The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.
Motion estimation (ME) algorithms supporting quarter-pixel accuracy have been recently introduced to retain detailed motion information for high quality of video in the state-of-the-art video compression standard of H.264/AVC. Conventional sub-pixel ME algorithms in the spatial domain are faced with a common problem of computational complexity because of embedded interpolation schemes. This paper proposes a low-complexity sub-pixel motion estimation algorithm in the transform domain utilizing shifting matrix. Simulations are performed to compare the performances of spatial-domain ME algorithms and transform-domain ME algorithms in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and the number of bits per frame. Simulation results confirm that the transform-domain approach not only improves the video quality and the compression efficiency, but also remarkably alleviates the computational complexity, compared to the spatial-domain approach.
The frequency responses on the sub-pixel evaluation technique were investigated using the Monte-calro Simulation technique. The frequency response by the FFT based cross-correlation gives very good results, however, the gain loss does exist for the small displacement, (less than 0.5 pixel). While, the no gain loss is observed in the Direct Cross-correlation, however, the sub-pixel accuracy was limited to be about 0.1 pixel, i.e., it could not detect the small displacement. To detect the higher accurate sub-pixel displacement, the gradient based technique is the best. For the small interrogation area (e.g., 4x4), only the gradient technique can detect the small displacement correctly.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.15
no.2
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pp.245-252
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1997
The development of digital camera and advancement of computer processor could simplify the acquisition and the analysis of digial image, and be the real-time processing by the digital photogrammetry. This study is about to enhancement of the image measuring accuracy by the centroid methods. We were able to determine more effective centroid measuring methods and suitable target shape as the development of analysis system and actualize semi-automatic measuring of digital image. And we can supply the weakness of non-metric camera for the geometric internal accuracy of digital image as the correct of Kodak DCS200 camera 8008s lens distortion.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.20
no.4
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pp.90-100
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1996
To maintain high spacial accuracy and rapid CPU time in interpolating data from grid to random position or inversely in PIV, proposed many technuques are compared and discussed mainly in terms of interpolating error and computing time. And artificial PIV atmosphere data is furnished by CFD result. First, for interpolation from grid to random position, multiquadric method gives the highest accuracy with the longest CPU time and Taylor series expansion methods give reasonable accuracy with less calculating load. Secondly, the sub-pixel resolution analysis in estimating the coordinates of the maximum correlation coefficients essential in the grey level correlation PIV reveal that 8-neighbours 2nd-order least square interpolation gives utmost accuracy in terms of the real flow conditions.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.20
no.4
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pp.412-412
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1996
To maintain high spacial accuracy and rapid CPU time in interpolating data from grid to random position or inversely in PIV, proposed many technuques are compared and discussed mainly in terms of interpolating error and computing time. And artificial PIV atmosphere data is furnished by CFD result. First, for interpolation from grid to random position, multiquadric method gives the highest accuracy with the longest CPU time and Taylor series expansion methods give reasonable accuracy with less calculating load. Secondly, the sub-pixel resolution analysis in estimating the coordinates of the maximum correlation coefficients essential in the grey level correlation PIV reveal that 8-neighbours 2nd-order least square interpolation gives utmost accuracy in terms of the real flow conditions.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2006.06a
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pp.34-39
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2006
An automated surface-strain measurement system, named ASIAS, was developed by using the image processing and stereo vision techniques in the previous studies by the corresponding author and his coworkers. This system has been upgraded mainly to improve the accuracy through image enhancement, sub-pixel measurement, surface smoothing, etc., since the first version was released. The present study has still more improved the convenience of users as well as the accuracy of measurement by processing high resolution images 8 mega pixels or more which can be easily obtained from a portable digital steal camera. It is proved that high resolution image processing greatly decreases the measurement error and gives strain data without considerable deterioration of accuracy even when the deformed grids to be measured and the master grids for camera calibration are captured together in the same image, making the whole process of strain measurement much simpler.
Conventional depth extraction in integral imaging is based on the disparity information between the elemental images. Since the disparity is measured in pixel unit, however, the extracted depth is discrete, resulting in the quantization error. Moreover, the quantization error grows as the object depth increases, which limits the accuracy of the depth extraction for distant objects. In this paper, we propose a new method for depth extraction in integral imaging using sub-pixel registration information between subimages to obtain linear and accurate depth.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6A
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pp.464-472
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2012
In this paper, we propose a new super-resolution algorithm that uses successive frames by applying the block matching motion estimation algorithm. Usually, single frame super-resolution algorithms are based on probability or discrete wavelet transform (DWT) approach to extract high-frequency components of the input image, but only limited information is available for these algorithms. To solve this problem, various multiple-frame based super-resolution algorithms are proposed. The accuracy of registration between frames is a very important factor for the good performance of an algorithm. We therefore propose an algorithm using 6-Tap FIR filter to increase the accuracy of the image registration with sub-pixel unit. Proposed algorithm shows better performance than other conventional interpolation based algorithms such as nearest neighborhood, bi-linear and bi-cubic methods and results in about the same image quality as DWT based super-resolution algorithm.
This paper proposes an approach of automatically calculating the center location of fiducial marks up to sub-pixel accuracy with model-free condition. The conceptual model, composed of two assumptions, about general geometric property of fiducial area and fiducial mark is established. The proposed approach is primarily based on the strategy of calculating the center of symmetry and is composed of three steps of processing: (a) determining horizontal center of fiducial area, (b) locating center of a fiducial mark, and, (c) finally calculating the exact center up to sub-pixel accuracy. Evaluation with respect to RMK style marks and RC style ones shows that the proposed approach can be evaluated as robust one. However there are several images which can't be analyzed by the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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