Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.593-598
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2006
High-resolution satellite imagery has many benefits, compared to aerial photo in the wide area as well as multi-spectral character. So, it can be used well for constructing GIS data when making digital map. This study analysed the possibilities that road information derived automatically from IKONOS can be used for making ITS system or updating digital map of the urban areas where change frequently and producing satellite image map. In this study, Sobel was applied for road edge dectection after low pass filtering. As the results, it's possible for low pass filtering and high pass filtering to be used as the basic data for ITS construction when extracting edge roads and constructs according to the characteristic of high-resolution satellite imagery.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.1
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pp.21-26
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2015
A wireless sensor network (WSN) is designed and implemented for a freeze dryer. Freeze-drying technology is widely used in the fields of pharmacy and biotechnology as well as the food and agriculture industries. Taking into account the demand for high-resolution pressure and temperature measurements in a freeze dryer, the proposed WSN has a significant advantage of creating a monitoring environment in a freeze dryer. The proposed WSN uses a ZigBee/IEEE 802.15.4 network with an altimeter module that contains a high-resolution pressure and temperature sensor with a serial digital data interface. The ZigBee network is suitable for low-energy and low-data-rate applications in the field of wireless communication. The altimeter module is capable of sensing pressure in the range of 7.5-975 Torr (10-1300 mbar) and temperature in the range of $-40^{\circ}C$ to $125^{\circ}C$ with a DC power consumption of $3{\mu}W$. The implemented WSN is installed in a commercial laboratory freeze dryer in order to demonstrate its functionality and efficiency. A comparison with the temperature profile measured by a thermocouple installed in the freeze dryer reveals that the resolution of the temperature profile measured by WSN is superior to that measured by the thermocouple.
Multi-level has advantage to express image in all levels with different images. This paper proposes digital watermarking built-in technique to transform color image to YCbCr color space to guarantee robustness and imperceptibility of the watermark in the various expression of color images, and to hide multi-level data which shows spread spectrum from low resolution to whole resolution for the Y-signal of multi-level. In color signal, Y-signal and low resolution built-in watermark has risk to be visible, but it can guarantee the robustness of watermark in various colors and transformed images. As a result of the experiment, wavelet compression image with built-in watermark showed robustness and imperceptibility of watermark.
Kim, Yong-Hyun;Eo, Yang-Dam;Kim, Youn-Soo;Kim, Yong-Il
ETRI Journal
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v.33
no.4
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pp.497-505
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2011
Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.
Recently, the concept of "drive-by" bridge monitoring system using indirect measurements from a passing vehicle to extract key parameters of a bridge has been rapidly developed. As one of the most key parameters of a bridge, the natural frequency has been successfully extracted theoretically and in practice using indirect measurements. The frequency of bridge is generally calculated applying Fast Fourier Transform (FFT) directly. However, it has been demonstrated that with the increase in vehicle velocity, the estimated frequency resolution of FFT will be very low causing a great extracted error. Moreover, because of the low frequency resolution, it is hard to detect the frequency drop caused by any damages or degradation of the bridge structural integrity. This paper will introduce a new technique of bridge frequency extraction based on Hilbert Transform (HT) that is not restricted to frequency resolution and can, therefore, improve identification accuracy. In this paper, deriving from the vehicle response, the closed-form solution associated with bridge frequency removing the effect of vehicle velocity is discussed in the analytical study. Then a numerical Vehicle-Bridge Interaction (VBI) model with a quarter car model is adopted to demonstrate the proposed approach. Finally, factors that affect the proposed approach are studied, including vehicle velocity, signal noise, and road roughness profile.
Fourier ptychographic microscopy (FPM) is a recently proposed computational imaging method that achieves both high resolution (HR) and wide field of view. In the FPM framework, a series of low-resolution (LR) images at different illumination angles is used for high-resolution image reconstruction. On the basis of previous research, image noise can significantly degrade the FPM reconstruction result. Since the captured LR images contain a lot of dark-field images with low signal-to-noise ratio, it is very important to apply a noise-reduction process to the FPM raw dataset. However, the thresholding method commonly used for the FPM data preprocessing cannot separate signals from background noise effectively. In this work, we propose an improved thresholding method that provides a reliable background-noise threshold for noise reduction. Experimental results show that the proposed method is more efficient and robust than the conventional thresholding method.
Modern distance sensing methods employ various measurement principles, including triangulation, time-of-flight, confocal, interferometric and frequency comb. Among them, the triangulation method, with a laser light source and an image sensor, is widely used in low-cost applications. We developed an omnidirectional two-dimensional (2D) distance sensor based on the triangulation principle for indoor floor mapping applications. The sensor has a range of 150-1500 mm with a relative resolution better than 4% over the range and 1% at 1 meter distance. It rotationally scans a compact one-dimensional (1D) distance sensor, composed of a near infrared (NIR) laser diode, a folding mirror, an imaging lens, and an image detector. We designed the sensor layout and configuration to satisfy the required measurement range and resolution, selecting easily available components in a special effort to reduce cost. We built a prototype and tested it with seven representative indoor wall specimens (white wallpaper, gray wallpaper, black wallpaper, furniture wood, black leather, brown leather, and white plastic) in a typical indoor illuminated condition, 200 lux, on a floor under ceiling mounted fluorescent lamps. We confirmed the proposed sensor provided reliable distance reading of all the specimens over the required measurement range (150-1500 mm) with a measurement resolution of 4% overall and 1% at 1 meter, regardless of illumination conditions.
Andrea Esquivel;Andrea Ferrero;Achille Mileto;Francis Baffour;Kelly Horst;Prabhakar Shantha Rajiah;Akitoshi Inoue;Shuai Leng;Cynthia McCollough;Joel G. Fletcher
Korean Journal of Radiology
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v.23
no.9
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pp.854-865
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2022
Photon-counting detector (PCD) CT is a new CT technology utilizing a direct conversion X-ray detector, where incident X-ray photon energies are directly recorded as electronical signals. The design of the photon-counting detector itself facilitates improvements in spatial resolution (via smaller detector pixel design) and iodine signal (via count weighting) while still permitting multi-energy imaging. PCD-CT can eliminate electronic noise and reduce artifacts due to the use of energy thresholds. Improved dose efficiency is important for low dose CT and pediatric imaging. The ultra-high spatial resolution of PCD-CT design permits lower dose scanning for all body regions and is particularly helpful in identifying important imaging findings in thoracic and musculoskeletal CT. Improved iodine signal may be helpful for low contrast tasks in abdominal imaging. Virtual monoenergetic images and material classification will assist with numerous diagnostic tasks in abdominal, musculoskeletal, and cardiovascular imaging. Dual-source PCD-CT permits multi-energy CT images of the heart and coronary arteries at high temporal resolution. In this special review article, we review the clinical benefits of this technology across a wide variety of radiological subspecialties.
The objective of this study is to evaluate the impact of the high resolution topographies and landuses data on simulated meteorological variables (wind speed at 10 m, temperature at 2 m and relative humidity at 2 m) in WRF. We compare the results with WRF simulation using each resolution of the topographies and landuses, and with 37 AWS observation data on the Seoul metropolitan regions. According to results of using high-resolution topography, WRF model gives better topographical expression over domain. And we can separate more detail (Low intensity residential, high intensity residential, industrial or commercial) using high resolution landuses data. The result shows that simulated temperature and wind speed are generally higher than AWS observation data. However, simulation trend with temperature, wind speed, and relative humidity are similar to observation data. The reason for that is that the high precipitation event occurred in CASE 1 and 2. Temperature have correlation of 0.43~0.47 and standard deviation of $2.12{\sim}2.28^{\circ}C$ in CASE 1, while correlation of more than 0.8 and standard deviation of $3.05{\sim}3.18m\;s^{-1}$ in CASE 2. In case of wind speed, correlation have lower than 0.5 and Standard Deviation of $1.88{\sim}2.34m\;s^{-1}$ in CASE 1 and 2. In statistical analysis shows that using highest resolution (U01) results are more close to the AWS observation data. It can be concluded that the topographies and landuses are important factor that affect model simulation. However, the tendency to always use high resolution topographies and landuses data appears to be unjustified, and optimal solution depends on the combination of scale effect and mechanisms of dynamic models.
Jeong, Woojin;Han, Bok Gyu;Lee, Dong Seok;Choi, Byung In;Moon, Young Shik
Journal of Internet Computing and Services
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v.19
no.4
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pp.45-52
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2018
A single-image super-resolution is a process of restoring a high-resolution image from a low-resolution image. Recently, the super-resolution using the deep neural network has shown good results. In this paper, we propose a neural network structure that improves speed and performance over conventional neural network based super-resolution methods. To do this, we analyze the conventional neural network based super-resolution methods and propose solutions. The proposed method reduce the 5 stages of the conventional method to 3 stages. Then we have studied the optimal width and depth by experimenting on the width and depth of the network. Experimental results have shown that the proposed method improves the disadvantages of the conventional methods. The proposed neural network structure showed superior performance and speed than the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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