Since the multi-view video is a set of video sequences captured by multiple array cameras for the same three-dimensional scene, it can provide multiple viewpoint images using geometrical manipulation and intermediate view generation. Although multi-view video allows us to experience more realistic feeling with a wide range of images, the amount of data to be processed increases in proportion to the number of cameras. Therefore, we need to develop efficient coding methods. One of the possible approaches to multi-view video coding is to generate an intermediate image using view interpolation method and to use the interpolated image as an additional reference frame. The previous view interpolation method for multi-view video coding employs fixed size block matching over the pre-determined disparity search range. However, if the disparity search range is not proper, disparity error may occur. In this paper, we propose an efficient view interpolation method using initial disparity estimation, variable block-based estimation, and pixel-level estimation using adjusted search ranges. In addition, we propose a multi-view video coding method based on H.264/AVC to exploit the intermediate image. Intermediate images have been improved about $1{\sim}4dB$ using the proposed method compared to the previous view interpolation method, and the coding efficiency have been improved about 0.5 dB compared to the reference model.
An infrared thermographic imaging module of [$320{\times}256$] focal-plane array (FPA) based on [InAs/GaSb] strained-layer superlattice (SLS) was fabricated, and its images were demonstrated. The p-i-n device consisted of an active layer (i) of 300-period [13/7]-ML [InAs/GaSb]-SLS and a pair of p/n-electrodes of (60/115)-period [InAs:(Be/Si)/GaSb]-SLS. FTIR photoresponse spectra taken from a test device revealed that the peak wavelength (${\lambda}_p$) and the cutoff wavelength (${\lambda}_{co}$) were approximately $3.1/2.7{\mu}m$ and $3.8{\mu}m$, respectively, and it was confirmed that the device was operated up to a temperature of 180 K. The $30/24-{\mu}m$ design rule was applied to single pixel pitch/mesa, and a standard photolithography was introduced for [$320{\times}256$]-FPA fabrication. An FPA-ROIC thermographic module was accomplished by using a $18/10-{\mu}m$ In-bump/UBM process and a flip-chip bonding technique, and the thermographic image was demonstrated by utilizing a mid-infrared camera and an image processor.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.5
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pp.363-371
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2015
Feature extraction is one of the main goals in many remote sensing analyses. After high-resolution imagery became more available, it became possible to extract more detailed and specific features. Thus, considerable image segmentation algorithms have been developed, because traditional pixel-based analysis proved insufficient for high-resolution imagery due to its inability to handle the internal variability of complex scenes. However, the individual segmentation method, which simply uses color layers, is limited in its ability to extract various target features with different spectral and shape characteristics. Spectral indices can be used to support effective feature extraction by helping to identify abundant surface materials. This study aims to evaluate a feature extraction method based on a segmentation technique with spectral indices. We tested the extraction of diverse target features-such as buildings, vegetation, water, and shadows from eight band WorldView-2 satellite image using decision tree classification and used the result to draw the appropriate spectral indices for each specific feature extraction. From the results, We identified that spectral band ratios can be applied to distinguish feature classes simply and effectively.
Raw files record luminance values corresponds to each pixel of a digital camera sensor. In digital imaging, controlling exposure to capture the first highlight stop is important on linear-distribution of raw file characteristic. This study sought to verify the efficiency of ETTR method and found the optimum over-exposure amount to maintain the first highlight stop to be the largest number of levels. This was achieved by over-exposing a scene with a raw file and converting it to under-exposure in a raw file converting software. Our paper verified the efficiency of ETTR by controlling the exposure range and ISOs. Throughout the results, if exposure increases gradually 6 steps, dynamic range is also increased. And it shows that the optimized exposure value is around + $1\frac{2}{3}$ stop over compared to the normal exposure with the high ISOs simultaneously. We compared visual noise value at $1\frac{2}{3}$ stop to the normal exposure visual noise. Based on the normal exposure's visual noise, we can confirm that visual noise decrement is increased by increasing ISOs. In this experimental result, we confirm that overexposure about + $1\frac{2}{3}$ stop is the optimum value to make the widest dynamic range and lower visual noise in high ISOs. Based on the study results, we can provide the effective ETTR information to consumers and manufacturers. This method will contribute to the optimum image performance in maximizing dynamic range and minimizing noise in a digital imaging.
Jin, Yihua;Zhu, Jingrong;Sung, Sunyong;Lee, Dong Kun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.33
no.2
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pp.149-158
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2017
Fine temporal and spatial resolution of image data are necessary to monitor the phenology of vegetation. However, there is no single sensor provides fine temporal and spatial resolution. For solve this limitation, researches on spatiotemporal data fusion methods are being conducted. Among them, FSDAF (Flexible spatiotemporal data fusion) can fuse each band in high accuracy.In thisstudy, we applied MODIS NDVI and Landsat NDVI to enhance time resolution of NDVI based on FSDAF algorithm. Then we proposed the possibility of utilization in vegetation phenology monitoring. As a result of FSDAF method, the predicted NDVI from January to December well reflect the seasonal characteristics of broadleaf forest, evergreen forest and farmland. The RMSE values between predicted NDVI and actual NDVI (Landsat NDVI) of August and October were 0.049 and 0.085, and the correlation coefficients were 0.765 and 0.642 respectively. Spatiotemporal data fusion method is a pixel-based fusion technique that can be applied to variousspatial resolution images, and expected to be applied to various vegetation-related studies.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.3
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pp.123-133
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2007
Thermal spatial representativities of meteorological stations over Korea have been investigated using land surface temperature (LST) based on MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observation. The linear regression method was used to estimate air temperatures from MODIS LST product. To compare MODIS LST with observed air temperatures at six meteorological stations, the mean values of MODIS LST with nine given window sizes were calculated. In this case, the position of centered pixel in each given window size is correspond to that of each meteorological station. We also applied $4^{\circ}C$ threshold for RMSE comparison, which is based on a analogous study on daily maximum air temperature model using satellite data. In this study, the results showed that each station has a different representativity; Deajeon $15km{\times}15km$, Chuncheon $11km{\times}11km$, Seoul $7km{\times}7km$, Deagu $5km{\times}5km$, Kwangju $3km{\times}3km$, and Busan $3km{\times}3km$.
The quality of projector output image is influenced by the surrounding conditions such as the shape and color of screen, and environmental light. Therefore, techniques that ensure desirable image quality, regardless of such surrounding conditions, have been in demand and are being steadily developed. Among the techniques, radiometric compensation is a representative one. In general, radiometric compensation is achieved by measuring the color of the screen and environmental light based on an analysis of camera image of projector output image and then adjusting the color of projector input image in a pixel-wise manner. This process is not time-consuming for small sizes of images but the speed of the process drops linearly with respect to image size. In large sizes of images, therefore, reducing the time required for performing the process becomes a critical problem. Therefore, this paper proposes a fast radiometric compensation method. The method uses color filters for eliminating the color mixing between projector and camera because the speed of radiometric compensation depends mainly on measuring color mixing between projector and camera. By using color filters, there is no need to measure the color mixing. Through experiments, the proposed method improved the compensation speed by 44 percent while maintaining the projector output image quality. This method is expected to be a key technique for widespread use of projectors for large-scale and high-quality display.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.4
s.316
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pp.17-25
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2007
Multilevel inkjet printer employs multiple ink droplets with variable dot size and/or different concentrations intended to preserve high fidelity color reproduction and the appearance of continuous tone. A variety of research efforts on multitoning techniques has progressed toward better image quality. However, banding artifacts appear due to the same dot distributions near the printable output levels. This results in discontinuity and visually unpleasing output, especially at the smooth tone transition region. In this paper, to reduce the banding artifacts, a multitoning method to arrange ink distribution by controlling the blending proportion of adjacent output pixels based on an improved threshold scaling function is proposed. Ink distributions across the banding regions are changed according to two factors of the threshold scaling function because these factors handle the blending point of adjacent output pixel. Therefore, 8 observers, subjectively investigated ink distributions around the printable output levels for a set of the improved threshold scaling function. For a threshold scaling function with the specific factor values, we can achieve smoother visual transition. In the experiment, the proposed method showed a reduction of banding artifacts in both u-ay and color image and represented better Performance of color reproduction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.11
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pp.41-45
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2010
Image processing techniques are fundamental in human vision-based image information processing. There have been widely studied areas such as image transformation, image enhancement, image restoration, and image compression. One of research subgoals in those areas is enhancing image information for the correct information retrieval. As a fundamental task for the image recognition and interpretation, image enhancement includes noise filtering techniques. Conventional filtering algorithms may have high noise removal rate but usually have difficulty in conserving boundary information. As a result, they often use additional image processing algorithms in compensation for the tradeoff of more CPU time and higher possibility of information loss. In this paper, we propose a Fuzzy Mask Filtering algorithm that has high noise removal rate but lesser problems in above-mentioned side-effects. Our algorithm firstly decides a threshold based on fuzzy logic with information from masks. Then it decides the output pixel value by that threshold. In a designed experiment that has random impulse noise and salt pepper noise, the proposed algorithm was more effective in noise removal without information loss.
A novel method for the reconstruction of 3D shape and texture from elemental images has been proposed. Using this method, we can estimate a full 3D polygonal model of objects with seamless triangulation. But in the triangulation process, all the objects are stitched. This generates phantom surfaces that bridge depth discontinuities between different objects. To solve this problem we need to connect points only within a single object. We adopt a segmentation process to this end. The entire process of the proposed method is as follows. First, the central pixel of each elemental image is computed to extract spatial position of objects by correspondence analysis. Second, the object points of central pixels from neighboring elemental images are projected onto a specific elemental image. Then, the center sub-image is segmented and each object is labeled. We used the normalized cut algorithm for segmentation of the center sub-image. To enhance the speed of segmentation we applied the watershed algorithm before the normalized cut. Using the segmentation results, the subdivision process is applied to pixels only within the same objects. The refined grid is filtered with median and Gaussian filters to improve reconstruction quality. Finally, each vertex is connected and an object-based triangular mesh is formed. We conducted experiments using real objects and verified our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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