본 논문은 검출기의 포화과정을 반영한 비선형 모델의 잡음 특성을 분석하고, 그러한 분석결과를 영상 신호-잡음비(Image SNR)의 분포도를 계산하기위하여 적용한다. 특별히, 검출 화소의 비선형성은 잡음분포(PDF)의 비대칭성과 화소 신호-잡음비(Pixel SNR)의 증폭이라는 두 가지 관점에서 분석되며, 제안된 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 위성의 발사 후에 카메라 이득의 변화나 기타 상황에서도, 궤도상에서 최적의 위성 카메라 운영 변수들(노출시간, 누적횟수)을 얻을 수 있음이 주요한 특징으로 강조된다.
본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.
Fires are the most common disaster and early fire detection is of great importance to minimize the consequent damage. Simple sensors including smoke detectors are widely used for the purpose but they are able to sense fires only at close proximity. Recently, due to the rapid advances of relevant technologies, vision-based fire sensing has attracted growing attention. In this paper, a novel visual sensing technique to automatically detect fire is presented. The proposed technique consists of multiple steps of image processing: pixel-level, block-level, and frame level. At the first step, fire flame pixel candidates are selected based on their color values in YIQ space from the image of a camera which is installed as a vision sensor at a fire scene. At the second step, the dynamic parts of flames are extracted by comparing two consecutive images. These parts are then represented in regularly divided image blocks to reduce pixel-level detection error and simplify following processing. Finally, the temporal change of the detected blocks is analyzed to confirm the spread of fire. The proposed technique was tested using real fire images and it worked quite reliably.
A circular image in a space don't appear as an exact circular image and appear as an oval in image buffer because distortion of camera lens, number of horizontal pixel of CCD photographing element and unmber of horizontal pixel of image buffer are not in accordance. By using familiar 3-D coordinate, know as circle's diameter, and cicle's center, you correct a pin-hole camera and get an exact circle with reprojection a circle into image buffer, according to a perspective.
We address a question of what are three main channels that can best translate other channels in ultraviolet (UV) and extreme UV (EUV) observations. For this, we compare the image translations among the nine channels of the Atmospheric Imaging Assembly on the Solar Dynamics Observatory using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks. In this study, we develop 170 deep learning models: 72 models for single-channel input, 56 models for double-channel input, and 42 models for triple-channel input. All models have a single-channel output. Then we evaluate the model results by pixel-to-pixel correlation coefficients (CCs) within the solar disk. Major results from this study are as follows. First, the model with 131 Å shows the best performance (average CC = 0.84) among single-channel models. Second, the model with 131 and 1600 Å shows the best translation (average CC = 0.95) among double-channel models. Third, among the triple-channel models with the highest average CC (0.97), the model with 131, 1600, and 304 Å is suggested in that the minimum CC (0.96) is the highest. Interestingly they are representative coronal, photospheric, and chromospheric lines, respectively. Our results may be used as a secondary perspective in addition to primary scientific purposes in selecting a few channels of an UV/EUV imaging instrument for future solar satellite missions.
In this study, we apply a deep learning model to denoising solar magnetograms. For this, we design a model based on conditional generative adversarial network, which is one of the deep learning algorithms, for the image-to-image translation from a single magnetogram to a denoised magnetogram. For the single magnetogram, we use SDO/HMI line-of-sight magnetograms at the center of solar disk. For the denoised magnetogram, we make 21-frame-stacked magnetograms at the center of solar disk considering solar rotation. We train a model using 7004 paris of the single and denoised magnetograms from 2013 January to 2013 October and test the model using 1432 pairs from 2013 November to 2013 December. Our results from this study are as follows. First, our model successfully denoise SDO/HMI magnetograms and the denoised magnetograms from our model are similar to the stacked magnetograms. Second, the average pixel-to-pixel correlation coefficient value between denoised magnetograms from our model and stacked magnetogrmas is larger than 0.93. Third, the average noise level of denoised magnetograms from our model is greatly reduced from 10.29 G to 3.89 G, and it is consistent with or smaller than that of stacked magnetograms 4.11 G. Our results can be applied to many scientific field in which the integration of many frames are used to improve the signal-to-noise ratio.
The SMT is a subsystem of the UFFO (Ultra-Fast Flash Observatory) pathfinder onboard the Lomonosov spacecraft planed to be launched in November 2011. The UFFO is designed for extremely fast observation of optical afterglow of Gamma Ray Burst (GRB). This study is primarily concerned with performance measurement of the SMT optical system under the integration and test phase. SMT is a 100mm Ritchey-Chretien type telescope with a motorized slewing mirror and a $256{\times}256$ pixels Intensified Charge-Coupled Device (ICCD) of 22.2${\mu}m$ in pixel size. SMT is designed to operate over the wavelength coverage between 200 nm and 650 nm. It has 17 arcmin FOV (Field of View), providing 4arcsec in detector pixel resolution. In this study, we describe the integration and test process of the SMT optical system and interim performance measurement results with motorized slewing mirror and ICCD.
본 논문에서는 MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 디코더에서 영상을 압축, 비교, 복원, 저장한후 디코딩 처리하는 방법을 종래의 픽셀 단위로 처리하는 방법과는 다르게 영상의 단위 화소 주변을 군집화소로 분류한 후 이를 클러스터링하여 오버랩정도를 결정 한다. 오버랩 정도의 임계치값을 결정하는데는 패턴식별을 취한후 샘플 패턴에 대한 기하구조의 파악과 결정함수의 도출로 활용된다. 특징공간이 4차원 이상이면 주어진 패턴 구조를 시각적으로 관찰할 수 없다. 이 때, 분포구조를 고찰해 볼수 있는 방법은 군집중심간의 거리, 군집별 패턴의 수 및 표준편차 등을 이용하는 방법이다. 임계치 값을 넘는 중복화면은 소거되고 넘지않는 군집화면은 패턴인식으로 복원된후 동영상으로 구현된다. 이방법이 기존의 픽셀 단위 처리하는 방법 과는 20%정도의 메모리 감축과 15%정도의 화면 복원에 성능이 향상된 것으로 판정된다.
해칭은 물체의 곡률방향을 따라 평행한 선 스트로크를 그려 모양과 음영을 표현하는 효과적인 예술적 기법이다. 본 논문에서는 주어진 스트로크 방향으로 선 스트로크를 그리는 실시간 픽셀단위 영상공간 방법을 제시한다. 본 해칭 방법은 화면 위에서 직접 적용되기 때문에 복잡한 구조를 갖는 3차원 장면을 효율적으로 실시간에 그려낼 수 있다. 우리는 본 방법을 GPU의 픽셀 쉐이더를 이용하여 구현한다.
본 포스터에서는 다목적 위성 2호의 주 탑재체인 MSC(Multi-Spectral Camera)가 TDI(Time Delayed Integration) 방식을 채택함에 따라, TDI에 의해 MSC 영상 자료가 어떻게 영향을 받게 되는 지를 연구한 내용을 설명한다. MSC는 지상 해상도가 1m인 고해상도에서 영상을 촬영하기 때문에 상대적으로 입사 광량이 부족한 문제를 안고 있음에 따라 32 line의 TDI 방식을 사용한다. TDI 방식을 사용하여 MSC에서 직하방향으로 영상을 촬영할 경우, 영상의 가운데 pixel에서 멀어질수록 TDI에 의해 영상의 MTF 값이 떨어지는 결과가 발생한다. 또한, 다목적 위성 2호는 Roll 축을 중심으로 $\pm$30도 Pitch 축을 중심으로 $\pm$30도 tilt를 하여 영상을 촬영하도록 운영될 예정이기 때문에 더더욱 TDI에 의채 영상의 MTF 값이 떨어지는 결과가 발생하게 된다. 이외에도 TDI는 다목적 위성 2호의 고도가 감소하거나, Yaw 축의 변화, Jitter 등에 의해서도 영상의 MTF 값이 감소하게 된다. 물론 MSC CCD pixel의 sampling rate인 Line Rate 값을 각각의 경우에 따라 적절한 값을 부여함으로써 TDI에 의한 MTF 값의 감소를 많은 부분은 수습할 수 있으나 완벽한 보정은 힘든 상황이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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