Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.227-239
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2008
Processing LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained from ALS (Airborne Laser Scanning) systems mainly involves organization and segmentation of the data for 3D object modeling and mapping purposes. The ALS systems are viable and becoming more mature technology in various applications. ALS technology requires complex integration of optics, opto-mechanics and electronics in the multi-sensor components, Le. data captured from GPS, INS and laser scanner. In this study, digital image processing techniques mainly were implemented to gray level coded image of the LiDAR data for building extraction and superstructures segmentation. One of the advantages to use gray level image is easy to apply various existing digital image processing algorithms. Gridding and quantization of the raw LiDAR data into limited gray level might introduce smoothing effect and loss of the detail information. However, smoothed surface data that are more suitable for surface patch segmentation and modeling could be obtained by the quantization of the height values. The building boundaries were precisely extracted by the robust edge detection operator and regularized with shape constraints. As for segmentation of the roof structures, basically region growing based and gap filling segmentation methods were implemented. The results present that various image processing methods are applicable to extract buildings and to segment surface patches of the superstructures on the roofs. Finally, conceptual methodology for extracting characteristic information to reconstruct roof shapes was proposed. Statistical and geometric properties were utilized to segment and model superstructures. The simulation results show that segmentation of the roof surface patches and modeling were possible with the proposed method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.4
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pp.407-414
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2008
This study introduces an automatic image matching algorithm that can be applied for the scale different image pairs consisting of the satellite pushbroom images and the aerial frame images. The proposed method is based on several image processing techniques such as pre-processing, filtering, edge thinning, interest point extraction, and key-descriptor matching, in order to enhance the matching accuracy and the processing speed. The proposed method utilizes various characteristics, such as the different geometry of image acquisition and the different radiometric characteristics, of the multi-sensor images. In addition, the suggested method uses the sensor model to minimize search area and eliminate false-matching points automatically.
Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration algorithm for PET/CT and CT images acquired by different systems at different times. We matched two CT images first (one from standalone CT and the other from PET/CT) that contain affluent anatomical information. Then, we geometrically transformed PET image according to the results of transformation parameters calculated by the previous step. We have used Affine transform to match the target and reference images. For the similarity measure, mutual information was explored. Use of particle swarm algorithm optimized the performance by finding the best matched parameter set within a reasonable amount of time. The results show good agreements of the images between PET/CT and CT. We expect the proposed algorithm can be used not only for PET/CT and CT image registration but also for different multi-modality imaging systems such as SPECT/CT, MRI/PET and so on.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.1
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pp.33-42
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2001
Recently, the interests in the 3D image, generated from the range data and CAD, have exceedingly increased, accordingly a various 3D image database is being constructed. The efficient and fast scheme to access the desired image data is the important issue in the application area of the Internet and digital library. However, it is difficult to manage the 3D image database because of its huge size. Therefore, a proper descriptor is necessary to manage the data efficiently, including the content-based search. In this paper, the proposed shape descriptor is based on the voxelization of the 3D image. The medial axis transform, stemming from the mathematical morphology, is performed on the voxelized 3D image and the graph, which is composed of node and edge, is generated from skeletons. The generated graph is adequate to the novel shape descriptor due to no loss of geometric information and the similarity of the insight of the human. Therefore the proposed shape descriptor would be useful for the recognition of 3D object, compression, and content-based search.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.2
s.32
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pp.65-69
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2005
Efficient 3D generation of cultural features, such as buildings in urban area is becoming increasingly important for a number of GIS applications. For reconstruction or 3D building in urban area aerial images, satellite images, LIDAR data have been used mainly. In case of automatically extracting and reconstructing of building height using single aerial images or single satellite images, there are a lot of problems, such as mismatching that result from a geometric distortion of optical images. Therefore, researches or integrating optical images and existing 2D GIS data(e.g. digital map) has been in progress. In this paper, we focused on extracting of building height by means or interest points and vortical line locus for reducing matching points. Also we used digital plotter in order to validate for the results in this study using aerial images(1/5,000) and existing digital map(1/1,000).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.3
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pp.313-321
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2002
Supplying high-resolution satellite image, we take much interest in the update and the revision of digital map and thematic map based on the satellite image. This study presented the possibility of the update and the revision to the existing digital map on a scale of l/5,000 and 1/25,000 to take advantage of the IKONOS satellite image. We performed geometric correction to make use of the ground control points of the existing digital map in IKONOS mono-image and created ortho-image by extracting digital elevation model from three dimensional contour data and altitude on the existing digital map. We revised changed features in the method of screen digitizing by overlapping orthorectified satellite image and existing digital map and flawed features of the unchanged area on the satellite images for positional accuracy analysis. As a result, rectification error is calculated at $\pm$3.35m by RMSE. There is a good possibility of update of digital map under the scale of 1/10,000. It is possible to the update of the large scale digital map over the scale of l/5,000, as if we used the method of stereo image and ground control point surveying.
The purpose of this study is the investigation of applicability of LSMA(Linear Spectral Mixture Analysis) on the geological uses with different radiometric and spatial types of sensor images such as Terra ASTER and LANDSAT 7 ETM+. As for the actual application case, geologic mapping for mineral exploration using ASTER and ETM+ at the Mongolian plateau region was carried out. After the pre-processing such as the geometric corrections and calibration of radiance, 7 endmembers, as spectral classes for geologic rock types, related to spectral signature deviation for the given application was determined by the pre-surveyed geological mapping information and the correlation matrix analysis, and total 20 images of ASTER and ETM+ were used to LSMA processing. As the results, fraction maps showing individual mineral types in the study area are presented. It concluded that this approach based on LSMA using ETM+ and ASTER is regarded as one of the effective schemes for geologic remote sensing.
In general, in order to obtain position information from satellite images, satellite sensor model which represents the geometric relationship between sensor and targeted area should be established in the first place. However, it is not simple for modelling pushbroom satellite sensor due to the image capturing process. In recent development of new generation imaging sensors, a generic sensor model, which is applicable to all types of sensors such as frame, pushbroom, whiskbroom, and SAR is in great need to the remote sensing and photogrammetry community. In this paper, the RFM as sensor model was implemented with KOMPSAT EOC and SPOT satellite images and analyzed in cases where the number and distribution of ground control points were varied. The test results of RFM were presented and compared with those of Direct Linear Transformation(DLT).
This paper reports experiments and analysis work done to find out the cause of Y parallex for stereo pairs of KOMPSAT-2 images and means to improve the Y parallex problem. We could conclude that the Y parallex problem was caused by resampling errors of KOMPSAT-2 PANchromatic bands, induced by the process of warping PANchromatic band with reference to multispectral bands. We could also conclude that a rigorous warping process could improve resampling of KOMPSAT-2 PANchromatic band and remove the Y parallex problem significantly. We also confirmed that a rigorous warping process could also remove blocky brightness patterns present on KOMPSAT-2 PANchromatic band. Therefore, by implementing more rigorous warping process within KOMPSAT-2 scene generation procedures, KOMPSAT-2 geometric and radiometric quality will be improved.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.1
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pp.116-124
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2008
This study presents the application of multi-temporal and multi-scale panchromatic aerial photos for change detection in a small urban area. For aerial photos of the scale of 1:20,000 taken in 1987 and 1996 and the scale of 1:37,500 taken in 2000. Pre-processing that make the same conditions to all of the aerial photos was carried out through geometric correction, registration, contrasting, resamplimg, and mosaicking and then change detection were carried out respectively by image differencing and image ratio techniques. As a result, the change of urban features and landcover were able to be detected from panchromatic aerial photos that is single-band images and then the detected change results were compared between both techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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