Hyun-Dong Moon;Bo-Kyeong Kim;Kyeong-Min Kim;Subin Choi;Euni Jo;Hoyong Ahn;Jae-Hyun Ryu;Sung-Won Choi;Jaeil Cho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1427-1435
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2023
Vegetation indices based on selected wavelength reflectance measurements are used to represent crop growth and physiological conditions. However, the anisotropic properties of the crop canopy surface can govern spectral reflectance and vegetation indices. In this study, we applied an ensemble of bidirectional reflectance distribution function (BRDF) models to high-resolution Sentinel-2 satellite imagery and compared the differences between correction results before and after reflectance. In the red and near-infrared (NIR) band reflectance images, BRDF-corrected outlier values appeared in certain urban and paddy fields of farmland areas and forest shadow areas. These effects were equally observed when calculating the normalized difference vegetation index (NDVI) and 2-band enhanced vegetation index (EVI2). Furthermore, the outlier values in corrected NIR band were shown in pixels shadowed by mountain terrain. These results are expected to contribute to the development and improvement of BRDF models in high-resolution satellite images.
There are many methods for surveying the status of a road, and the use of unmanned aerial vehicle (UAV) photo is one such method. When the UAV images are too large to be processed and suspected to be redundant, a texture extraction technique is used to transform the data into a reduced set of feature representations. This is an important task in 3D simulation using UAV images because a huge amount of data can be inputted. This paper presents a texture extraction method from UAV images to obtain high-resolution images of bridges. The proposed method is in three steps: firstly, we use the 3D bridge model from the V-World database; secondly, textures are extracted from oriented UAV images; and finally, the extracted textures from each image are blended. The result of our study can be used to update V-World textures to a high-resolution image.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.225-232
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2010
In this study, an automated ultrasonic testing system and post signal and image processing techniques are developed in order to construct ultrasonic flaw images in weldments. Image processing algorithms are built into the flaw image processing system for the automated ultrasonic testing system. The developed signal and image analysis algorithms addressed in this study include an A-Scan data compression algorithm, ultrasonic image amplification algorithm and B-scan flaw image correction algorithm(SAFT). This flaw image processing system for the automated ultrasonic testing system can be applied to various inspection fields.
This paper presents the technique separating objects on the single frame image from the background using region segmentation technique based on active contour. Active contour is to extract contours of objects from the image, which is set to have multi-search starting point to extract each objects contours for multi-object segmentation. Initial rough object segments are generated from binary-coded image using object specific contour information, and then the hole filling is performed to compensate internal segmentation caused by the change of inner object hole area and pixels. This procedure complements the problems caused by the noise from the region segmentation and the errors of segmentation near by the contour. The proposed method and conventional method is compared to verify the superiority of the proposed method.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.1
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pp.47-52
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2008
The visual implementation of 3-dimensional national environment is focused by the requirement and importance in the fields such as, urban planing, telecommunication facility deployment plan, railway construction, construction engineering, spatial city development, safety and disaster prevention engineering. The currently used DEM system based on the 2-D digital maps and contour lines has limitation in implementation in reproducing the 3-D spatial city. Currently, the LiDAR data which combines the laser and GPS skill has been introduced to obtain high resolution accuracy in the altitude measurement in the advanced country. In this paper, we first introduce the LiDAR based researches in advanced foreign countries, then we propose the data generation scheme and an solution algorithm for the optimal management of our 3-D spatial u-City construction. For this purpose, LiDAR based height data transformed to DEM, and the realtime unification of the vector via digital image mapping and raster via exactness evaluation is transformed to make it possible to trace the model of generated 3-dimensional model with long distance for 3D u-city model generation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.132-145
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2009
We present the framework for JND based Illumination and Color Restoration Using Edge-preserving filter for restoring distorted images taken under the arbitrary lighting conditions. The proposed method is effective for appropriate illumination compensation, vivid color restoration, artifacts suppression, automatic parameter estimation, and low computation cost for HW implementation. We show the efficiency of the mean shift filter and sigma filter for illumination compensation with small spread parameter while considering the processing time and removing the artifacts such as HALO and noise amplification. The suggested CRF (color restoration filter) can restore the natural color and correct color distortion artifact more perceptually compared with current solutions. For the automatic processing, the image statistics analysis finds suitable parameter using JND and all constants are pre-defined. We also introduce the ROI-based parameter estimation dealing with small shadow area against spacious well-exposed background in an image for the touch-screen camera. The object evaluation is performed by CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, and 3D CIELAB gamut with state-of-the-art research and existing commercial solutions.
Kim, Kwang Soo;Lee, Ju Hyoung;Kim, Su Kwol;Bae, Myung Won;Lee, Deok Jin
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.2
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pp.235-240
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2015
Active Safety system is requested on the market of the medium and heavy duty commercial vehicle over 4.5ton beside the market of passenger car with advancement of the digital equipment proportionally. Unlike the passenger car, the mounting position of camera in case of the medium and heavy duty commercial vehicle is relatively high, it is disadvantaged conditions for lane recognition in contradiction to passenger car. In this work, we show the method of lane recognition through the Sobel edge, based on the spatial domain processing, Hough transform and color conversion correction. Also we suggest the low error method of front vehicles recognition in order to reduce the detection error through Haar-like, Adaboost, SVM and Template matching, etc., which are the object recognition methods by frontal camera vision. It is verified that the reliability over 98% on lane recognition is obtained through the vehicle test.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.97-97
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2023
최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
Hong Seok Min;Song In Seob;Kim Chang Woo;Yu Wee Kyung;Kim Hyun Sook
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.15
no.5
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pp.423-428
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2004
The development of a compact and high performance MWIR thermal imaging sensor based on the SOFRADIR 320${\times}$240 element IRCCD detector is described. The sensor has 20 magnification zoom optics with the maximum 40$^{\circ}$${\times}$30$^{\circ}$ of super wide field of view and 7.6 cycles/mrad of resolving power with the operation of attached micro-scanning system. In order to correct nonuniformities of detector arrays, we have proposed a multi-point correction method using defocusing of the optics and we have acquired the highest quality images. The MRTD of our system shows good results below 0.05K at spatial frequency 1 cycles/mrad at narrow field of view. Experimental data and obtained performances are presented and discussed.
High dynamic range (HDR) images represent a far wider numerical range of exposures than common digital images. Thus it can accurately store intensity levels of light found in the specific scenes generated by light sources in the real world. Although a kind of professional HDR cameras which support fast accurate capturing has been developed, high costs prevent from employing those in general working environments. The common method to produce a HDR image with lower cost is to take a set of photos of the target scene with a range of exposures by general purpose cameras, and then to transform them into a HDR image by commercial softwares. However, the method needs complicate and accurate camera calibration processes. Furthermore, creating HDR environment maps which are used to produce high quality imaging contents includes delicate time-consuming manual processes. In this paper, we present an automatic HDR panorama environment map generating system which was constructed to make the complicated jobs of taking pictures easier. And we show that our system can be effectively applicable to photo-realistic compositing tasks which combine 3D graphic models with a 2D background scene using image-based lighting techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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