The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1C
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pp.45-52
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2008
In this paper, we describe the Perceptually Weighted Histogram(PWH) and the Gaussian Weighted Histogram Intersection(GWHI) algorithms. These algorithms are able to provide positive results in image retrieval. But these histogram methods alter the histogram of an image by using particular lighting conditions. Even two pictures with little differences in lighting are not easily matched. Therefore, we propose that the Histogram Matching Algorithm(HMA) is able to overcome the problem of an image being changed by the intensity or color in the image retrieval. The proposed algorithm is insensitive to changes in the lighting. From the experiment results, the proposed algorithm can achieve up to 32% and up to 30% more recall than the PWH and GWHI algorithms, respectively. Also, it can achieve up to 38% and up to 34% more precision than PWH and GWHI, respectively Therefore, with our experiments, we are able to show that the proposed algorithm shows limited variation to changes in lighting.
The purpose of this paper is to explore an ASIC design for estimating sizes and concentrations of airborne micro-particles by the means of integrating, amplifying and digitizing electric charge signals generated by photo-sensors as it receives scattered photons by the presence of micro-particles, consisting of a pre-amplifier that detects and amplifies voltage or current signal from photo-sensor that generates charges (hole-electron pairs) when exposed to visible rays, infrared rays, ultraviolet rays, etc. according to the intensity of rays; a shaper for shaping the amplified signal to a semi-gaussian waveform; two discriminators and binary counters for outputting digital signals by comparing the magnitude of the shaped signal with an arbitrary reference voltages. The ASIC with the proposed architecture and functional blocks in this study was designed with a 0.18um standard CMOS technology from Global Foundries and the operation and performances of the ASIC has been verified by the silicons fabricated by using the process.
Xulin Hu;Junling Wang;Jianwen Huo;Ying Zhou;Yunlei Guo;Li Hu
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.4
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pp.1153-1164
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2024
In recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) have been used to search for lost or stolen radioactive sources to avoid radiation exposure for operators. To achieve autonomous localization of radioactive sources, the UGVs must have the ability to automatically determine the next radiation measurement location instead of following a predefined path. Also, the radiation field of radioactive sources has to be reconstructed or inverted utilizing discrete measurements to obtain the radiation intensity distribution in the area of interest. In this study, we propose an effective source localization framework and method, in which UGVs are able to autonomously explore in the radiation area to determine the location of radioactive sources through an iterative process: path planning, radiation field reconstruction and estimation of source location. In the search process, the next radiation measurement point of the UGVs is fully predicted by the design path planning algorithm. After obtaining the measurement points and their radiation measurements, the radiation field of radioactive sources is reconstructed by the Gaussian process regression (GPR) model based on machine learning method. Based on the reconstructed radiation field, the locations of radioactive sources can be determined by the peak analysis method. The proposed method is verified through extensive simulation experiments, and the real source localization experiment on a Cs-137 point source shows that the proposed method can accurately locate the radioactive source with an error of approximately 0.30 m. The experimental results reveal the important practicality of our proposed method for source autonomous localization tasks.
TiO2 thin films with the substitution of oxygen with nitrogen were deposited on silicon substrate by metalorganic chemical vapor deposition (MOCVD) using Ti(OCH(CH3)2)4 (titanium tetraisopropoxide, TTIP) and N2O as source materials. X-ray diffraction (XRD) results indicated that the crystal structure of the deposited thin films was anatase TiO2 with only (101) plane observed at the deposition temperatures of 36$0^{\circ}C$ and 38$0^{\circ}C$, and with (101) and (200) plane at above 40$0^{\circ}C$. Raman spectroscopic results indicated that the crystal structure was anatase TiO2 in accordance with the XRD results without any rutile, fcc TiN, or hcp TiN structure. No fundamental difference was observed with temperature increase, but the peak intensity at 194.5 cm-1 increased with strong intensity at 143.0 cm-1 for all samples. The crystalline size of the films varied from 49.2 nm to 63.9 nm with increasing temperature as determined by slow-scan XRD experiments. The refractive index of the films increased from 2.40 to 2.55 as temperature increased. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) study showed only Ti 2s, Ti 2p, C 1s, O 1s and O 2s peaks at the surface of the film. The composition of the surface was estimated to be TiO1.98 from the quatitative analysis. In the bulk of the film Ti 2s, Ti 2p, O 1s, O 2s, N 1s and N 2s were detected, and Ti-N bonding was observed due to the substitution of oxygen with nitrogen. A satellite structure was observed in the Ti 2p due to the Ti-N bonding, and the composition of titanium nitride was determined to be about TiN1.0 from the position of the binding energy of Ti-N 2p3/2 and the quatitative analysis. The spectrum of Ti 2p energy level could be the sum of a 4, 5, or 6 Gaussian curve reconstruction, and the case of the sum of the 6 Gaussian curve reconstruction was physically most meaningful. From the results of Auger electron spectroscopy (AES), it was known that the composition was not varied significantly throughout the whole thickness of the film, and silicon oxide was not observed at the interface between the film and the substrate. The composition of the film was possible (TiO2)1-x.(TiN)x or TiO2-2xNx and in this experimental condition x was found to be about 0.21-0.16.
In this paper, we present a novel method for local image descriptor called exact order based descriptor (EOD) which is robust to illumination changes and Gaussian noise. Exact orders of image patch is induced by changing discrete intensity value into k-dimensional continuous vector to resolve the ambiguity of ordering for same intensity pixel value. EOD is generated from overall distribution of exact orders in the patch. The proposed local descriptor is compared with several state-of-the-art descriptors over a number of images. Experimental results show that the proposed method outperforms many state-of-the-art descriptors in the presence of illumination changes, blur and viewpoint change. Also, the proposed method can be used for many computer vision applications such as face recognition, texture recognition and image analysis.
Red blood cells (RBCs) are customarily adhered to a bio-functionalised substrate to make them stationary in interferometric phase-imaging modalities. This can make them susceptible to receive alterations in innate morphology due to their own weight. Optical tweezers (OTs) often driven by Gaussian profile of a laser beam is an alternative modality to overcome contact-induced perturbation but at the same time a steeply focused laser beam might cause photo-damage. In order to address both the photo-damage and substrate adherence induced perturbations, we were motivated to stabilize the RBC in OTs by utilizing a laser beam of ‘arbitrary intensity profile’ generated by a source having cavity imperfections per se. Thus the immobilized RBC was investigated for phase-imaging with sinusoidal interferograms generated by a compact and robust Michelson interferometer which was designed from a cubic beam splitter having one surface coated with reflective material and another adjacent coplanar surface aligned against a mirror. Reflected interferograms from bilayers membrane of a trapped RBC were recorded and analyzed. Our phase-imaging set-up is limited to work in reflection configuration only because of the availability of an upright microscope. Due to RBC’s membrane being poorly reflective for visible wavelengths, quantitative information in the signal is weak and therefore, the quality of experimental results is limited in comparison to results obtained in transmission mode by various holographic techniques reported elsewhere.
Organic single crystal of p-toluene sulfonate(PTS) bulks and thin films were fabricated using a slow solution evaporation method. Third and fifth order nonlinear refractive indices, $n_2$and $n_3$, of PTS crystals at 1600 nm were determined by the Z-scan method and the multimode output of the PTS thin film waveguide was observed at 1350 nm. When the beam intensity is in 2-5 GW/$cm^2$, the nonlinear refractive indices are $n_{2}=6{\times}10^{-4}cm^{2}$/GW and $n_{3}=-7{\times}10^{-5}cm^{4}/GW^{2}$ and the two and three photon absorption coefficients are zero. When the beam intensity is in 5~16 GW/$cm^2$, the split-step fast Fourier transform beam propagation method simulation shows that the beam propagation in the PTS is distorted from the gaussian shape.
In this paper, we compare our proposed method with previous methods for the volumetric image segmentation using level set. In order to obtain an exact segmentation, the region and boundary information of image object are used in our proposed speed function. The boundary information is defined by the gradient vector flow obtained from the gradient images and the region information is defined by Gaussian distribution information of pixel intensity in a region-of-interest for image segmentation. Also the regular term is used to remove the noise around surface. We show various experimental results of real medical volume images to verify the superiority of proposed method.
In this paper, a blood vessel in an angiographic image, which plays an importance role in the diagnose diseases including in the eyes, brain and heart, is enhanced by using a directed diffusion technique. A fundamental component of the angiographic analysis is vessel segmentation that the proposed method provides a preprocessing of the image into a form suitable for human analysis, or more importantly, for machine analysis such the segmentation. Vessel enhancement is a challenging problem due to the complex nature of vascular trees and to imaging imperfections. Some parts of the inherent imperfections in angiography are the intensity inhomogeneity between the larger and smaller vessels, and another imperfection is the leakage of contrast agent into the background tissue that provides to low contrast between vessels and tissue. In the proposed scheme, the directed diffusion solves the problem by formulating a local geometric structure, which consists of direction and scale of the blood vessels. The diffusion process uses the local structure to enhance by a diffusivity tensor. The proposed algorithm can be applied to maintain sharpness and coherence-smooth the intra-regions into homogeneity better than traditional diffusion methods, which are Gaussian regulation and coherence enhancing diffusion.
A simple oscillating reaction model subject to additive Gaussian white noise is investigated as the model is located in the dynamic region of oscillations. The model is composed of three ordinary differential equations representing the time evolutions of X, Y, and Z, respectively. Initially, a uniform random noise is separately added to the three equations to study the effect of noise on the oscillatory cycle of X, Y, and Z. For a given value of noise intensity, the amplitude of oscillation increases monotonically with time. Furthermore, the noise is added to any one of the three equations to study the impact of noise on one species on the bifurcation behavior of the other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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