In this paper, we propose a coding method of remotely sensed satellite image data using region classification and interband correlation. This method classifies each pixel vector consider spectral characteristics. Then we perform the classified intraband VQ to remove spatial (intraband redundancy for a reference band image. To remove interband redundancy effectively, we perform the classified interband prediction for the band images that the high correlation spectrally and perform the classified interband VQ for the remaining band images. Experiments on LANDSAT TM image show that the coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional Gupta's method. Especially, this method removes redundancies effectively for satellite iamge including various geographical objects and for and images that have low interband correlation.
The Purpose of this study is to classify the life styles of urban residents in apartments and to find out possible correlation with their preferences on interior ambience.The selected samples were 3,000 residents from Seoul, Pusan, Kwaungju and Cheonan, and 2,750 of them were analyzed.'The results can be summarized as follows.1.The life style patterns were classified into S types, namely organized type, decoration-oriented type, self expression type, practicality-oriented type and fashion-oriented type. 2. Interior image were classified into 4 types, namely characteristic image, contemporary image, classic image and rich image.3. The interior preference was correlated with the life style patterns, such as organizd type preferred to contemporary image, decoration-oriented type preferred to rich image, self expression type preferred to classic image and practicality-oriented type preferred to characteristic type.4. The patterns of life style and the interior preference differed significantly according to the size of apartment and the age of owner.
Since the region segmentation at high resolution contains most of viable semantic object contours in an image, the bottom-up approach for image segmentation is appropriate for the application such as MPEG-4 which needs to preserve semantic object contours. However, the conventioal region merging methods, that follow the region segmentation, have poor performance in keeping low-contrast semantic object contours. In this paper, we propose an image segmentation algorithm based on classified region merging. The algorithm pre-segments an image with a large number of small regions, and also classifies it into several classes having similar gradient characteristics. Then regions only in the same class are merged according to the boundary weakness or statisticsal similarity. The simulation result shows that the proposed image segmentation preserves semantic object contours very well even with a small number of regions.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
Kim, Tae-Su;Kim, Seung-Jin;Kim, Byung-Ju;Lee, Jong-Won;Kwon, Seong-Geun;Lee, Kuhn-Il
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.204-207
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2002
The current paper proposes a new multispectral image data compression algorithm that can efficiently reduce spatial and spectral redundancies by applying classified prediction, a Karhunen-Loeve transform (KLT), and the three-dimensional set partitioning in hierarchical trees (3-D SPIHT) algorithm In the wavelet transform (WT) domain. The classification is performed in the WT domain to exploit the interband classified dependency, while the resulting class information is used for the interband prediction. The residual image data on the prediction errors between the original image data and the predicted image data is decorrelated by a KLT. Finally, the 3D-SPIHT algorithm is used to encode the transformed coefficients listed in a descending order spatially and spectrally as a result of the WT and KLT. Simulation results showed that the reconstructed images after using the proposed algorithm exhibited a better quality and higher compression ratio than those using conventional algorithms.
Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.
The purpose of this study is to classify korean clothing image using brainstorming method. Brainstorming theme is selected 'The Land of Morning Calm 'which famed to foreigner about Korea. Brainstorming members were 10 persons for 1st. 9 persons for End. The 119 words of association from 'morning calm'were to extracted at 1st brainstorming. The group of senses image were to classified at End brainstorming. The results of this study were as follows : 1. The clothing image type of tactual sense implied feeling of that downy bedding in a soft spring and grandmother's hands as warm. rough. 2. The clothing image type of smelling sense associated smells of pleasant. mild. and fresh. 3. The clothing image type of auditive sense consisted mainly sense of indirect. resonance. small, and clear sounds. 4. The clothing image type of visual sense associated pure, passive, gentle, and lasting life-force as weeds and wild flowers. Korean line is pointless and rounded curve. Korean form is soft silhouette as streamy, not exaggerate and wavy detail of slim and short. Korean color is not dyed, just natural color and pastel tone. Korean textile is a natural material as linen, ramie. and coarse silk.
이 논문에서는 영상시퀀스의 프레임간 차영상 블록을 영상활동도의 크기 및 분포에 따라 적응적으로 분류함으로써 영상시퀀스를 압축하는 기법을 제안한다. 활동도의 크기에 의한 분류에서는 차영상 블록에 포함되어 있는 물체의 에지부분에 해당하는 활동블록과 비활동 블록으로 분류하고, 활동도의 분포에 의한 분류에서도 활동블록들을 이산 코사인변환계수의 분포정도를 특징으로 하여 수직, 수평, 저활동 블록으로 분류한다. 대표적인 분류결과를 이용하여 RBFN 신경망을 학습시켜 프레임간 차영상 블록들의 비선형적인 분류 특성을 얻었다. 시뮬레이션 결과 RBFN을 이용한 차영상 블록의 분류가 영상활동도의 정렬방법이나 다층퍼셉트론 신경망(MLP)에 비해 영상시퀀스의 압축성능이 향상되었다.
The purpose of this study is to examine the effect of social self and body image on the appearance management behavior. The data were collected via a self-administered questionnaire from 419 male and female college students in Jecheon and analyzed by factor analysis, cluster analysis, t-test, regression and correlation. The results of this study were as follows : 1. Body image classified into four factors- emotional, cognitive, behavioral body image and interest in weight. 2. There existed correlation between social self and body image. According to gender, there existed significant differences in social self, body image and appearance management behavior. 3. College students classified into two groups- high and low social self group according to the degree of social self. Two groups showed statistically significant differences in body image and appearance management behavior. 4. In male and female groups, social self and body image influenced to the various appearance management behavior according to gender. The most important appearance management behavior which was affected by social self and body image was diet.
The purpose of this study is to investigate design properties affecting in evaluated image by adult women's town wear in un-limited circumstance. The stimulus, adult women's town wear, were collected from shopping mall, department stores and churches and evaluated by 20's 150 people. Through the estimations, the 76 pictures of 'good image' and 65 pictures of 'bad image', were selected and analyzed by classification categories. The results were as follows : 1) 'Good Image' is classified 6 groups which are like active casual, feminine casual, adult casual, modern, sporty casual, and elegance. 2) "Bad Image' is classified 5 groups which are like easy casual, active casual, soft casual, modern casual, and feminine casual. 3) Central code of adult women's town wear from 'Good Image' are simple, bright, and harmony and 'Bad Image' are complicate, heavy, and inharmony. The coordination, how to wear, is very important to evaluate image of women's town wear with other properties. Also, body shape appeared by important variable in evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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