Infrared thermography is an emerging approach to non-contact, non-intrusive, and non-destructive inspection of various solid materials such as metals, composites, and semiconductors for industrial and research interests. In this study, data processing was applied to infrared thermography measurements to detect defects in metals that were widely used in industrial fields. When analyzing experimental data from infrared thermographic testing, raw images were often not appropriate. Thus, various data analysis methods were used at the pre-processing and processing levels in data processing programs for quantitative analysis of defect detection and characterization; these increased the infrared non-destructive testing capabilities since subtle defects signature became apparent. A 3D finite element simulation was performed to verify and analyze the data obtained from both the experiment and the image processing techniques.
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.5039-5055
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2018
The quality of natural outdoor images captured by visible camera sensors is usually degraded by the haze present in the atmosphere. In this paper, a fast image dehazing method based on visible image and near-infrared fusion is proposed. In the proposed method, a visible and a near-infrared (NIR) image of the same scene is fused based on the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) to generate a dehazed color image. The color of the fusion image is regulated through haze concentration estimated by dark channel prior (DCP). The experiment results demonstrate that the proposed method outperforms the conventional dehazing methods and effectively solves the color distortion problem in the dehazing process.
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.
Uniformity is a key feature of state-of-the-art infrared focal planed array (IRFPA) and infrared imaging system. Unlike traditional infrared telescope facility, a ground-based infrared radiant characteristics measurement system with an IRFPA not only provides a series of high signal-to-noise ratio (SNR) infrared image but also ensures the validity of radiant measurement data. Normally, a long integration time tends to produce a high SNR infrared image for infrared radiant characteristics radiometry system. In view of the variability of and uncertainty in the measured target's energy, the operation of switching the integration time and attenuators usually guarantees the guality of the infrared radiation measurement data obtainted during the infrared radiant characteristics radiometry process. Non-uniformity correction (NUC) coefficients in a given integration time are often applied to a specified integration time. If the integration time is switched, the SNR for the infrared imaging will degenerate rapidly. Considering the effect of the SNR for the infrared image and the infrared radiant characteristics radiometry above, we propose a-wide-dynamic-range NUC algorithm. In addition, this essasy derives and establishes the mathematical modal of the algorithm in detail. Then, we conduct verification experiments by using a ground-based MWIR(Mid-wave Infared) radiant characteristics radiometry system with an Ø400 mm aperture. The experimental results obtained using the proposed algorithm and the traditional algorithm for different integration time are compared. The statistical data shows that the average non-uniformity for the proposed algorithm decreased from 0.77% to 0.21% at 2.5 ms and from 1.33% to 0.26% at 5.5 ms. The testing results demonstrate that the usage of suggested algorithm can improve infrared imaging quality and radiation measurement accuracy.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
In this paper, we propose an efficient scene based non-uniformity correction algorithm which performs the offset correction using the uniform obtained from input scenes for Infrared camera. In general, pixel outputs of a infrared detector can not be uniform. Therefore, the non-uniformity correction procedure need to be performed to make the image outputs uniform. A typical non-uniformity correction method uses a black body at the laboratory to obtain the output of the infrared detector's pixels for two temperatures, HOT and COLD, and calculates the non-uniformity correction parameters. However, output characteristics of the Infrared detector changes while the Infrared camera is operated, the fixed pattern noise of the Infrared detector and dead pixels are generated. To remove the noise, the offset correction is generally performed. The offset correction procedure usually need the additional device such as a thermo-electric cooler, shutter, or non-uniformity correction lens. Therefore, we introduce a general scene based non-uniformity correction technique without additional equipment, and then we propose an improved non-uniformity correction algorithm based on image to solve the problem of the existing technique.
Objective : Infrared thermal image is usually utilized for the diagnotic value of verious disease. We investigated the penile temperature of erectile dysfunction patient. Methods : We mesured the thermal difference of penile infrared thermal image in erectile dysfunction patient group and control group. Results : 1. Patient group's thermal degree is lower than Control group's in Kwanwon, Left scrotum, medial part of thigh. 2. The Kwanwon's temperature is especially showed lower than other mesured point's in erectile dysfunction patient group. Conclusion : According to the above results, it could be suggested that penile infrared image help us diagnostic value of erectile dysfunction patient.
A synthetic infrared image can be effectively utilized in various fields such as the recognition and tracking of targets as long as its quality is good enough to reflect the real situations. One way to improve its quality is to use the reference atmosphere which best describes atmospheric properties of regional areas. The east asian reference atmosphere has been developed to represent atmospheric properties of the east asia including Korean peninsula. However, few research has been conducted to examine the effects of this east asian reference atmosphere on the modeling and simulation. In this regard, this paper analyzes the effects of the east asian reference atmosphere on a synthetic infrared image. The research compares the atmospheric transmittance, the surface temperature, and the radiance obtained by using the east asian reference atmosphere with those of the midlatitude reference atmosphere which has been widely applied in the east asia. The results show that the differences of the atmospheric transmittance, the surface temperature, and the radiance between the east asian reference atmosphere and the midlatitude reference atmosphere are significant especially during the daytime. Therefore, it is recommended to apply the east asian reference atmosphere for generating a synthetic infrared image with targets in the east asia.
본 논문은 조명변화에 민감하지 않고, 사진에 대한 오인식을 방지하기 위한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용하며, 적외선 영상으로 조명변화의 민감성을 해결하고, 깊이 영상으로 사진과 같은 2차원 영상에 대한 오인식을 방지한다. 적외선과 깊이 영상을 동시에 이용한 얼굴 검출 방법과 얼굴 인식을 위한 특징 추출 및 매칭 방법을 구현하였으며, 모의실험을 통하여 기존 방법에 비해 얼굴인식의 정확도가 증가함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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