고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 $10{\times}10$ 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2464-2478
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2013
Image stitching techniques produce an image with a wide field-of-view by aligning multiple images with a narrow field-of-view. While conventional algorithms successfully stitch images with a small parallax, structure misalignment may occur when input images contain a large parallax. This paper presents an image stitching algorithm that aligns images with a large parallax by regional linear warping. To this end, input images are first approximated as multiple planar surfaces, and different linear warping is applied to each planar surface. For approximating input images as multiple planar surfaces, the concept of dominant edges is introduced. Dominant edges are defined as conspicuous edges of lines in input images, and extracted dominant edges identify the boundaries of each planar surface. Dominant edge extraction is conducted by detecting distinct changes of local characteristics around strong edge pixels. Experimental results show that the proposed algorithm successfully stitches images with a large parallax without structure misalignment.
본 연구에서는 MNF 변환 후 각 밴드별 최소, 최대값을 가지는 화소들을 추출하고, 이 후보 화소들만을 대상으로 endmemeber를 추출하는 기법을 제안하고 이의 적용 가능성을 고찰하였다. 이와 같은 접근은 영상자료의 크기와 관계없이 밴드수${\times}$2개에 해당하는 화소들만을 대상으로 endmember를 추출하므로 전체 화소를 대상으로 endmember 여부를 계산하는 기존의 기법들보다 계산시간 측면에서 매우 효율적일 수 있다. 모의 초분광 영상자료 및 미국 네바다 Cuprite 지역의 AVIRIS 초분광 영상자료에 N-FINDR 기법을 적용하여 endmember를 추출함에 있어 본 기법을 적용해본 결과, 전체 화소를 대상으로 처리한 결과와 거의 동일한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 잡음에 의한 영항과 후보 화소 추출기준 등에 대한 추가 연구를 통해 대용량 초분광 영상자료의 처리 및 분석에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
High-resolution satellite images offer abundance information of the earth surface for remote sensing applications. The information includes geometry, texture and attribute characteristic. The pixel-based image classification can't satisfy high-resolution satellite image's classification precision and produce large data redundancy. Object-oriented information extraction not only depends on spectrum character, but also use geometry and structure information. It can provide an accessible and truly revolutionary approach. Using Beijing Spot 5 high-resolution image and object-oriented classification with the eCognition software, we accomplish the cultures' precise classification. The test areas have five culture types including water, vegetation, road, building and bare lands. We use nearest neighbor classification and appraise the overall classification accuracy. The average of five species reaches 0.90. All of maximum is 1. The standard deviation is less than 0.11. The overall accuracy can reach $95.47\%.$ This method offers a new technology for high-resolution satellite images' available applications in remote sensing culture classification.
본 논문에서는 얼굴영상 압축을 위한 알고리즘으로 삼각특징 추출과 GHA를 이용한 압축 알고리즘을 제안한다. 특징추출에서 입력영상을 8개의 삼각형으로 분할한 다음 데이터의 취득순서를 설정하여 영상을 분할하면서도 위치정보를 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 압축을 위해 GHA를 도입함으로써 복원 시 생기는 블록화 현상을 대폭 개선하였으며 얼굴의 윤곽과 이목구비 등 얼굴의 전체적인 형태를 압축 알고리즘에 반영할 수 있었다. 기존의 블록기반 K-means 알고리즘과 얼굴영상을 분할하지 않고 전체를 입력으로 사용하는 알고리즘과의 비교실험결과 제안된 방법의 성능이 가장 우수함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 표적에 의해서 산란된 산란파에 대한 2차원 산란점 추출 및 2차원 ISAR(Inverse SAR) 영상 형성에 대해서 기술하였다. 표적 에 대 한 2차원 산란점과 ISAR 영상을 획득하는 방법에는 일반적으로 2-D IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이는 영상의 해상도 면에서 질이 떨이진다는 단점이 있다. 이러한 퓨리에 변환을 바탕으로 한 방법의 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 고해상도 신호처리의 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 2차원 산란점 추출 및 ISAR 영상을 형성하기 위해서 2-D MEMP 알고리즘과 2-D ESPRIT 알고리즘에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 이상적인 점 산란체와 F-18 전투기에 대한 산란파를 이용하여 2차원 산란점을 예측하고 2차원 ISAR 영상을 획득하였다.
내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 VQ(Vector Quantization)을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 영상 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요특징으로는 색상, 절감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 있다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상 및 질감 특징 추출방법과 더불어 VQ 멕터 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정지영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 정지영상의 내용에 근거한 검색을 하였고 객체 단위 검색을 함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며, ‘사람’영상에 제한한 방법을 적용한 경우 90%의 검출율을 보였다.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
본 논문은 형태학 이론을 이용하여 이미지의 윤곽선을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할된 이미지를 형태학 기반의 근접성, 유사성, 연속성을 사용하여 객체들로 그룹화 한다. 즉, 이미지의 시각 계층에서 지각적 방법과 하향식 피드백을 이용하여 이질적인 시각적 형태들을 하나의 시각적 형태로 구체화 시킨다. 실험 결과 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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