This paper describes a method to measure a weldment surface temperature for estimating variations of the weld pool size in the gas metal arc(GMA) welding processes. An Infrared sensing system is designed to measure the radiation emitted from the top surface of the weldment, The interference effect of the electric arc to the measurement is rejected by detecting the low peaks of the noisy signal. An optimizing criterion, in which the correlation between the weld quality and the measured temperature is maximized, is also proposed to determine the optimal measurement location.
Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.
Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.
압축 센싱에서 측정 행렬 A의 3s-Restricted Isometry Constant가 1/2 혹은 $1/\sqrt{3}$보다 작다면 모든 s-Sparse 벡터 $x{\in}R^N$는 측정 벡터 y=Ax 또는 잡음이 섞인 벡터 y=Ax+e로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 화질을 개선하기 위한 autofocus 기법 중에 대표적 인 것이 PGA(Phase Gradient Autofocus) 이다. PGA는 고차항 위상 오차를 추정할 수 있으며 잡음이 많은 환경에 강인성을 가지는 장점이 있지만, spotlight 모드에 최적화 되어있는 기법으로 stripmap 모드에서 사용하기에는 부적합하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 PGA를 stripmap 모드에서 적용한 기법을 소개하고, PGA 성능에 많은 영향을 미치는 ROI(Region of Interest) 선정 방식을 제시하였다. 또한 제안된 기법은 먼저 점표적 시뮬레이션을 통해 검증되었고, 최종적으로 이를 실제 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 적용하여 SAR 영상 화질을 개선시킨 결과를 보였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.260-262
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2006
One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.
Orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템에서 희소 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 후보 support 집합들을 구성하여 마지막 반복과정에서 최소 잔차를 이용하는 multiple candidate matching pursuit (MuCaMP) 기법을 제안한다. MuCaMP 가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위한 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{N+K}<\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+3\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 후보 support 집합들의 크기에 따른 성능과 MuCaMP의 복원 성능이 기존의 기법들에 비해 우수함을 확인하였다.
무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱 기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.
A significant trial has been performed for estimation of noise level of a cross flow fan for air conditioning system. In general, measurements of noise level of machinery require rigorous equipment involving an anechoic chamber with precision gauges. The apparatus is expensive to utilize and is not easy to construct. In this work, we adopt static pressure sensing from an ordinary pressure transducer for prediction of noise level of a rotating fan. The present procedure is finding sound pressure from the static pressure by manipulating Light-Curle equation depicts noisy energy in terms of pressure on surfaces of noise generators. Sound power level near core unit of the fan is evaluated with the present methodology in a normal laboratory room without any sound absorbers. The method is easy and shows good prediction results compared with precise measurements by using microphones.
Ghost imaging (GI) technology is developing rapidly, but there are inevitably some limitations such as the influence of atmospheric turbulence. In this paper, we study a ghost imaging system in atmospheric turbulence and use a gamma-gamma (GG) model to simulate the medium to strong range of turbulence distribution. With a compressed sensing (CS) algorithm and generative adversarial network (GAN), the image can be restored well. We analyze the performance of correlation imaging, the influence of atmospheric turbulence and the restoration algorithm's effects. The restored image's peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index map (SSIM) increased to 21.9 dB and 0.67 dB, respectively. This proves that deep learning (DL) methods can restore a distorted image well, and it has specific significance for computational imaging in noisy and fuzzy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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