There are common features, in both imaging surveys and image processing, between astronomical observations and remote sensing. Handling large amounts of data, in an easy and fast way, has become a common issue. Implementing pipeline software can be a solution to the problem, one which allows the processing of various kinds of data automatically. As a case study, the development of pipeline software for the EIS (European Southern Observatory Imaging Survey) is introduced. The EIS team has been conducting a sky survey to provide candidate targets to the 250 VLTs (Very Large Telescopes) observations. The survey data have been processed in a sequence of five major data corrections and reductions, i.e. preprocessing, flat fielding, photometric and astrometric corrections, source extraction, and coaddition. The processed data are eventually distributed to the users. In order to provide automatic processing of the vast volume of observed data, pipeline software has been developed. Because of the complexity of objects and different characteristic of each process, it was necessary to analyze the whole works of the EIS survey program. The overall tasks of the EIS are identified, and the scheme of the EIS pipeline software is defined. The system structure and the processes are presented, and in-depth flow charts are analyzed. During the analyses, it was revealed that handling the data flow and managing the database are important for the data processing. These analyses may also be applied to many other fields which require image processing.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.40
no.1
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pp.130-138
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2003
The classical image reconstruction for stripmap-mode Synthetic Aperture Radar is the Range-Doppler algorithm. When the spotlight-mode SAR system was envisioned, Range-Doppler algorithm turned out to fail rapidly in this SAR imaging modality. Thus, what is referred to as Polar format algorithm, which is based on the Plane wave approximation, was introduced for imaging from spotlight-mode SAR raw- data. In this paper, we have studied for the raw data processing schemes in the spotlight-mode Synthetic Aperture Radar. We apply the Wavefront Reconstruction scheme that does not utilize the approximation in spotlight-mode SAR imaging modelity, and compare the performance of target imaging with the Polar format inversion scheme.
Purpose: Tomatoes, an important agricultural product in fresh-cut markets, are sometimes a source of foodborne illness, mainly Salmonella spp. Growth cracks on tomatoes can be a pathway for bacteria, so its detection prior to consumption is important for public health. In this study, multispectral Visible/Near-Infrared (NIR) reflectance imaging techniques were used to determine optimal wavebands for the classification of defect tomatoes. Methods: Hyperspectral reflectance images were collected from samples of naturally cracked tomatoes. To classify the resulting images, the selected wavelength bands were subjected to two-band permutations, and a supervised classification method was used. Results: The results showed that two optimal wavelengths, 713.8 nm and 718.6 nm, could be used to identify cracked spots on tomato surfaces with a correct classification rate of 91.1%. The result indicates that multispectral reflectance imaging with optimized wavebands from hyperspectral images is an effective technique for the classification of defective tomatoes. Conclusions: Although it can be susceptible to specular interference, the multispectral reflectance imaging is an appropriate method for commercial applications because it is faster and much less expensive than Near-Infrared or fluorescence imaging techniques.
In this paper we present (1) analysis of imaging sonar measurement for two-view relative pose estimation of an autonomous vehicle and (2) bundle adjustment and 3D reconstruction method using imaging sonar. Sonar has been a popular sensor for underwater application due to its robustness to water turbidity and visibility in water medium. While vision based motion estimation has been applied to many ground vehicles for motion estimation and 3D reconstruction, imaging sonar addresses challenges in relative sensor frame motion. We focus on the fact that the sonar measurement inherently poses ambiguity in its measurement. This paper illustrates the source of the ambiguity in sonar measurements and summarizes assumptions for sonar based robot navigation. For validation, we synthetically generated underwater seafloor with varying complexity to analyze the error in the motion estimation.
Because single-photon emission computed tomography (SPECT) is one of the widely used nuclear medicine imaging systems, it is extremely important to acquire high-quality images for diagnosis. In this study, we designed a super-resolution (SR) technique using dense block-based deep convolutional neural network (CNN) and evaluated the algorithm on real SPECT phantom images. To acquire the phantom images, a real SPECT system using a99mTc source and two physical phantoms was used. To confirm the image quality, the noise properties and visual quality metric evaluation parameters were calculated. The results demonstrate that our proposed method delivers a more valid SR improvement by using dense block-based deep CNNs as compared to conventional reconstruction techniques. In particular, when the proposed method was used, the quantitative performance was improved from 1.2 to 5.0 times compared to the result of using the conventional iterative reconstruction. Here, we confirmed the effects on the image quality of the resulting SR image, and our proposed technique was shown to be effective for nuclear medicine imaging.
Confirming the direct link between neural circuit activity and animal behavior has been a principal aim of neuroscience. The genetically encoded calcium indicator (GECI), which binds to calcium ions and emits fluorescence visualizing intracellular calcium concentration, enables detection of in vivo neuronal firing activity. Various GECIs have been developed and can be chosen for diverse purposes. These GECI-based signals can be acquired by several tools including two-photon microscopy and microendoscopy for precise or wide imaging at cellular to synaptic levels. In addition, the images from GECI signals can be analyzed with open source codes including constrained non-negative matrix factorization for endoscopy data (CNMF_E) and miniscope 1-photon-based calcium imaging signal extraction pipeline (MIN1PIPE), and considering parameters of the imaged brain regions (e.g., diameter or shape of soma or the resolution of recorded images), the real-time activity of each cell can be acquired and linked with animal behaviors. As a result, GECI signal analysis can be a powerful tool for revealing the functions of neuronal circuits related to specific behaviors.
A novel ceramic Gas Electron Multiplier (GEM) has been developed to meet the demand of high counting rate for the neutron detection which is an alternative to 3He-based detector at China Spallation Neutron Source (CSNS). An experiment was performed to measure the neutron transmittance of ceramic-GEM and FR4-GEM at the small angle neutron scattering (SANS) instrument. The result showed the ceramic-GEM has higher transmittance and less self-scattering especially for cold neutrons. One single ceramic GEM could give a gain of 102-104 in the mixture gas of Ar and CO2 (90%:10%) and its energy resolution was about 27.7% by using 55Fe X ray of 5.9 keV. A prototype has been developed in order to investigate the performances of the ceramic GEM-based neutron detector. Several neutron beam tests, including detection efficiency, spatial resolution, two-dimensional imaging, and wavelength spectrum, were carried out at CSNS and China Mianyang Research Reactor (CMRR). The results show that the ceramic GEM-based neutron detector is a good candidate to measure the high intensity neutrons.
Khorshidi, Abdollah;Khosrowpour, Behzad;Hosseini, S. Hamed
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.7
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pp.1597-1601
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2020
Background: Non-destructive evaluation of defects in metals or composites specimens is a regular method in radiographic imaging. The maintenance examination of metallic structures is a relatively difficult effort that requires robust techniques for use in industrial environments. Methods: In this research, iron plate, lead marker and tungsten defect with a 0.1 cm radius in spherical shape were separately simulated by MCNP code and SuperMC software. By 192Ir radiation source, two exposures were considered to determine the depth of the actual defined defect in the software. Also by the code, displacement shift of the defect were computed derived from changing the source location along the x- or y-axis. Results: The computed defect depth was identified 0.71 cm in comparison to the actual one with accuracy of 13%. Meanwhile, the defect position was recognized by disorder and reduction in obtained gamma flux. The flux amount along the x-axis was approximately 0.5E+11 units greater than the y-axis. Conclusion: This study provides a method for detecting the depth and position of the defect in a particular sample by combining code and software simulators.
We developed an electronic lens for acoustic imaging systems, which is linear array with 31 microphones equally spaced with distance 34mm. Resonant frequency fo receiver circuit coupled to microphone is 20 kHz. We arranged 16 microphones horizontally and 15 microphones vertically, so that the array allows us to obtain a 2 dimensional angle of source, and to track the motion of source in real time. Due to the problem of aliasing in discrete Fourier Transfrom, the maximum observable angle of the lens is limited to 15${\circ}$. We also employed quadrature phase detection scheme to adjust the focus. We have tested the acoustic lens with a personal computer in an anechoic room and obtained the results agreed with the acoustic imaging theory.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.10
s.115
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pp.1057-1066
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2006
Acoustic streaming Induced by longitudinal vibration at 30 kHz is visualized for a test fluid flow between the stationary glass plate and ultrasonic vibrating surface with particle imaging velocimetry (PIV) To measure an increase in the velocity of air flow due to acoustic streaming, the velocity of air flow in a gap between the heat source and ultrasonic vibrator is obtained quantitatively using PIV. The ultrasonic wave propagating into air in the gap generates steady-state secondary vortex called acoustic streaming which enhances convective cooling of the stationary heat source. Heat transfer through air in the gap is represented by experimental convective heat transfer coefficient with respect to the gap. Theoretical analysis shows that gaps for maximum heat transfer enhancement are the multiple of half wavelength. Optimal gaps for the actual design are experimentally found to be half wavelength and one wavelength. A drastic temperature variation exists for the local axial direction of the vibrator according to the measurement of the temperature distribution in the gap. The acoustic streaming velocity of the test fluid in the gap is at maximum when the gap agrees with the multiples of half wavelength of the ultrasonic wave, which are specifically 6 mm and 12 mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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