TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.
As the launches of a series of remote sensing satellites, there are various multiresolution and multi-spectral images available nowadays. This diversity in remotely sensed image data has created a need to be able to integrate data from different sources. The C-band imaging radar of ERS-2 due to its high sensitivity to coastal wetlands holds tremendous potential in mapping and monitoring coastal wetland features. This paper investigates the advantages of using ERS-2 SAR data combined with IRS-ID LISS-3 data for mapping complex coastal wetland features of Tamil Nadu, southern India. We present a methodology in this paper that highlights the mapping potential of different combinations of filtering and integration techniques. The methodology adopted here consists of three major steps as following: (i) speckle noise reduction by comparative performance of different filtering algorithms, (ii) geometric rectification and coregistration, and (iii) application of different integration techniques. The results obtained from the analysis of optical and microwave image data have proved their potential use in improving interpretability of different coastal wetland features of southern India. Based visual and statistical analyzes, this study suggests that brovey transform will perform well in terms of preserving spatial and spectral content of the original image data. It was also realized that speckle filtering is very important before fusing optical and microwave data for mapping coastal mangrove wetland ecosystem.
Texture mapping is the process of covering 3D models with texture images in order to increase the visual realism of the models. For proper mapping the coordinates of texture images need to coincide with those of the 3D models. When projective images from the camera are used as texture images, the texture image coordinates are defined by a camera calibration method. The texture image coordinates are determined by the relation between the coordinate systems of the camera image and the 3D object. With the projective camera images, the distortion effect caused by the camera lenses should be compensated in order to get accurate texture coordinates. The distortion effect problem has been dealt with iterative methods, where the camera calibration coefficients are computed first without considering the distortion effect and then modified properly. The methods not only cause to change the position of the camera perspective line in the image plane, but also require more control points. In this paper, a new iterative method is suggested for reducing the error by fixing the principal points in the image plane. The method considers the image distortion effect independently and fixes the values of correction coefficients, with which the distortion coefficients can be computed with fewer control points. It is shown that the camera distortion effects are compensated with fewer numbers of control points than the previous methods and the projective texture mapping results in more realistic image.
LDR (low dynamic range) 영상에 비해서 밝기 범위가 크게 늘어난 HDR (high dynamic range) 영상을 촬영할 수 있는 장비와 디스플레이할 수 있는 기기들이 개발되고 있고 영상의 밝기 범위를 효율적으로 변환하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 LDR 영상을 HDR 영상으로 효율적으로 변환하기 위해서 guided filter를 사용한 reverse tone mapping 기법을 제안한다. Guided filter를 사용하여 한 장의 LDR 영상으로부터 BEF(brightness enhancement function)을 구한 후에 LDR 영상에서 밝기가 포화된 부분을 효율적으로 복원하여 HDR 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 영상이 지나치게 밝거나 어두운 경우 영상 촬영시의 노출 값을 추정하여 보정한 후에 밝기 범위를 변환하는 방법을 이용하여 생성되는 HDR 영상의 화질을 극대화하는 방법을 연구하고 모의 실험 결과로부터 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해서 우수한 화질의 HDR 영상을 생성하는 것을 입증한다.
This paper presents a method for soccer scene analysis and coordinate transformation from scene to ground model using a priori knowledge. First, the ground and spectator regions are separated, and various objects are extracted from the separated ground region. Second, an affine model is used for mapping the object positions on the soccer image into the position on the ground model. Problems regarding holes arising from mapping processing are solved using inverse mapping instead of a usual interpolation method. Experiments are performed on a PC using about 100 RGB images acquired at 240*640 resolution and 3∼5 frames per second.
Geospatial database, which is the basis for Geo-Spatial Information Systems, is produced by conventional mapping methods. Recently, with increased demand for digital forms of the geospatial database, studies are carried out to automate its production. The automated mapping system is composed of the image acquisition subsystem, positioning subsystem, point referencing subsystem and the visualization subsystem. The image acquisition subsystem is the most important part of the overall production line because it is the starting point and will affect all subsequent processes. This paper presents a software analysis and design of the image acquisition subsystem. The design was carried out using the Unified Modeling Language which is a modeling method used extensively in the software engineering field.
IKONOS image mapping is being considered a possible replacement to the traditional mapping in many countries due to their ease of access to current data and their potential high resolution. Survey Department of His Majesty's Government completed traditional orthophoto mapping of all urban and semi-urban areas of the country. The 1:5000 monochrome orthophoto maps of Kathmandu Valley were completed in 2003. In 2002, as a test, production of a near natural colour Image Map at 1:5000 scale of a part of Kathmandu Valley based on IKONOS data was carried out. A conventional line map plotting of the same area at 1:5000 was also prepared. The objective of the pilot project was to assess the geometric accuracy and the information content of these maps. The details of the study and their results are underlined. The findings of the study helps to explain whether IKONOS image map can replace conventional orthophoto map at 1:5,000 for urban areas of Nepal like Kathmandu.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
히스토그램 평활화 방법은 영상의 대조비를 개선시키는 효과적인 방법이다. 하지만 이 방법은 과도한 대조비 향상이나 잡음을 증폭시키는 것과 같은 의도하지 않은 결함을 발생시킬 수 있다. 이러한 결함은 히스토그램 평활화 방법에서 사용되는 명암도 변환 함수를 조절함으로써 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 명암도 변환 함수를 조절하는 문제를 변분법을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 범함수를 정의하고 그 범함수를 최소화하여 명암도 변환 함수를 계산한다. 제안하는 방법을 적용하여 얻은 명암도 변환 함수를 사용하면 눈에 보이는 결함 없이 영상의 대조비를 개선시킬 수 있음을 실험결과로부터 확인할 수 있다.
본 연구에서는 현재 개발되고 있는 차량측량시스템(또는 Mobile Mapping System)에서 사용하기 위한 CCD(Charge Coupled Device) 카메라 영상을 취득하는 프로그램을 개발하였다. 특히 2개의 고해상도 칼라영상을 동시에 취득하여 저장할 수 있도록 하여 수치사진측량 기법의 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 GPS-IMU의 장비와 결합하여 차량측량시스템을 이용한 각종 시설물의 3차원 위치 결정, 보존상태 파악 등에 보다 효율적으로 이유될 수 있을 것이다. 특히 현재까지 개발되어 활용중인 프로그램들이 흑백영상을 대상으로 하고 있는 반면 본 연구에서 사용하고 있는 영상은 고해상도의 칼라영상이기 때문에 대상물의 판독력을 높일 수 있어 차량측량시스템의 활용분야를 넓일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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