이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3668-3684
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2021
Video action recognition is widely used in video surveillance, behavior detection, human-computer interaction, medically assisted diagnosis and motion analysis. However, video action recognition can be disturbed by many factors, such as background, illumination and so on. Two-stream convolutional neural network uses the video spatial and temporal models to train separately, and performs fusion at the output end. The multi segment Two-Stream convolutional neural network model trains temporal and spatial information from the video to extract their feature and fuse them, then determine the category of video action. Google Xception model and the transfer learning is adopted in this paper, and the Xception model which trained on ImageNet is used as the initial weight. It greatly overcomes the problem of model underfitting caused by insufficient video behavior dataset, and it can effectively reduce the influence of various factors in the video. This way also greatly improves the accuracy and reduces the training time. What's more, to make up for the shortage of dataset, the kinetics400 dataset was used for pre-training, which greatly improved the accuracy of the model. In this applied research, through continuous efforts, the expected goal is basically achieved, and according to the study and research, the design of the original dual-flow model is improved.
본 논문에서는 3DTV를 위한 다시점 동영상 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 다수의 카메라 입력에 대하여 기존의 MPEG 기반의 부호화 기법에서 사용된 시 공간적 중복성 제거 뿐 아니라 각 시점에 해당하는 영상간의 공간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 재선할 수 있다. 각 시점 영상간의 공간적 중복성을 효율적으로 제거하기 위하여 전역 시차 보상(global disparity compensation)된 집적영상(assembled image)을 사용하였다. 또한 기존의 디지털 TV 전송 표준인 MPEG-2를 기반으로 하였기 때문에 기존의 디지털 TV 표준을 크게 수정하지 않고 3DTV를 구현할 수 있을 뿐만 아니라 각 시점간의 동기화 문제도 해결할 수 있다. 제안하는 기법은 MPEG-2 기법으로 각 시점에 해당하는 영상을 독립적으로 부호화(simulcast 기법)한 결과와 비교하여 객관적 화질 면에서 우수한 결과를 보였으며, 평행식 카메라 구조로 획득된 영상과 유사한 디지털 홀로그램 부호화에도 적용하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
Two impedance imaging systems of multi-frequency electrical impedance tomography (MFEIT) and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) are described. MFEIT utilizes boundary measurements of current-voltage data at multiple frequencies to reconstruct cross-sectional images of a complex conductivity distribution (${\sigma}+i{\omega}{\varepsilon}$) inside the human body. The inverse problem in MFEIT is ill-posed due to the nonlinearity and low sensitivity between the boundary measurement and the complex conductivity. In MFEIT, we therefore focus on time- and frequency-difference imaging with a low spatial resolution and high temporal resolution. Multi-frequency time- and frequency-difference images in the frequency range of 10 Hz to 500 kHz are presented. In MREIT, we use an MRI scanner to measure an internal distribution of induced magnetic flux density subject to an injection current. This internal information enables us to reconstruct cross-sectional images of an internal conductivity distribution with a high spatial resolution. Conductivity image of a postmortem canine brain is presented and it shows a clear contrast between gray and white matters. Clinical applications for imaging the brain, breast, thorax, abdomen, and others are briefly discussed.
This research is aim to analyze of changing landscape and according to phenological cycle from image information of coastal environment obtained by multi-media were analyzed by camera and satellite image. The digital camera and satellite image were used for tidal flat vegetation monitoring during the construction of Sihwa lake. The vegetation type and phenological cycle of Sihwa tidal flat have been changed with the Sihwa lake ecosystem. The environment changes of Sihwa tidal flat area and ecological change were analyzed by field work digital camera images and satellite images. The airborne, UAV and satellite images were classified with the changed elements of coastal ecological environment and tidal flat vegetation monitoring carried out the changed area and shape of vegetation distribution with time series images.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
Kim, Myoung-Hoon;Jung, Soon-Hong;Kang, Beum-Joo;Sull, Sang-Hoon
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.273-277
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2009
A compressed video stream is very sensitive to transmission errors that may severely degrade the reconstructed image. Therefore, error resilience is an essential problem in video communications. In this paper, we propose novel temporal error concealment techniques for recovering lost or erroneously received macroblock (MB). To reduce the computational complexity, the proposed method adaptively determines the search range for each lost MB to find best matched block in the previous frame. And the original corrupted MB split into for $8{\times}8$ sub-MBs, and estimates motion vector (MV) of each sub-MB using its boundary information. Then the estimated MVs are utilized to reconstruct the damaged MB. In simulation results, the proposed method shows better performance than conventional methods in both aspects of PSNR.
본 논문에서는 적응적 탐색영역을 이용한 다중해상도 움직임 추정 방법을 제안하였다. 연속 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 잠재적 움직임 영역을 나타내는 이진 평균을 구성하고, 이를 기반으로 움직임을 추정하였다. 대역들간의 에너지 분포와 계산량을 고려하여, 계층이 높아질수록 잠재적 움직임 영역을 작게 하였다. 모의 실험 결과 EMRME 방법[7]과 비교했을 때, 움직임이 큰 영상에 대해서는 비슷한 화질에서 계산량이 약 33∼46%, 비트수는 약 10∼18% 감소하였으며, 움직임이 작은 영상에 대해서도 비슷한 화질과 비트수에서 계산량이 약 37∼65% 감소하였다.
인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.
본 연구에서는 대청댐 유역의 수계 변화를 GIS 기반에서 정량적 정성적으로 해석하기 위해 다시기의 Landsat 위성영상을 이용하여 대청댐 건설이후부터 근래까지 유역의 수계 변화를 탐지하고자 하였다. 이를 위해 1981년, 1987년, 1993년, 2002년에 해당하는 각각의 Landsat 위성영상에 대하여 수계, 식생, 도로 및 인공지물 등의 클래스를 지정하고 감독분류기법을 적용하여 유역에 대한 변화를 분석하였다. 감독분류의 결과로부터 4개 시기의 위성영상 중 수계만을 추출하여 중첩분석을 수행하였으며, 이를 통해 대청댐 유역의 수계에 대한 시계열적 변화를 효율적으로 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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