• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.567-570
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• 2003

디지털 영상이나 물체의 컬러 정보를 표시하는 일반적인 방법은 컬러를 Red(R), Green(G), Blue(B)의 삼색 정보로 표현하는 것이다. 디지털 영상이나 물체의 컬러 정보는 380nm-780nm의 가시광선 영역에 걸쳐 분포하는 분광 특성에 의해 결정지어지며, Red, Green, Blue의 특정 세 채널의 정보만 이용하여 영상을 렌더링 하는 경우, 다른 분광 정보에 포함된 특성에 의해 나타날 수 있는 조명 정보의 변화에 따른 영상의 컬러 변화를 인지할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 R, G, B 삼색 정보를 이용한 영상 렌더링과 분광 정보를 이용한 렌더링 방법에 대해 설명하며, R,G,B 삼색 정보를 이용하여 표현할 수 없는 Metamerism 효과를 분광 정보를 이용하여 표현하는 방법을 설명한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.1
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• pp.35.2-35.2
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• 2010

한국천문연구원은 미국 BBSO(Big Bear Solar Observatory)에 건설 중인 1.6 m NST(New Solar Telescope) 개발사업에 참여하고 있다. 고속태양영상분광기, FISS(Fast Imaging Solar Spectrograph)는 한국천문연구원과 서울대학교가 공동으로 개발하는 태양관측용 영상분광기로서, Echelle 회절격자를 분광소자로 사용하고 있다. FISS는 빠른 영상 스캐닝과 고속 CCD 카메라를 이용하여 동시에 두 파장을 관측할 수 있으며, NST의 적응광학계로부터 영상을 입력받기 때문에 회절한계에 가까운 분광영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 FISS 제작을 위한 요구사항 분석, 분광기 구성과 광학설계, 구성품의 제작, 그리고 분광기의 성능검증을 위한 태양 시험관측 결과에 대해 소개한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.2
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• pp.79-86
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• 2010

Generally, image fusion is defined as generating re-organized image by merging two or more data using special algorithms. In remote sensing, image fusion technique is called as Pan-sharpening algorithm because it aims to improve the spatial resolution of original multispectral image by using panchromatic image of high-spatial resolution. The pan-sharpened image has been an important task due to various applications such as change detection, digital map creation and urban analysis. However, most approaches have tended to distort the spectral information of the original multispectral data or decrease the spatial quality compared with the panchromatic image. In order to solve these problems, a novel pan-sharpening algorithm is proposed by considering the spectral and spatial characteristics of multispectral image. The algorithm is applied to the KOMPSAT-2 and QuickBird satellite image and the results showed that our method can improve the spectral/spatial quality compared with the existing fusion algorithms.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.196-201
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• 2009

KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.35-39
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• 2005

선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.1
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• pp.25-36
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• 2014

Multispectral image classification of individual tree species is often difficult because of the spectral similarity among species. In this study, we attempted to analyze the suitability of hyperspectral image to classify coniferous tree species. Several image sets and classification methods were applied and the classification results were compared with the ones from multispectral image. Two airborne hyperspectral images (AISA, CASI) were obtained over the study area in the Gwangneung National Forest. For the comparison, ETM+ multispectral image was simulated using hyperspectral images as to have lower spectral resolution. We also used the transformed hyperspectral data to reduce the data volume for the classification. Three supervised classification schemes (SAM, SVM, MLC) were applied to thirteen image sets. In overall, hyperspectral image provides higher accuracies than multispectral image to discriminate coniferous species. AISA-dual image, which include additional SWIR spectral bands, shows the best result as compared with other hyperspectral images that include only visible and NIR bands. Furthermore, MNF transformed hyperspectral image provided higher classification accuracies than the full-band and other band reduced data. Among three classifiers, MLC showed higher classification accuracy than SAM and SVM classifiers.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.793-796
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• 2004

이 논문에서 제안한 ICA기반 피처추출 알고리즘은 다차원 영상에서 각 픽셀의 반사도 분광영역이 서로 다른 물체타입(목표피처와 배경피처)으로 이루어진 선형 혼합 분광영역으로 가정되는 픽셀에 대한 목표피처 탐지를 목적으로 한다. Landsat ETM+ 위성영상은 다차원 데이터구조로 이루어져 있으며, 영상에는 추출하고자하는 목표피처와 여러 종류의 배경피처들이 혼재한다. 이 논문에서는 목표피처(김양식장) 주변의 배경피처(갯뻘, 바닷물 등)들을 효과적으로 제거하기 위하여 목표피처의 픽셀 분광영역을 배경피처의 픽셀 분광영역으로 직교투영하게 된다. 픽셀내의 나머지 목표피처 분광영역의 양은 배경피처의 분광영역을 제거함으로써 추정하게 된다. 이 논문에서 제안한 ICA기반의 피처추출 방법의 우수성을 확인하기 위하여 Landsat ETM+ 위성영상에서 김양식장 피처를 추출하는데 적용하였다. 또한 피처추출 후 제거되지 않고 남아 있는 잡음(noise)정도와 피처추출 정확도 측면에서 전통적으로 가장 많이 사용되고 있는 최대우도 분류방법과 비교실험을 하였다. 결과적으로 이 논문에서 제안하는 방법이 목표피처 주변의 혼합분광영역에서 배경피처를 효과적으로 제거하여 추출하고자 하는 목표피처를 추출하는데 있어 우수한 탐지 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.4
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• pp.295-304
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• 2006

Image fusion is defined as making new image by merging two or more images using special algorithms. In case of remote sensing, it means fusing multispectral low-resolution remotely sensed image with panchromatic high-resolution image. Generally, hyperspectral image fusion is accomplished by utilizing fusion technique of multispectral imagery or spectral unmixing model. But, the former may distort spectral information and the latter needs endmember data or additional data, and has a problem with not preserving spatial information well. This study proposes a new algorithm based on two stage spectral unmixing model for preserving hyperspectral image's spectral information. The proposed fusion technique is implemented and tested using Hyperion and ALI images. it is shown to work well on maintaining more spatial/spectral information than the PCA/GS fusion algorithms.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.1 s.35
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• pp.21-27
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• 2006

Among various image fusion methods, intensity-hue-saturation(IHS) technique is capable of quickly merging the massive volumes of data. For IKONOS imagery, IHS can yield satisfactory 'spatial' enhancement but may introduce 'spectral' distortion, appearing as a change in colors between compositions of resampled and fused multispectral bands. To solve this problem a fast IHS fusion technique with spectral adjustment is presented. The experimental results demonstrate that the proposed approach can provide better performance than the conventional IHS method, in both processing speed and image quality.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.26-32
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• 2009

In the satellite image fusion, the most important point is to preserve both the spatial detail of panchromatic(PAN) image and the spectral information of multispectral(MS) image. Among various image fusion techniques, fusion technique using Intensity-Hue-Saturation(IHS) transform is widely used and it has advantage that computation is very simple. In this study, a fusion technique using fast IHS transform and trade-off parameter $\alpha^i$ proposed. Proposed fusion technique permits customization of the trade-off between the spectral information and spatial detail quality of the fused image through the evaluation of two quality indices: a spectral index(the spectral ERGAS) and a spatial one(the spatial ERGAS). Based on the result of experiment using IKONOS image, we confirmed the proposed fusion technique was more effective in preserving spatial detail and spectral information than existing fusion techniques using fast IHS transform.