본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.
소형 적외선영상 호밍센서는 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 유도무기의 눈에 해당된다. 유도무기 내부에 여러 구성품들과 함께 전원과 통신 라인을 함께 사용하기 때문에 전자기파 간섭에 대한 부분이 매우 중요하다. 특히 케이블로 연결되어 있는 전원과 통신 라인을 통한 CE(Conducted Emission)의 영향이 매우 중요하다. 케이블을 통하여 유도무기 다른 구성품들에 전기적 영향을 직접적으로 줄 수 있다. 본 논문에서는 케이블을 통하여 입력되는 전원과 통신 라인에 대한 전자기 간섭 회피를 위한 EMI 필터와 케이블 설계에 대하여 설명한다. 또한 설계된 EMI 필터 제작 후 MIL-STD-461G의 CE102 시험을 통하여 설계 만족에 대하여 설명한다.
적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.
This paper describes the design principles and methods of electronic processor for thermal imager with 320$\times$240 staring array infrared detector. For the detector's nonuniformity correction and excellent image quality, we have designed the multi-point correction method using the defocusing technique of the optics. And to enhance the image of low contrast and improve the detection capability, the new technique of histogram processing has been designed. Through these image processing techniques, we have developed the high quality thermal imager and acquired a satisfactory thermal image. The result of MRTD(Minimum Resolvable Temperature Difference) is $0.1^{\circ}C$ at 4cycles/mard.
In this paper, we propose an edge detection algorithm for auto focus of infrared camera. We designed and implemented the edge detection of infrared image by using a spatial filter on FPGA. The infrared camera should be designed to minimize the image processing time and usage of hardware resource because these days surveillance systems should have the fast response and be low size, weight and power. we applied the $3{\times}3$ mask filter which has an advantage of minimizing the usage of memory and the propagation delay to process filtering. When we applied Laplacian filter to extract contour data from an image, not only edge components but also noise components of the image were extracted by the filter. These noise components make it difficult to determine the focus state. Also a bad pixel of infrared detector causes a problem in detecting the edge components. So we propose an adaptive edge detection filter that is a method to extract only edge components except noise components of an image by analyzing a variance of pixel data in $3{\times}3$ memory area. And we can detect the bad pixel and replace it with neighboring normal pixel value when we store a pixel in $3{\times}3$ memory area for filtering calculation. The experimental result proves that the proposed method is effective to implement the edge detection for auto focus in infrared camera.
Imaging in the Short Wave Infrared (SWIR) provides several advantages over the visible and near-infrared regions: enhanced image resolution in in foggy or dusty environments, deep tissue penetration, surveillance capabilities with eye-safe lasers, assessment of food quality and safety. Commercially available SWIR imagers are fabricated by integrating expensive epitaxial grown III-V compound semiconductor sensors with Si-based readout integrated circuits(ROIC) by indium bump bonding Infrared image sensors made of solution-processed quantum dots have recently emerged as candidates for next-generation SWIR imagers. They combine ease of processing, tunable optoelectronic properties, facile integration with Si-based ROIC and good performance. Here, we review recent research and development trends of various application fields of SWIR image sensors and nano-materials capable of absorption and emission of SWIR band. With SWIR sensible nano-materials, new type of SWIR image sensor can replace current high price SWIR imagers.
Aiming at infrared thermal images with different buried depth defects, we study a variety of image segmentation algorithms based on the threshold to develop global search ability and the ability to find the defect area accurately. Firstly, the iterative thresholding method, the maximum entropy method, the minimum error method, the Ostu method and the minimum skewness method are applied to image segmentation of the same infrared thermal image. The study shows that the maximum entropy method and the minimum error method have strong global search capability and can simultaneously extract defects at different depths. However none of these five methods can accurately calculate the defect area at different depths. In order to solve this problem, we put forward a strategy of "divide and conquer". The infrared thermal image is divided into several local thermal maps, with each map containing only one defect, and the defect area is calculated after local image processing of the different buried defects one by one. The results show that, under the "divide and conquer" strategy, the iterative threshold method and the Ostu method have the advantage of high precision and can accurately extract the area of different defects at different depths, with an error of less than 5%.
A hyperspectral imaging spectrometer has shown significant advantages in performance over other existing ones for remote sensing applications. It can collect hundreds of narrow, adjacent spectral bands for each image, which provides a wealth of information on unique spectral characteristics of objects. We have developed a compact hyperspectral imaging system that successively shows high spatial and spectral resolutions and fast data processing performance. In this paper, we present an overview of the hyperspectral imaging system including the strucure of geometrical optics and several image processing schemes such as wavelength calibration and noise reduction for image data on Visible and Near-Infrared(VNIR) and Shortwave-Infrared(SWIR) band.
In this paper, we implement a multi-touch system using FIDR. The implementation consists of hardware manufacture and development of image processing system. In the hardware system, touch screen, infrared LED placements and infrared camera are made. The image processing procedure is to extract each pointer's coordinates from image data and includes binary-coding, noise-elimination, labeling and calculation of mass center. From the implementation, we are able to make a multi-touch system with considerably lower cost than the existing ones.
Visual saliency detection is an essential task because it is an important part of various vision-based applications. There are many techniques for saliency detection in color images. However, the number of methods for saliency detection in infrared images is limited. In this paper, we introduce a simple approach for saliency detection in infrared images based on the thresholding technique. The input image is thresholded into several Boolean maps, and an initial saliency map is calculated as a weighted sum of the created Boolean maps. The initial map is further refined by using thresholding, morphology operation, and a Gaussian filter to produce the final, high-quality saliency map. The experiment showed that the proposed method has high performance when applied to real-life data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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