The land use type of Korea is high-density. So, the image classification using coarse resolution satellite image may not provide land cover classification results as good as expected. The purpose of this paper is to compare the result of visual interpretation with that of digital image classification of 20 m resolution SPOT satellite image at Kwangju-eup, Kyunggi-do, Korea. Classes are forest, cultivated field, pasture, water and residential area, which are clearly discriminated in visual interpretation. Maximum likelihood classifier was used for digital image classification. Accuracy assessment was done by comparing each classification result with ground truth data obtained from field checking. The classification result from the visual interpretation presented an total accuracy 9.23 percent higher than that of the digital image classification. This proves the importance of visual interpretation for the area with high density land use like the study site in Korea.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.2
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pp.277-286
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2022
Due to the uniquely slow convergence speed of the EM algorithm, it suffers form a lot of processing time until the desired deconvolution image is obtained when the image is large. To cope with the problem, in this paper, an immediate solution of the EM algorithm is provided under the Gaussian image model. It is derived by finding the recurrent formular of the EM algorithm and then substituting the results repeatedly. In this paper, two types of immediate soultion of image deconboution by EM algorithm are provided, and both methods have been shown to work well. It is expected that it free the processing time of image deconvolution because it no longer requires an iterative process. Based on this, we can find the statistical properties of the restored image at specific iterates. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through a simple experiment, and discuss future concerns.
In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.
By investigating structural relationships between personal image and self-efficacy, this experimental study purposes to suggest a direction and the meaning of effective education on personal image. Based on scholars' studies on personal image and self-efficacy, this study extracts a revised questionnaire on personal image. The experimental study proved the relationship between the variables of personal image and self-efficacy by using personal image questionnaires which are extracted from the literature study. For this purpose, we have conducted a questionnaire survey including 234 students from women's university in Seoul. The results of this study are as follows. First, for cognitions on personal image, which are components of the internal image, both the visual image and social image impacting on self-efficacy have a significant efficacy in the self-regulation factor. Second, the satisfaction rates of the components for personal image impacting all the factors of self-efficacy showed a significant effect. Third, the significant results are being obtained from the analysis of differences in self-efficacy according to the levels of satisfaction rates on internal image and social image, which are expected to have effects on the self-efficacy between the groups for all factors. However, according to the analysis of differences in self-efficacy in relation to the levels of satisfaction for visual images, only the self-confidence factor in the self-efficacy is different between the groups.
Son, Ki-Sung;Jeon, Hyeong-Seop;Park, Jin-Ho;Park, Jong Won
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.9
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pp.789-796
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2013
Vibration measurements using image processing have been studied by many researchers as it can remotely measure vibration displacements at multiple points simultaneously. It is difficult, however, to obtain accurate displacement from the measured image signals because the resolution of image data is dependent on camera performance and normally lower than that of vibration transducer directly measured. This paper suggests the enhanced technique for vibration displacement measurement by applying the expected value of edge probability distribution to the varying pixel points in the image. The method can both increase the resolution limit of camera image and decrease the measurement errors. The working performance of the proposed technique is verified applying to the vibration measurement of a rotating machine.
The purpose of this study was to examine the impact of personal image on self-leadership. The experimental study showed relationship between the variables of personal image and self-leadership by using personal image questionnaires and a revised self-leadership questionnaire both extracted from the literature study. The results of this study are as follows. First, six factors of self-leadership were drawn as the reliability and validity of were verified. The factors of self-leadership and the components for personal images showed a significant correlation. Second, the satisfaction rates of the components for personal image showed significant effects on three factors(performed successfully imagination, self-set goals, as well as belief and assumption analysis) of self-leadership. Third, significant results were obtained from the analysis of differences in self-leadership according to the levels of satisfaction on the components of personal image. These are expected to have effects on self-leadership between the groups for some factors(performed successfully imagination, self-set goals, belief and assumption analysis, self-reward, self-cues).
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
This paper proposes an algorithm that automatically converts images into Pipo, painting images using OpenCV-based image processing technology. The existing "purity," "palm," "puzzling," and "painting," or Pipo, painting image production method relies on manual work, so customized production has the disadvantage of coming with a high price and a long production period. To resolve this problem, using the OpenCV library, we developed a technique that automatically converts an image into a Pipo painting image by designing a module that changes an image, like a picture; draws a line based on a sector boundary; and writes sector numbers inside the line. Through this, it is expected that the production cost of customized Pipo painting images will be lowered and that the production period will be shortened.
We propose a new method that specifies objective image quality factors by evaluating an image quality measurement model using random images. In other words, No-Reference variables are used to evaluate the quality of an original image without using any reference for comparison. 1000 portrait images were collected from a web gallery with votes constituting over 30 recommendation values. The bottom-up data collecting process was used to calculate the following image quality factors: total range, average, standard deviation, normalized distribution, z-score, preference percentage. A final grade is awarded out of 100 points, and this method ranks and grades the final estimated image quality preference in terms of total image quality factors. The results of the proposed image quality evaluation model consist of the specific dynamic range, skin tone R, G, B, L, A, B, and RSC contrast. We can present the total for the expected preference points as the average of the objective image qualities. Our proposed image quality evaluation model can measure the preferences for an actual image using a statistical analysis. The results indicate that this is a practical image quality measurement model that can extract a subject's preferred image quality.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.157-162
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2003
The 3D Image which embodies real object to 3D space of computer enables various geometrical analysis as well as visualization of complex 3D shape by giving sense for the real and cubic effect that can not be offered in 2D image. Human gives real object to same physical properties in 3D space imagination world of computer, and it is expected that this enables offering of various information by user strengthening interface between human-computer to observe object in real condition. In this study, formal style routine of 3D image creation applying digital photogrammetry was designed for more practical, highly trusty 3D image creation, and the system was emboded using object-oriented technique which strengthen user interface. Also, the discontinuity information about rock slope using 3D image is acquired that is orientation, persistence, spacing and aperture etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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