SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
CT 정도관리 영상평가는 팬텀 영상평가를 통한 정량적인 평가로 시행하며, 평가 항목으로는 물의 감약 계수, 균일도, 노이즈, 대조도 분해능, 공간분해능, 10mm 슬라이스 두께 평가 등이 있으며, 대조도 분해능, 공간 분해능, 슬라이스 두께 평가의 경우, 검사자의 주관적인 판단에 의한 평가로 인한 오류를 예상할 수 있으므로, 주관적인 오류를 최소화 하고자 전산화된 영상처리 프로그램을 이용하여 객관적인 평가를 하고자 한다. CT 정도관리 영상평가의 기본 촬영 조건은 특수의료장비 품질관리검사와 동일하며, IMAGE J를 이용하여 영상을 정량적으로 평가하였다. CT 감약계수, 균일도, 노이즈 평가의 경우, CT 정도 관리 영상에 비하여 디지털 처리 영상의 측정값의 표준편차가 더 작아 잡음이 적고 균일한 영상이라고 평가하였으며, 대조도 분해능 평가는 원의 직경의 크기가 큰 1인치, 0.75인치, 0.5인치의 경우 원형, 원의 직경이 작아질수록 타원에 가까운 원형으로 평가되었다. 공간분해능 평가는 영상처리 프로그램의 자동추출 기능을 이용하여, 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 모두 자동으로 추출하여, 정량적인 평가에 매우 유용하다고 평가하였다. 위의 결과 등을 바탕으로 CT 정도관리 영상 평가 시, 영상처리 프로그램을 이용한다면 평가자의 주관적인 판단 오류를 최소화하고, 보다 더 효율적인 정량적평가가 이루어 질 것이라고 판단된다.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3918-3934
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2017
This paper presents a viewport resolution scaling technique to reduce power consumption in mobile graphic processing units (GPUs). This technique controls the rendering resolution of applications in proportion to the resolution factor. In the mobile environment, it is essential to find an effective resolution factor to achieve low power consumption because both the resolution and power consumption of a GPU are in mutual trade-off. This paper presents a resolution factor that can minimize image quality degradation and gain power reduction. For this purpose, software and hardware viewport resolution scaling techniques are applied in the Android environment. Then, the correlation between image quality and power consumption is analyzed according to the resolution factor by conducting a benchmark analysis in the real commercial environment. Experimental results show that the power consumption decreased by 36.96% on average by the hardware viewport resolution scaling technique.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
Purpose : To evaluate the effect of exposure time and image resolution on fractal dimension calculations for determining the optimal range of these two variances. Materials and Methods : Thirty-one radiographs of the mandibular angle area of sixteen human dry mandibles were taken at different exposure times (0.01, 0.08, 0.16, 0.25, 0.40, 0.64, and 0.80 s). Each radiograph was digitized at 1200 dpi, 8 bit, 256 gray level using a film scanner. We selected an Region of Interest (ROI) that corresponded to the same region as in each radiograph, but the resolution of ROI was degraded to 1000, 800, 600, 500, 400, 300, 200, and 100 dpi. The fractal dimension was calculated by using the tile-counting method for each image, and the calculated values were then compared statistically. Results: As the exposure time and the image resolution increased, the mean value of the fractal dimension decreased, except the case where exposure time was set at 0.01 seconds (α = 0.05). The exposure time and image resolution affected the fractal dimension by interaction (p<0.001). When the exposure time was set to either 0.64 seconds or 0.80 seconds, the resulting fractal dimensions were lower, irrespective of image resolution, than at shorter exposure times (α = 0.05). The optimal range for exposure time and resolution was determined to be 0.08- 0.40 seconds and from 400-1000 dpi, respectively. Conclusion : Adequate exposure time and image resolution is essential for acquiring the fractal dimension using tile-counting method for evaluation of the mandible.
표본 기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나, 네이버 임베딩은 국부 학습 데이터 집합의 크기가 너무 작기 때문에 이에 따른 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)을 이용한 Sparse-Neighbor 영상 표현 학습 방법에 기반한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 저해상도 입력 영상이 주어지면 bicubic 보간법을 이용하여 확대된 영상을 얻고, 이 확대된 영상으로부터 패치를 얻은 후 저주파 패치인지 고주파 패치 인지를 판별한 후 각 영상 패치의 가중치를 얻은 후 두 개의 SVR을 훈련하였으며 훈련된 SVR을 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 네이버 임베딩 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
In this paper, we present a resolution-enhanced computational integral imaging reconstruction method by using boundary folding mirrors. In the proposed method, to improve the resolution of the computationally reconstructed 3D images, the direct and reflected light information of the 3D objects through a lenslet array with boundary folding mirrors is recorded as a combined elemental image array. Then, the ray tracing method is employed to synthesize the regular elemental image array by using a combined elemental image array. From the experimental results, we can verify that the proposed method can improve the visual quality of the computationally reconstructed 3D images.
최근, 단일 이미지 초해상도 복원 기법(super-resolution)에서 컨볼루션 신경망 모델은 매우 성공적이다. 잔여 학습 기법은 컨볼루션 신경망 훈련의 안전성과 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 저해상도 입력 이미지에서 고해상도 목표 이미지로 비선형 매핑 학습을 위해 고밀도 스킵 연결(dense skip-connection)을 통한 재귀 잔차 구조를 이용한 단일 이미지 초해상도 복원 기법을 제안한다. 제안하는 단일 이미지 초해상도 복원 기법은 고밀도 스킵 연결 방식을 통해 재귀 잔차 학습 방법을 채택해서 깊은 신경망에서 학습이 어려운 문제를 완화하고 더 쉽게 최적화하기 위해 신경망 안에 불필요한 레이어를 제거한다. 제안하는 방법은 매우 깊은 신경망의 사라지는 변화도(vanishing gradient) 문제를 완화할 뿐만 아니고 낮은 복잡성으로 뛰어난 성능을 얻음으로써 단일 이미지 초해상도 복원 기법의 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 결과가 더 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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