International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.177-186
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2023
Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.
영상 정보의 이용이 증가함에 따라 영상을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 영상 분할 알고리즘, 색상 특성, 질감, 그리고 영상의 형태와 위치 정보의 효율적인 결합에 근거한 영역기반 내용 검색 알고리즘을 제안한다. 색상 특징으로는 색상의 공간적인 상관관계를 잘 나타내는 HSI 색상 히스토그램을 선택하였고, 영상의 분할과 질감특성은 각각 Active control와 CWT(Complex wavelet transform)를 사용하였다. 그리고 형태와 위치 특징들은 HSI의 휘도 성분에서 불변 모멘트를 이용하여 추출하였다. 효율적인 유사도 측정을 위해 추출된 특징(색상 히스토그램, Hu 불변 모멘트, CWT)을 결합하여 정확도와 재현율을 측정하였다. www. freefoto.com에서 제공하는 DB를 사용하여 실험한 결과, 제안된 검색엔진은 94.8%의 정확도와 82.7%의 재현율을 가지며 성공적으로 영상 검색 시스템에 응용할 수 있다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.
Wavelet transform used for content-based image retrieval has good performance in texture image. Image features for content-based image retrieval are color, texture, and shape. In this paper, we use color feature extracted from HSI color space known as most similar vision system to human vision system and texture feature extracted from wavelet histogram which has multiresolution property. Proposed method is compared with HSI color histogram method and wavelet histogram method. It is shown better performance.
본 연구에서는 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능을 갖는 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용하여 화재발생 위치를 추적하고, 스마트 모바일 통신 기능을 탑재한 안드로이드 시스템에 실시간으로 정보를 전달하여 원거리에서 화재를 인식하고 재난을 제어할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법을 구현하기 위하여 첫째, 입력영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하여 주변 밝기와 잡영상들을 제거하여 순수한 화염만을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 둘째, Pan/Tilt 기능으로 화재가 발생한 위치를 정확하게 추적하여 적절하게 화재 인식을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 모바일 기능을 탑재한 안드로이드 통신시스템으로 화재상황을 원격지에서도 확인할 수 있는 스마트한 화재 인식 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 확인하기 위하여 10개의 화재 동영상을 입력하고 실험을 수행한 결과 10개의 동영상에서 화재영역을 분할하고 화재 위치를 모두 추적하였다.
본 연구의 목적은 도로상에 설치된 CCTV에서 수집되는 영상정보를 이용하여 노면 상태를 판단하는 것이다. 이를 위해 먼저 야간의 젖은 노면을 검지하는 기술을 검증하였다. 지금까지 도로상의 젖음 정보를 추출하는 기술은 편광(polarization) 특성을 활용하는 것이다. 그러나 태양광이 없는 야간 도로상황에서는 편광특성을 활용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CCTV 야간 영상의 특징을 활용하여 마른 노면과 젖은 노면을 판별하는 방법을 제안한다. 노면의 젖음 여부를 판단하는 판별 방법론으로 웨이블릿(wavelet) 패킷 변환을 활용한 질감분석 방법론 및 영상의 명도분포 특성을 반영하기 위한 HSI 색상 모형 기반 명도(intensity) 히스토그램 활용 방법론을 적용하였다. 현장장비에서 취득한 총 200장의 샘플영상을 활용하여 영상을 분석, SVM (Support Vector Machine) 분류기 기반 판별 초평면을 구성한 후, 검지 기법을 검증하기 위한 현장테스트를 수행하였으며 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 야간 노면상태 수집에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 컬러 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 기초로 하여 부분적인 조명 변화뿐 아니라 그림자 및 잡음이 있는 환경에서도 효과적으로 코너만을 검출할 수 있는 코너 검출자를 제안하였다. 제안한 코너 검출자는 잡음에 둔감한 NTGST를 기초로 하여 코너에 가까울수록, 두 직선 에지가 이루는 각이 작을수록 큰 값이 코너에 누적되도록 하여 코너의 정확한 위치를 검출할 수 있도록 하였다 특히 조명 변화에 둔감한 HSI 색 공간에서 색상 (hue) 성분을 강조하고 채도 (saturation) 및 휘도 (intensity) 성분을 보조적인 정보로 활용함으로써 부분적인 조명 및 그림자의 영향을 줄일 수 있도록 가중조합 벡터 미분 연산자 (weighted combination of vector gradient vector operator)를 제안 적용하여 그림자로 인한 거짓 경계선 및 거짓 코너를 제거할 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 코너 검출 방법이 잡음 및 조명 변화에 둔감하게 효과적으로 코너를 검출함을 확인하였다.
본 논문에서는 HIS 칼라모델에서 색상변환을 이용한 자동차 추적 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 도로위에 두 개의 수평가상 데이터 샘플라인을 설치해 놓는다. 차영상은 프레임과 프레임 사이에서 검출하였다. 검출된 자동차의 차영상에서 색상 분포를 이용해서 자동차 동일성 판별과 차선 변경을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 효능성을 검토하기 위하여 도로에 주행하는 자동차를 대상으로 두 가상 샘플라인을 통과하는 자동차의 동일성 판별과 차선 변경을 검출하고, 자동차의 속도 측정기와 제안된 방법을 비교한 결과 0.4% 이내임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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