Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.
The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히 영상복원은 영상처리의 핵심기술로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 밀도에 따라 국부 마스크의 크기를 가변하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
EZW는 웨이블릿 변환된 영상을 효과적으로 부호화하는 알고리듬이다. 이 알고리듬에서 영상의 웨이블릿 변환 계수는 정해진 기호들 중의 하나를 부여받고, 그 계수의 중요도의 순서에 따라 부여받은 기호를 부호화한다. 본 논문에서는 EZW에서 사용하는 기호들을 분석하고 수정된 EZW 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법에서는 중요한 IZ 기호를 계수의 절대값뿐만 아니라 여러 조건들을 검사하여 결정한 다. 중요도가 낮은 IZ 기호의 발생 확률을 줄이고 비트를 절감하여 복원 영상의 화질을 개선하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.
In this paper, an algorithm to reconstruct two orthogonal images into a three-dimensional image is developed in order to measure the bubble size and volume in a two-phase boiling flow. The central-active contour model originally proposed by P. $Szczypi\'{n}ski$ and P. Strumillo is modified to reduce the dependence on the initial reference point and to increase the contour stability. The modified model is then applied to the algorithm to extract the object boundary. This improved central contour model could be applied to obscure objects using a variable threshold value. The extracted boundaries from each image are merged into a three-dimensional image through the developed algorithm. It is shown that the object reconstructed using the developed algorithm is very similar or identical to the real object. Various values such as volume and surface area are calculated for the reconstructed images and the developed algorithm is qualitatively verified using real images from rubber clay experiments and quantitatively verified by simulation using imaginary images. Finally, the developed algorithm is applied to measure the size and volume of vapor bubbles condensing in a subcooled boiling flow.
본 논문에서는 PCA(principal component analysis)기반의 특징을 이용한 효율적인 얼굴검색 방법을 제안한다. coarse-to-fine 전략을 사용하여 저차원 고유얼굴 공간에서 검색 결과들을 1차 정렬한 후 상위 후보들을 확장된 차원의 고유얼굴 공간에서 재정렬하는 방식으로 검색 순위를 재조정한다. 질의 영상과 클래스간의 유사도의 측정을 위해 PD(projection distance), MQDF(modified quadratic distance function), MED(minimum Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과 $32{\times}32$ 크기의 질의 영상에 PD를 활용하여 점진적으로 검색 결과를 조정하는 제안하는 방법이 얼굴검색에 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 변형된 삼각 및 마하젠더 간섭계를 이용한 인코히어런트 홀로그래픽 3D 디스플레이 시스템의 광 입출력 장치를 구현하고 실험하였다. 먼저, 변형된 삼각 간섭계 기반의 광 입력장치를 구성하여 3차원 물체에 대한 인코히어런트 복소 홀로그램을 생성하고, LCD 공간광변조기와 위상 지연기가 추가된 마하젠더 간섭계 기반의 광 출력장치 구성을 통해 홀로그램의 실시간적 복원을 수행하였다. 즉, 100mm의 깊이감을 갖는 두 점광원에 대한 인코히어런트 홀로그램의 생성과 복원 실험을 통해 바이어스와 공액영상이 제거되고 초점에 따라 깊이감이 다른 두 영상의 복원이 가능함을 확인하였으며, 구현된 광 입출력 장치를 통해 서로 30 mm의 깊이감을 갖는 3차원 물체인 두개의 주사위에 대한 홀로그램을 실시간적으로 생성하고 복원시킴으로서 변형된 삼각 간섭계에 기반한 홀로그래픽 3차원 영상디스플레이 시스템의 광학적 구현 가능성을 제시하였다.
지하철에서 스크린 도어와 플랫폼간의 경계선을 검출할 수 있는 변형된 케니에지 검출 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 지하철에서는 플랫폼과 스크린 도어 사이의 경계선은 주변에 비해 어둡게 나타나므로 이의 특성을 고려하여 변형된 bottom-hat 변환을 이용해 에지 영상을 만든다. 이렇게 구한 에지 영상에 이중 문턱화를 통해 강한 에지와 약한 에지를 포함하는 이중 문턱화 영상을 얻는다. 이중 문턱화 영상에 호프 변환을 적용하여 플랫폼과 스크린 도어 간의 경계선을 검출하여 그 길이를 계산하고, 사람 등 물체가 있을 때와 없을 때와의 경계선 길이를 비교함으로써, 경계선을 침범 여부를 판단하는 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 카메라 높이 위치에 따라 두 종류의 서로 다른 입력영상을 사용하여 제안한 변형된 케니에지 검출 알고리듬에 대한 결과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 나타내었다.
본 연구는 지식정보화 사회의 경쟁력인 창의성을 기르기 위하여 수정된 ASSURE 모델을 기반으로 한 영상제작 활동 교수 학습 과정을 설계하고 적용하는 데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 절차와 방법을 수행하였다. 먼저 영상매체 교육과 창의성 교육에 대하여 이론적 고찰을 한 후, 이 둘의 관계를 규명 해보고 그 결과로 수정된 ASSURE 모델을 적용한 교수 학습과정을 설계하였다. 그리고 영상제작 활동 교수 학습과정 전개 시 창의성 계발학습 모형을 적용하여 수업의 효과성을 높였다. 본 연구 결과 및 의의는 다음과 같다. 첫째, 영상제작활동 교수학습과정 적용의 결과 학생들의 창의적 성향이 신장되었다. 적용 전에 이던 것이 적용 후에는 로 나타났으며 통계적으로는 t=(p<0.05)의 유의미한 차이가 있다. 둘째, 영상제작 활동 교수학습 과정 적용을 통하여 문화적 프로슈머의 발판을 마련하였다. 덧붙여서 본 연구를 함께 한 모든 학생이 디지털미디어 시대의 리더그룹으로 성장하기를 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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