한 화소들을 적용하였다. 이것은 전체 영상을 군집화에 적용시킬 때와 비교해 군집화의 과정을 단순화시키고 나아가 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 얻어진 결과를 임계치 방법이 적용되었을 때의 결과와 비교함과 동시에 VEGETATION 자료의 분별능력을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 이용하였을 때, 구름과 눈의 분별 능력은 상당히 향상되었다. 분별 오차는 임계치 방법을 사용하였을 때 보다 구름에 대해 19.4% 적설에 대해 9.7% 정도 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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