• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.17-24
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• 2018

Polar fomat algorithm (PFA) was derived from medical imaging theory, known as back projection, to process synthetic aperture radar(SAR) data. The difference between the operating condition of SAR and back projection assumption makes two distortions. First, the focusing performance of PFA is degraded in proportion to distances from the scene center. Second, the geometric accuracy in SAR images is distorted. Several methods were introduced to mitigate the distortions, but some disadvantages, such as the geometric discontinuity, are arisen when sub-images are combined. This paper proposes the novel method to compensate the geometric distortion with chirp Z-transform (CZT). This method corrects precisely the geometric errors without any problems, because a whole image can be processed all at once.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.813-820
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• 2004

본 논문에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 ICA를 이용하여 기하학적 변형에 강건한 디지털 영상의 워터마킹을 제안하였다. 석기서 할선법의 고정점 알고리즘은 빠르면서도 개선된 추출성능을 얻기 위함이고, ICA의 이용은 검출 및 추출 과정에서 워터마크의 위치나 크기 등과 원본 및 키 영상에 대한 사전 지식의 요구를 없애기 위함이다. 제안된 기법을 $256{\times}25$ 픽셀의 원 영상(레나), 키 영상, 그리고 문자 워터마크 및 가우스잡음 워터마크에 각각 적용한 결과, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 ICA 워터마킹보다 빠른 추출시간과 개선된 추출성능이 있음을 확인하였다. 또한 제안된 할선법의 고정점 알고리즘 ICA에 의한 워터마킹은 크기와 회전 및 자름과 같은 기하학적 변형에 견고한 성능이 있음을 확인하였다. 특히 영상들 상호 간에 상관성이 적은 가우스잡음 워터마크가 문자 워터마크에 비해 우수한 추출성능이 있음도 확인하였다. 한편 워터마크의 검출 및 추출과정에 원본 영상들에 대한 사전지식도 요구되지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.379-387
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• 2015

최근 몇 년 간, 만화 콘텐츠의 불법 복제 및 배포로 인한 저작권 침해가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 만화의 불법적인 사용을 방지하기 위해 활용되는 핑거프린트 기법은 불법 만화 콘텐츠를 빠르고 정확하게 식별하는 것이 가능하다. 하지만 불법 유통되는 만화는 스캔 혹은 촬영 과정에서 왜곡이 생기고, 이로 인해 원본으로부터 추출된 핑거프린트와 다른 형태를 가지게 된다. 핑거프린트 비교 과정에서 만화 콘텐츠가 정확히 식별되지 않는다. 본 논문은 스캔 또는 촬영 중 발생하는 기하학적 왜곡 방법에 대한 보정 방법을 제시하고 이에 따른 핑거프린트 식별을 개선하고자 한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제13권2호
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• pp.181-197
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• 1996

CCD 지구 영상 실험 장치(CCD earth image experiment, CEIE)는 우리별 I호의 주 탑재체중의 하나이다. 우리별 1호가 발사된 후에 CEIE는 이제까지 약 500여장의 세계 곳곳의 지표면 영상을 촬영하였다. 내재한 방사학적(radiometric) 오차 및 기하학적(geometric) 찌그러짐으로 인해, 관측된 영상은 지표면의 모습과 아주 다르다. 이러한 영상 데이터롤 다양한 목적의 응용을 위해 처리하고 분석하기전에 이러한 오차를 제거하기 위한 전처리 과정을 반드시 수행하여야한다. 이 논문은 CEIE:의 운영 결과를 요약하고 방사학적 및 기하학적 보정을 수행하는 전처리 과정을 설명한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제2권2호
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• pp.183-192
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• 1991

형광 안저 사진은 형광 물질을 정맥에 주사한 후 안저를 연속 촬영한 것으로 이로부터 망막 및 맥락막의 혈관 상태를 관찰하여 안과계 질환 뿐만아니라, 당뇨병, 고혈압 등 내과계 질병도 진단한다. 순차적으로 안저 사진을 촬영할 때 안구의 불규칙적인 운동으로 인하여 프레임마다 특정 영역의 위치가 달라질 수 있으며, 조명 상태의 변동에 의해 프레임마다 배경 명암이 달라질 수 있다. 이러한 형광 안저 사진에서 프레임간 변화분을 검출하기 위해 직접 두 프레임을 빼는 것은 부적합하다. 본 논문에서는 형광 안저 사진의 프레임간 변화분을 정확하게 검출할 수 있도록 형광안저 사진의 기하 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 먼저 안저 사진으로부터 혈관을 검출하고 이를 세선화하여 제어점의 좌표를 정한다. 제어점을 이용하여 기하 변환함수를 구하고 각 프레임을 맵핑하므로써 기하 왜곡을 교정한다. 기하 왜곡을 교정한 두 프레임을 화소별로 빼어 차영상을 구한 결과 프레임간 변화를 정확하게 검출할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권1호
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• pp.26-42
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• 1996

CCD 지구 영상 실험 장치(CCD Earth Images Experiment, CEIE)는 우리별 1호의 탑재 체중의 하나이다. 우리별 1호가 발사된 후에 CEIE는 이제까지 약 500여장의 세계 곳곳의 지표면 영상을 촬영하였다. 내재한 방사학적(radiometric) 오차 및 기하학적(goemetric) 찌그러짐으로 인 해, 관측된 영상은 지표면의 모습과 아주 다르다. 관측된 영상을 다양한 목적의 응용을 위해 처리 하고 분석하기 전에 이러한 오차를 제거하기 위한 전처리 과정을 반드시 수행하여야 한다. 이 논 문은 우리별 1호가 관측한 영상에 방사학적 및 기하학적 보정을 수행하는 전처리 과정을 설명한 다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.542-542
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• 2002

Geometric correction is a critical step to remove geometric distortions in satellite images. For correct geometric correction, Ground Control Points (GCPs) have to be chosen carefully to guarantee the quality of corrected satellite images. In this paper, we present an automatic approach for geometric correction by constructing GCP Chip database (GCP DB) that is a collection of pieces of images with geometric information. The GCP DB is constructed by exploiting Landsat's nadir-viewing property and the constructed GCP DB is combined with a simple block matching algorithm for efficient GCP matching. This approach reduces time and energy for tedious manual geometric correction and promotes usage of Landsat images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2299-2311
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• 2013

As portable multimedia devices become more popular and smaller, the use of portable projectors is also rapidly increasing. However, when portable projectors are used in mobile environments in which a dedicated planar screen is not available, the problem of geometric distortion of the projected image often arises. In this paper, we present a geometric image compensation method for portable projectors to compensate for geometric distortions of images projected on various types of planar or nonplanar projection surfaces. The proposed method is based on extraction of the two-dimensional (2D) geometric information of a projection area, setting of the compensation area, and prewarping using 2D homography. The experimental results show that the proposed method allows effective compensation for waved and arbitrarily shaped projection areas, as well as tilted and bent surfaces that are often found in the mobile environment. Furthermore, the proposed method is more computationally efficient than conventional image compensation methods that use 3D geometric information.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.3-7
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• 1999

The images of the meteorological satellite NOAA contain geometrical distortions caused by its ambiguous position, its vibration, its sensor's movement, and so on. Geometric correction of satellite images is one of the most important parts in many remote sensing as the primary processing. Ground control points (GCP's) are necessary to check the accuracy of geometric correction and used for precise geometric correction. In this paper, a method for automatically selecting the residual error is presented. Calculating the effective angle and residual errors vector using the succeeded matching GCP's, precise geometric correction using an affine transformation is applied to systematically a corrected image. And the error is decreased by an affine transformation. The above enable the geometric correction of high quality.