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.
Jeong, Woojin;Han, Bok Gyu;Yang, Hyeon Seok;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3092-3107
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2019
Visible-infrared image fusion is a process of synthesizing an infrared image and a visible image into a fused image. This process synthesizes the complementary advantages of both images. The infrared image is able to capture a target object in dark or foggy environments. However, the utility of the infrared image is hindered by the blurry appearance of objects. On the other hand, the visible image clearly shows an object under normal lighting conditions, but it is not ideal in dark or foggy environments. In this paper, we propose a multi-guided filter and a real-time image fusion method. The proposed multi-guided filter is a modification of the guided filter for multiple guidance images. Using this filter, we propose a real-time image fusion method. The speed of the proposed fusion method is much faster than that of conventional image fusion methods. In an experiment, we compare the proposed method and the conventional methods in terms of quantity, quality, fusing speed, and flickering artifacts. The proposed method synthesizes 57.93 frames per second for an image size of $320{\times}270$. Based on our experiments, we confirmed that the proposed method is able to perform real-time processing. In addition, the proposed method synthesizes flicker-free video.
목적: 본 연구는 설문을 통해 광과민성 난독증인 얼렌증후군(Meares-Ilren syndrome visual stress: MISViS)으로 진단을 받은 청소년을 대상으로 검사와 관련된 설문조사 및 각자 읽기에 도움이 되는 필터를 이용한 필터 사용 전, 후 읽기속도를 측정하여 읽기 속도 개선 효과를 비교분석하였다. 방법: 얼렌증후군 진단은 MISViS 선별설문결과에서 임상기준 점수(MISViS score) 2.13 이상으로 나오면 얼렌증후군이 있는 것으로 진단하였다. 읽기검사는 문맥이 맞지 않고, 내용이 없는 문장으로 구성된 검사지를 1분 동안 읽도록 하여 읽기 속도를 측정하였다. 15개의 컬러필터 그룹으로 구성되어 있는 필터 kit에서 각 그룹의 농도가 최하위인 필터를 선택하여 착용시킨 후 반응을 관찰하였다. 결과: 얼렌증후군 그룹의 MISViS score는 2.57이었고, 정상그룹의 MISViS score는 0.66이었다. 얼렌증후군 그룹의 필터착용 전과 후 읽기속도결과는 읽기속도(reading speed) $102.27{\pm}27.86(wpm)$에서 $118.87{\pm}26.99(wpm)$ (p=0.001), 정상그룹의 읽기속도는 $132.93{\pm}6.88(wpm$)에서 $133.43{\pm}6.64(wpm)$ (p=0.131)의 결과를 보였다. 두 그룹간의 필터 착용 전과 후의 오류변화 결과는 얼렌증후군 그룹이 줄생략(skipping)은 $0.25{\pm}0.62$회에서 0회(p=0.191), 단어잘못읽기(error)는 $1.83{\pm}1.69$회에서 $0.17{\pm}0.38$회 (p=0.004), 반복읽기(repetition)는 0회 이었다. 정상그룹의 줄생략(skipping)은 0회, 단어잘못읽기(error)는 $0.21{\pm}0.43$회에서 $0.07{\pm}0.27$회(p=0.336), 반복읽기(repetition)는 $0.14{\pm}0.36$회에서 0회 (p=0.165)의 결과를 보였다. 얼렌증후군 15명에서 선택된 컬러 필터의 색은 청색계열 컬러 필터의 선택비율이 40%로 가장 높게 나타났고, 정상대조군 14명에서 선택된 컬러 필터는 회색계열 컬러 선택비율이 29%로 가장 높게 나타났다. 결론: 본 연구 결과는 MISViS score가 얼렌증후군을 선별하는 기준으로 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 얼렌증후군으로 진단받은 청소년들은 각자에 적합한 컬러필터를 착용 했을 때 읽기 개선 효과에 도움이 되는 것으로 나타났다. 얼렌증후군에서 컬러필터 선택은 개인에 적합한 고유의 컬러필터 파장이 서로 다르므로 선택을 신중하게 해야 할 것으로 사료된다.
난청인의 청력 손실은 개인별로 다양하므로 기존의 대칭적으로 주파수 밴드별 청각 필터를 구현하는 방법은 다양한 형태의 난청인의 청력 손실을 적절하게 모사해주지 못한다. 각 중심주파수와 음성의 입력크기에 따라 청각 필터의 형태가 비대칭적으로 바뀌고 청력손실이 있는 난청인은 청력 손실에 따라 청각필터의 형태가 정상인들과는 다른 형태로 바뀌게 되며 음질에도 차이가 있다. 본 연구에서는 난청인의 난청 정도에 따라 변하는 비대칭 청각 특성을 잘 반영한 청각필터를 구현하여 몇 가지 실험을 통해 각 구현된 청각 필터의 성능을 객관적으로 평가하였다. 실험은 구현된 청각 필터를 통한 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 와 log likelihood ratio (LLR)를 사용하였으며 그 값을 통해 처리된 음성의 객관적인 음질과 왜곡정도를 평가 하였다. 청력 손실을 주었을 때 대칭과 비대칭 청각 필터사이의 PESQ 와 LLR 값을 실험해 본 결과 청각 필터 간의 큰 차이를 보였다. 위 실험 결과들로 대칭과 비대칭 청각 필터의 형태에 따라서 음성의 음질에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 특히, 난청이 있을 때 중심 주파수별 청각 필터의 비대칭적 형태 변화가 난청인이 받아들이는 음질에 영향이 있었다.
본 연구에서는 저온유동성 성능검사 시스템 구현을 통해 디젤 차량용 통합형 연료필터의 성능을 평가한다. 저온유동성시험 장치의 시험조건은 경유(또는 등유)를 사용하고, 상온, -20 및 $-30^{\circ}C$ 에서 경유공급압력 $3.4kgf/cm^2$, 연료공급량 60 l/H, 설정전류 30 A 및 전압은 $13V_{dc}$를 사용한다. 시료시험으로 통합필터를 지그에 장착하고, 경유(또는 등유)를 일정압력과 유량으로 설정하여 챔버 탱크와 필터에 채운 후, 설정시간 동안 설정온도로 냉각한 후, 필터 전후에 따라 유압과 시동시간, 히터의 소모전류 및 전력을 측정한다.
The filter bank multicarrier modulation (FBMC) technique is one of multicarrier modulation technique (MCM), which is mainly used to improve channel capacity of cognitive radio (CR) network and frequency spectrum access technique. The existing FBMC System contains serial to parallel converter, normal QAM modulation, Radix2 inverse FFT, parallel to serial converter and poly phase filter. It needs high area, delay and power consumption. To further reduce the area, delay and power of FBMC structure, a new clock gating technique is applied in the QAM modulation, radix2 multipath delay commutator (R2MDC) based inverse FFT and unified addition and subtraction (UAS) based FIR filter with parallel asynchronous self time adder (PASTA). The clock gating technique is mainly used to reduce the unwanted clock switching activity. The clock gating is nothing but clock signal of flip-flops is controlled by gate (i.e.) AND gate. Hence speed is high and power consumption is low. The comparison between existing QAM and proposed QAM with clock gating technique is carried out to analyze the results. Conversely, the proposed inverse R2MDC FFT with clock gating technique is compared with the existing radix2 inverse FFT. Also the comparison between existing poly phase filter and proposed UAS based FIR filter with PASTA adder is carried out to analyze the performance, area and power consumption individually. The proposed FBMC with clock gating technique offers low power and high speed than the existing FBMC structures.
본 연구에서는 CNN과 빅데이터 기술을 이용한 Deep Learning을 통해 흉부 X-ray 영상 분류 및 정확성 연구에 대하여 알아보고자 한다. 총 5,873장의 흉부 X-ray 영상에서 Normal 1,583장, Pneumonia 4,289장을 사용하였다. 데이터 분류는 train(88.8%), validation(0.2%), test(11%)로 분류하였다. Convolution Layer, Max pooling layer pool size 2×2, Flatten layer, Image Data Generator로 구성하였다. Convolution layer가 3일 때와 4일 때 각각 filter 수, filter size, drop out, epoch, batch size, 손실함수 값을 설정하였다. test 데이터로 Convolution layer가 4일 때, filter 수 64-128-128-128, filter size 3×3, drop out 0.25, epoch 5, batch size 15, 손실함수 RMSprop으로 설정 시 정확도가 94.67%였다. 본 연구를 통해 높은 정확성으로 분류가 가능하였으며, 흉부 X-ray 영상뿐만 아니라 다른 의료영상에서도 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
Recently, a real-time, pocket-sized aethalometer (microAeth$^{(R)}$ model AE51) has been developed by Magee Scientific Inc. for measuring the concentration of black carbon in the atmosphere. In this study, two aethalometers, models AE-16 and AE-51, which measure the optical absorption of carbon particles at infrared 880 nm, were operated at time interval of 5-min between January 9 and February 10, 2010 at an urban site of Gwangju, to compare the accuracy of black carbon (BC) concentrations reported from the AE-51 model and to investigate reasonable sampling time of filter media in the AE-51. The air samples in the AE-51 and AE-16 models are collected on T60 (Teflon coated glass fiber) filter media (filter spot area: 0.07 $cm^2$) and quartz fiber roll-tape filter (filter spot area: 1.67 $cm^2$), respectively. Real-time measurement results indicate that when the filters were clean, the AE-51 BC was greater than or similar to the AE-16 BC data. However as the filter spots become darker, the AE-16 BC concentrations were higher than the AE-51 BC data and the difference in the BC concentrations from two AE models becomes gradually increased. Relative error in the AE-51 and AE-16 BC concentrations showed significance difference depending on used time of the filter in the AE-51 model, weather pattern, levels of air pollution, etc, ranging from 11.5% (used time of the filter in AE-51: 1,595 min) to 52.5% (used time of the filter in AE-51: 2,085 min). When considering the used time of one filter ticket in the AE-51 model and difference (or relative error %) between AE-16 and AE-51 BC concentrations, it is recommended that the standard sampling time per one filter ticket within the AE-51 model be less than approximately 24 hr (1,440 min) under the normal weather conditions except for severe haze and mist events.
The identification problem of instrument faults in PWR pressurizer is considered. The instrument failure detection technique in this paper consists of two filters, a normal-mode Kalman filter which estimates plant states in normal operation and a bias estimator which estimates the magnitudes and directions of bias faults. The concept of threshold based on the residual of a Kalman filter in normal operation is introduced. The bias estimator is driven when the absolute value of residual exceeds the threshold. The suggested failure detection algorithm is applied to a PWR pressurizer. Computer simulations show that the prompt detection of bias fault can be performed very successfully when there exist instrument faults.
This paper suggests a method to improve the performance of the pathological/normal voice classification. The effectiveness of the mel frequency-based filter bank energies using the fisher discriminant ratio (FDR) is analyzed. And mel frequency cepstrum coefficients (MFCCs) and the feature vectors through the linear discriminant analysis (LDA) transformation of the filter bank energies (FBE) are implemented. This paper shows that the FBE LDA-based GMM is more distinct method for the pathological/normal voice classification than the MFCC-based GMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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