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Range dependent sediment sound speed profile measurements using the image source method

Range dependent sediment sound speed profile measurements using the image source method

Applied Research Laboratory, The Pennsylvania State University, State College, Pennsylvania 16804 (Received 17 April 2012; revised 5 September 2012; accepted 15 October 2012) This paper presents a range dependent sediment sound speed profile measurement obtained using the image source method. This technique is based on the analysis of the seafloor reflected acoustic wave as a collection of image sources which positions are linked with the thick-nesses and the sound speed of the sediment stack. The data used were acquired by the NURC in 2009 during the Clutter09 experiment. The equipment used was an autonomous undersea vehicle towing a 1600–3500 Hz frequency band source and a 32 m horizontal line array of 32 hydrophones at 12 m above the seabed. Under the assumption of locally range independent seabed properties, the moving horizontal array provides successive range independent sediment sound speed profiles along a track to obtain the range and depth dependent structure of the seafloor. Two key steps include recovery of the time-varying unknown array shape from the data and spatial filtering of the successive sound speed profiles. A comparison of the image source method result and seismic data along nearly the same 14 km track indicates that the seabed stratigraphy is correctly mapped by this method. V C 2013 Acoustical Society of America. [http://dx.doi.org/10.1121/1.4809681]
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Image source detection for geoacoustic inversion by Teager-Kaiser energy operator

Image source detection for geoacoustic inversion by Teager-Kaiser energy operator

angles (θ i,j ) of arrival from each image source i to each hydrophone j of the array are correct. 2.3 Inversion algorithm At the resolution of the signal which is roughly the wavelength, the number of layers is directly given by the number of detected image sources. The first image source, corresponding to travel only in water, can be used to obtain the system geometry. 4 Then, the arrival time and angle of the second image source give the sound speed and thickness of the first layer using Snell-Descartes laws. 4 In a recursive way, these quantities are then obtained for all the layers.
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EVALUATION OF A STOCHASTIC REVERBERATION MODEL BASED ON THE IMAGE SOURCE PRINCIPLE

EVALUATION OF A STOCHASTIC REVERBERATION MODEL BASED ON THE IMAGE SOURCE PRINCIPLE

2.1. The image source principle The model is based on the image source principle [11, 12], illus- trated in Fig. 1. According to this principle, an indirect path from an acoustic source to a microphone can equivalently be described by a direct path from an image source to the microphone and con- versely, where the image sources are at the positions obtained by iterative symmetrization of the original source with respect to the room walls.

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Estimation of plate material properties by means of a complex wavenumber fit using Hankel's functions and the image source method

Estimation of plate material properties by means of a complex wavenumber fit using Hankel's functions and the image source method

Figure 8: The influence of the number of image sources on the estimate of the real (top) and imaginary (bottom) wavenumber for a point excited plate with free edges. a) with Bayesian regularization; b) Without regularization. e. The influence of the number of image sources on the estimate of the complex wavenumber is shown in Fig. 8a for the same point excited plate, with Bayesian regularization. For the real part and the imaginary part of the wavenumber the maximum variation of the estimate is approximately less than 0.2 rad/m and 0.7 rad/m, respectively. For the real part of the wavenumber this is relatively speaking very small (less than 0.5 ‰), whilst for the imaginary part it is more significant (less than 10%). Thus, giving the relationships between the wavenumber estimate and the material properties, as given in Eqs. (15) and (16), the influence on the estimate of the Young’s modulus and the loss factor, will be less than 4 × 0.5 ‰ = 2 ‰ and 10%, respectively. It shows that the number of images used in the image source model does not have a profound impact upon the estimate of the Young’s modulus. The influence on the estimate of the loss factor, is more significant, but less than 10%.
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Sound speed profile characterization by the image source method

Sound speed profile characterization by the image source method

to d兲 which depths match correctly with layers 2 to 5. How- ever, the inverted speed profile is different from that of Hol- land and Osler. One can note that the two first layers 共a and b 兲 are found with a low sound speed which may corresponds to the surficial layer. Two layers 共e and f兲 found by the image source method correspond to a single one 共layer 6兲. Layers 7, 11, and 15 are not found probably because of their thinnesses 共20 cm兲. Layers 8 to 10 are correctly enough found by image source method 共layers g to i兲, the thickness differences being lower than 60 cm and the sound-speed differences being lower than 42 m/s −1 . Layers 12 to 16 are merged in a single layer j. The obtained sound speed for layer j corresponds within an uncertainty of 10 m /s −1 to the mean sound speed of layers 12 to 16. The fusion of these layers is probably due to a low impedance contrast between successive layers which leads to a too low reflection coefficient to produce a detect- able image source. The agreement between layer 17 and layer k is good for both the thickness and the sound speed.
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Noise Based Identification of Digital Radiography Image Source

Noise Based Identification of Digital Radiography Image Source

Index terms - Image Processing, Modeling, X-Ray imaging I. INTRODUCTION The development of digital medical imaging technology (modalities, processing, transmission) makes images act an important role in cares. However such ease of manipulations induces security issues in terms of data confidentiality, authenticity, traceability and so on [1]. In this paper, we focus on the particular problem of Digital Radiography (DR) image origin identification that is to say being able to identify the DR system that issued an image. Even though DICOM (medical.nema.org) traces image modifications and transmissions by means of "indicators" in the image file header, these latter can be accidentally or malevolently removed or changed [2]. Thus, how can we verify the origin of an image only from its pixels’ gray values?
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Image-based robot navigation from an image memory

Image-based robot navigation from an image memory

Once the initial and desired images have been put in relation with some views from the database, the next step consists in reducing the whole database to a set of images describing the area in which the robot is controlled to move. This is illustrated on figure 2. This subset of views is directly deduced from the structure of the database. Indeed, like every topological approaches, the different views describing the environment are organized within a graph. Each node represents an image, and an edge between two nodes defines that the robot can move autonomously between the two associated views. The similar images obtained in the previou step enable to incorporate the initial and desired images to the topological graph. Then, the selection of the set of images describing the area in which the robot will navigate is nothing but a search of a path in the graph (this image path is illustrated in red on the figure 2).
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Image-Based Rendering from a Single Image

Image-Based Rendering from a Single Image

Unité de recherche INRIA Rocquencourt Domaine de Voluceau - Rocquencourt - BP 105 - 78153 Le Chesnay Cedex France Unité de recherche INRIA Lorraine : LORIA, Technopôle de Nancy-Brabois -[r]

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BILAN-Image

BILAN-Image

BILAN : IMAGE, MIROIR ET LENTILLE Rémy Duperray PTSI Voiron STIGMATISME Le stigmatisme est la qualité que présente tout système optique de donner d’un point objet un point image et un seul.

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Quelles(s) image(s) de la migration ?

Quelles(s) image(s) de la migration ?

Les multiples qualités d’images déclinent les points de vue comme si plusieurs albums s’embo î taient. On y voit des gens se métamorphoser en même temps que les procédés de l’image évo- luent, passant du noir et blanc à la couleur. Pernot met en relief les dessins divergeant par le croisement des dispositifs et donc des regards. Chaque image relate un récit autonome qui corres- pond à une série d’images. Chaque sujet photographié à des pé- riodes diverses, avec plus d’une dizaine d’années d’écart, habitent des corps différents. Vanessa apparaît dans son corps juvénile de petite fille nue avec ses blessures, ses cheveux hirsutes et ses sale- tés. Au fur et à mesure sa présence à l’image change. Non seule- ment elle change physiquement mais son attitude aussi. Au début très négligée, elle prend conscience de ses charmes et se met à poser et à s’imposer dans l’image.
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LA SOURCE DÉMOGRAPHIQUE DES ELECTIONS [The demographic source of elections]

LA SOURCE DÉMOGRAPHIQUE DES ELECTIONS [The demographic source of elections]

ll est conforme aux missions des d6partements qui consistent pour une grande part i s'occuper des personnes (personnes 6g6es, handicap6s, aide sociale i I'enfance, personnes [r]

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Étendre la spécification de programmes C concurrents et les vérifier par une transformation de source à source

Étendre la spécification de programmes C concurrents et les vérifier par une transformation de source à source

Construire une transformation de source à source présente de plus un certain nombre d’avan- tages. Elle est en grande partie indépendante du model-checker utilisé pour effectuer la véri- fication, ce qui permet d’obtenir un outil compatible avec plusieurs model-checker en arrière- plan. On peut ainsi les comparer et sélectionner le plus adapté pour un problème spécifique. Utiliser une instrumentation du code simplifie aussi les tâches d’implémentation, en nous évitant de composer avec le code d’un système préexistant et la représentation interne d’un model-checker. Cependant, ce choix a aussi des inconvénients. En particulier, une instru- mentation représente une perte de précision et de performance par rapport à un traitement direct : des variables et des instructions sont ajoutées dans le système et vont être traitées comme n’importe quelle instruction par les model-checkers en backend, alors qu’elles suivent une logique qui pourrait être utilisée pour les traiter plus efficacement.
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The Image Shape Spectrum for Image Retrieval

The Image Shape Spectrum for Image Retrieval

Unit´e de recherche INRIA Lorraine, Technopˆole de Nancy-Brabois, Campus scientifique, ` NANCY 615 rue du Jardin Botanique, BP 101, 54600 VILLERS LES Unit´e de recherche INRIA Rennes, Ir[r]

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<em>Phenomenal</em>: An automatic open source library for 3D shoot architecture reconstruction and analysis for image-based plant phenotyping

<em>Phenomenal</em>: An automatic open source library for 3D shoot architecture reconstruction and analysis for image-based plant phenotyping

models allows to reuse the knowledge source for generating synthetic data for validation purposes on a wide range of condition and parameters. Discussion In line with some other initiatives, such as PlantCV (Gehan et al., 2017) or Scikit-image (van der Walt et al., 2014), Phenomenal is a step towards an open-source ecosystem around high throughput image analysis of phenotyping platforms. However, to our knowledge, this is the first end-to-end open-source library that is able to analyze and reconstruct 3D models from images on large datasets in a reproducible way. While some algorithms are already available in other software, most of them have been enhanced to process actual HTP data automatically. RGB multi view acquisition systems like PhenoArch are widely spread, which makes our workflows probably also valid for processing data from other platforms. Whilst this is true for the image processing workflow itself, which can be run on every environment running Python, the 3D reconstruction workflow requires some adaptation due to specific acquisition and setup and data management strategies of each platform. In particular, the link with data management strategies is a key element to reach full automation, by retrieving camera calibration data and plant images as well as storing the resulted images and intermediate data. The complete integration of Phenomenal workflows in Python eases this automation.
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Trop d'images : entre image médiatique et image du corps

Trop d'images : entre image médiatique et image du corps

Je ne m’intéresse donc pas à n’importe quelle mise en scène du corps, mais bien à celle correspondant à une exaltation fonctionnelle de la beauté comme faire valoir ; à « u[r]

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Reproduction de l'œuvre d'art ; Image fixe et image animée

Reproduction de l'œuvre d'art ; Image fixe et image animée

Reproduction de l’œuvre d’art [Notice] La photographie multiplie les modes « d’apparition » de l’œuvre d’art, quantitativement, puisqu’elle permet la diffusion à grande échelle d’illustrations adaptées à toutes sortes de supports, mais aussi qualitativement, parce qu’elle produit, à partir d’une image primaire, une image dédoublée ayant ses propres lois et ses propres effets. Les différences plus ou moins essentielles qui s’instaurent dès lors entre l’original et sa reproduction dénaturent-elles le rapport du spectateur avec l’original ? La reproduction appartient-t-elle à un univers autonome où le simulacre tient lieu de réalité ou bien est-elle l’objet d’une perception critique qui relativise sa fonction de simulation ? Telles sont quelques-unes des questions posées à propos de la reproduction quand elle devient l’image d’une image.
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Image fixe et image animée et Reproduction de l'oeuvre d'art

Image fixe et image animée et Reproduction de l'oeuvre d'art

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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La source et l’écart

La source et l’écart

ce peu qui nous défend de l’extrême existence, Cette tremblante, frêle, et pieuse distance Entre moi-même et l’onde 4 . » Pour avoir repoussé jeunes garçons et jeunes filles, Narcisse fut condamné à une passion et à une soif qu’il ne pouvait assouvir. Il mourut ainsi « au bord de son image » (Julia Kristeva). Sa punition, écrit Hadot, « répond à la fois à l’antique loi du Talion et à la logique de la faute elle- même. Le coupable est pris au mot. C’est l’application de la loi du Talion que réclame contre Narcisse l’amant tellement et longtemps méprisé 5 ». Son châ-
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La source bleue

La source bleue

Pour écouter ces femmes, je dois m’approcher d’elle, effacer la distance corporelle, violer leur intimité sonore. A quelques mètres de la source, la Kasbah. Il suffit de franchir le seuil de la porte pour basculer dans un autre univers sonore quasi contradictoire avec le précédent. Ici, dans la forteresse, au- cun centre sonore mais un creux. Creux architectural, creux sonore. On revient à la signification profonde de KSB (l’enveloppe creuse en langue arabe).

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L’industrialisation de l’Open Source

L’industrialisation de l’Open Source

de cette premi` ere logique, on se situe dans un mod` ele indirect d’appropriation. Il s’agit donc de ”mon´ etiser” une base d’utilisateurs. A la limite l’ouverture du code importe peu. La seconde logique de valorisation de la raret´ e se situe en amont de la premi` ere c’est ` a dire au stade du d´ eveloppement et de la fiabilisation du logiciel. En utilisant le mode de d´ eveloppement Open Source, une entreprise peut diminuer le coˆ ut de d´ eveloppement d’un programme informatique en jouant ` a la fois sur la raret´ e et sur l’abondance. L’abondance se situe dans le stock de lignes de code plac´ ees en Open Source. En utilisant par exemple des biblioth` eques Open Source existantes, il n’y a plus besoin de dupliquer ces d´ eveloppements puisqu’il suffit de r´ eutiliser le code existant. En second lieu, l’entreprise peut esp´ erer des ´ economies en termes de coˆ ut de d´ eveloppement et de fiabilit´ e du logiciel en valorisant ´ economiquement des comp´ etences rares. Ici la raret´ e se situe au niveau des utilisateurs sophistiqu´ es et des d´ eveloppeurs externes qui poss` edent la comp´ etence rare de faire ´ evoluer le programme informatique en d´ eveloppant des modules compl´ ementaires et garantir sa qualit´ e. Dans cette seconde logique, il s’agit d’inciter des agents ´ economiques ` a d´ evelopper le programme informatique[ 115 ]. Dans un tel sch´ ema, alli´ e ` a l’existence d’effets de r´ eseau, l’ouverture du code est cl´ e 14 .
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