Hyperspectral imagery have high spectral resolution and provide the potential for more accurate and detailed information extraction than any other type of remotely sensed data. In this paper, the "Linear Spectral Unmixing" model which is one solution to overcome the limit of spatial resolution for remote sensing data was introduced and we applied the algorithm to hyperspectral image. The result was not good because of some problems such as image calibration and used endmembers. Therefore, we analyzed the cause and had a search for a solution.
Detection in remotely sensed images can be conducted spatially, spectrally or both [2]. If the images have high spatial resolution, materials can be detected by using spatial and spectral information, unless we can't see the object embedded in a pixel. In this paper, we intend to solve the limit of spatial resolution by using the hyperspectral image which has high spectral resolution. Therefore, the Linear Spectral Mixing(LSM) Model which is sub-pixel detection algorithm is used to solve this problem. To find class Endmembers, we applied Geometric Model with MNF(Minimum Noise Fraction) transformation. From the result of sub-pixel detection algorithm, we can see the detection of water is satisfied and the object shape cannot be extracted but the possibility of material existence can be identified.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.
In this paper, we propose a web inspection system (WIS) for real-time detection of paper defects which can cause critical fractures during papermaking process. Our system incorporates high speed line-scan camera, lighting system, and detection algorithm to provide robust and precise detection of paper defects in real-time. Since edge defects are very crucial to the paper fractures, our system focuses on the edge region of the paper instead of inspecting the whole paper area. In our algorithm, image projection and sub-pixel operation are utilized to detect the edge defects precisely and connected component labeling and shape analysis techniques are adopted to extract various kinds of the region defects. Experimental results revealed that our web inspection system is very efficient for detecting paper defects during papermaking processes.
본 연구에서는 위성영상 및 항공영상을 이용하여 여러 가지 정보를 추출하였다. 시간적으로 차이가 있는 Landsat TM (Thematic Mapper) 영상과 항공영상을 이용하여 변화 지역을 검출하였다. 변화지역 검출시 각 연도별로 비교사 알고리듬인 ISODATA를 이용하여 영상 분류를 행한 후, 분류 결과를 이용하여 지형이 변화된 지역을 추출함으로써 지형변화 추출 곁과의 정확도를 높일 수 있었다. 또한 부화소 (sub-pixel) 개념을 도입하여 비접근 지역의 도로망과 경작지역에 대한 피복 분류를 행하였다. 본 연구에서 사용한 알고리듬이 비접근 지역에 대한 지형정보 분석에 유용함을 알 수 있었다.
Emerging gamma ray detection applications that utilize neutron-based interrogation result in the prompt emission of high-energy (>2 MeV) gamma-rays. Rapid imaging is enabled by scintillators that possess high density, high atomic number, and excellent energy resolution. In this paper, we evaluate the bright (50,000 photons/MeV) oxide scintillator, cerium-doped Gd2Al2Ga3O12 (GAGG(Ce)). A silicon photomultiplier (SiPM) array is coupled to a GAGG(Ce) scintillator array (12 × 12 pixels) and integrated into a coded-aperture based gamma-ray imaging system. A resistor-based symmetric charge division circuit was used reduce the multiplicity of the analog outputs from 144 to 4. The developed system exhibits 9.1%, 8.3%, and 8.0% FWHM energy resolutions at 511 keV, 662 keV, and 1173.2 keV, respectively. In addition, a pixel-identification resolution of 602 ㎛ FWHM was obtained from the GAGG(Ce) scintillator array.
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.
A new lane detection algorithm is proposed for the analysis of DNA fingerprints from a polymerase chain reaction (PCR) gel electrophoresis image. Although several research results have been previously reported, it is still challenging to extract lanes precisely from images having abrupt background brightness difference and bent lanes. We propose an edge based algorithm for calculating the average lane width and lane cycle. Our method adopts sub-pixel algorithm for extracting rising-edges and falling edges precisely and estimates the lane width and cycle by using k-means clustering algorithm. To handle the curved lanes, we partition the gel image into small portions, and track the lane centers in each partitioned image. 32 gel images including 534 lanes are used to evaluate the performance of our method. Experimental results show that our method is robust to images having background difference and bent lanes without any preprocessing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1224-1242
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2018
Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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