An image fusion method is proposed on the basis of depth model segmentation to overcome the shortcomings of noise interference and artifacts caused by infrared and visible image fusion. Firstly, the deep Boltzmann machine is used to perform the priori learning of infrared and visible target and background contour, and the depth segmentation model of the contour is constructed. The Split Bregman iterative algorithm is employed to gain the optimal energy segmentation of infrared and visible image contours. Then, the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) transform is taken to decompose the source image, and the corresponding rules are used to integrate the coefficients in the light of the segmented background contour. Finally, the NSCT inverse transform is used to reconstruct the fused image. The simulation results of MATLAB indicates that the proposed algorithm can obtain the fusion result of both target and background contours effectively, with a high contrast and noise suppression in subjective evaluation as well as great merits in objective quantitative indicators.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.104-110
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2016
To get the empirical data of GPR detection and to develop the image prosessing program of GPR detection data, GPR detection were proceed by the underground pipes and cavities buried in the Chamber. In the case of non pavement and asphalt pavement, water filled cavity that was buried in 0.7m depth was able to detection. But in the case of 1.0 m and 1.3 m buring depth, water filled cavity was not able to detection. In the case of non-reinforced and reinforced concrete pavement, it was difficult to detect the cavity caused by signal interference. GPRiPP programs was developed for image processing of the GPR detection data. The major processing algorithm were background removal, stacking and gain function. With proper image processing of gain function and background removal in GPRiPP program, it was showed that similar results can be obtained with conventional image processing program.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.4B
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pp.743-754
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2000
In this paper, we propose wavelet transform image compression method using shuffling and bit plane correlation. Proposed method is that original image decompose into multiresolutions using biorthogonal wavelet transform with linear phase response property and decomposed subbands are classified by maximum classification gain. And classified data sets in each subband are quantized using arbitrary set optimum bit allocation method. Quantized data sets in each subband are shuffled and context based bit plane arithmetic encoded .In context based bit plane arithmetic encoding, the context for each subband is not assigned uniformly, but assigned according to maximum correlation direction. Our results are comparable, or superior for some images at low rates, to published state-of-the-art coders.
For efficient and accurate diagnosis of ultrasound images, the time gain compensation (TGC) and dynamic range (DR) control of the ultrasound echo signal are important. TGC is for compensating the attenuation of the ultrasound echo signal along the depth, and DR is used to control the image contrast. In this paper, we propose an algorithm for finding the optimized values of TGC and DR automatically. For TGC, the degree of compensation is determined along the depth based on the effective attenuation estimation of ultrasound signal. For DR optimization, we introduce a novel cost function on the basis of the characteristics of ultrasound image, which provides the minimum value at the optimal DR. Experiments have been performed by applying the proposed algorithm to a real US imaging system. The results show that the algorithm automatically can determine the values of TGC and DR in realtime so that the subjective quality of the corresponding US image may be good enough for diagnosis.
OSMI(Ocean Scanning Multi-Spectral Imager) raw image data(Level 0) were acquired and radiometrically corrected. We have applied two methods, using solar & dark calibration data from OSMI sensor and comparing with the SeaWiFS data, to the radiometric correction of OSMI raw image data. First, we could get the values of the gain and the offset for each pixel and each band from comparing the solar & dark calibration data with the solar input radiance values, calculated from the transmittance, BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) and the solar incidence angle($\beta$, $\theta$) of OSMI sensor. Applying this calibration data to OSMI raw image data, we got the two odd results, the lower value of the radiometric corrected image data than the expected value, and the Venetian Blind Effect in the radiometric corrected image data. Second, we could get the reasonable results from comparing OSMI raw image data with the SeaWiFS data, and get a new problem of OSMI sensor.
Lee Jei-Young;Lee Young-Ho;Kennedy Gary P.;Kim Nam-Young
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.6
no.1
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pp.18-23
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2006
In this paper, we demonstrate a fully integrated X-band image rejection down converter, which was developed using InGaP/GaAs HBT MMIC technology, consists of two single-balanced mixers, a differential buffer amplifier, a differential YCO, an LO quadratue generator, a three-stage polyphase filter, and a differential intermediate frequency(IF) amplifier. The X-band image rejection downconverter yields an image rejection ratio of over 25 dB, a conversion gain of over 2.5 dB, and an output-referred 1-dB compression power$(P_{1dB,OUT})$ of - 10 dBm. This downconverter achieves broadband image rejection characteristics over a frequency range of 1.1 GHz with a current consumption of 60 mA from a 3-V supply.
This paper describes an implementation of the analog front end (AFE) incorporated with the image signal processing (ISP) unit in the SoC, dominating the performance of the CCD image sensor system. New schemes are exploited in the high-frequency sampling to reduce the sampling uncertainty apparently as the frequency increases, in the structure for the wide-range variable gain amplifier (VGA) capable of $0{\sim}36\;dB$ exponential gain control to meet the needed bandwidth and accuracy by adopting a new parasitic insensitive capacitor array. Moreover, the double cancellation of the black-level noise was efficiently achieved both in the analog and the digital domain. The proposed topology fabricated in a $0.35-{\mu}m$ CMOS process was proved in a full CCD camera system of 10-bit accuracy, dissipating 80 mA at 15 MHz with a 3.3 V supply voltage.
T$_1$/T$_2$ weighted images are being used to give the characteristic contrast among the various tissues and the norma;/abnormal tissues. Abnormalities in tissues, in general, accompany the biochemical changes and eventually structural ones in which results in the change in T$_1$ and T$_2$ relaxation times of water protons. It has been suggested that the mapping of T$_1$/T$_2$ values may serve as a possible tool for the quantitative evaluation of the degree of abnormality. On reconstructing T$_1$/T$_2$ maps(or any other MR parametric map), only corresponding variables are to be varied, such as TE for T$_2$, TI or TR for T$_1$ and b-factor for diffusion images. But often the receiver gain is taken for the optimal usage of A/D converter, so that the set of the image data has different receiver gain. It must be corrected before any attempt to reconstruct the maps. Here we developed method of correcting receiver gain variation effect, using the standard deviation of noise on individual image. The resultant T$_1$ and T$_2$ values were very comparable to the other reported values.
A Q-band pHEMT image-rejection low-noise amplifier (IR-LNA) is presented using inter-stage tunable resonators. The inter-stage L-C resonators can maximize an image rejection by functioning as inter-stage matching circuits at an operating frequency ($F_{OP}$) and short circuits at an image frequency ($F_{IM}$). In addition, it also brings more wideband image rejection than conventional notch filters. Moreover, tunable varactors in L-C resonators not only compensate for the mismatch of an image frequency induced by the process variation or model error but can also change the image frequency according to a required RF frequency. The implemented pHEMT IR-LNA shows 54.3 dB maximum image rejection ratio (IRR). By changing the varactor bias, the image frequency shifts from 27 GHz to 37 GHz with over 40 dB IRR, a 19.1 dB to 17.6 dB peak gain, and 3.2 dB to 4.3 dB noise figure. To the best of the authors' knowledge, it shows the highest IRR and $F_{IM}/F_{OP}$ of the reported millimeter/quasi-millimeter wave IR-LNAs.
Techniques related to 360 VR service have been developed to improve the quality of the stitched image and video, where illumination compensation scheme is one of the important tools. Among the conventional illumination compensation algorithms, Gain-based compensation and Block Gain-based compensation algorithms have shown the outstanding performances in the process of making panorama picture. However, those are ineffective in the 360 VR service, because the disparity between illuminations of the multiple pictures in 360 VR is much more than that in making the panorama picture. In addition, the number of the pictures to be stitched in 360 VR system is more than that in the conventional panorama image system. Thus, we propose a preprocessing tool to enhance the illumination compensation algorithm so that the method reduces the degradation in the stitched picture of 360 VR systems. The proposed algorithm consists of 'color compensation' and 'illumination compensation'. The simulation results show that the proposed technique improve the conventional techniques without additional complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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