The previous studies showed that the visual imagery activated the occipital and posterior inferior temporal area of the brain, and the damage to the occipital cortex impaired the visual mental imagery. We studied current-source distribution of electroencephalography (EEG) to observe neuronal activity during imagery tennis playing. Eleven healthy volunteers were enrolled. All volunteers were right-handed males and novices for tennis playing. The mean age of them was 24.9 years. The EEGs were recorded on the scalp electrodes located according to the International 10~20 System. The number of electrodes was 25 channels including subtemporal electrodes. The EEG recording session was 13 min including 5 segments: resting-I, scenery-slide show, resting-II, watching tennis-game video, and imagery-tennis playing. The recoding durations were 3, 2, 3, 2, and 3 min respectively. Five 'artifact free 3-sec segments' were selected in each segment of 'imagery-tennis playing' and 'resting-II'. We did the frequency domain analysis with the EEG segments using a distributed model of current-source analysis. The statistical-nonparametric maps (SnPMs) were obtained between the segments of 'imagery-tennis playing' and the segments of 'resting-II' (p<0.01). The significant change of current-source density was observed only in alpha-2 frequency band (10~12 Hz). The current-sourcedensity was increased in the hippocampus, parahippocampus, and occipital fusiform gyrus in the right cerebral hemisphere (p<0.01). Imaginary-tennis playing may activate the hippocampal-occipital alpha networks of nondominant hemisphere.
In transmitting compressed video bit-stream over Internet, packet loss causes error propagation in both spatial and temporal domain, which in turn leads to severe degradation in image quality. In this paper, a new approach for the recovery of lost or erroneous Motion Vector(MV)s by classifying the movements of neighboring blocks by their homogeneity is proposed. MVs of neighboring blocks are classified according to the direction of MVs and a representative value for each class is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in many cases than existing methods.
To transmit video bit stream over low bandwidth such as wireless channel, high compression algorithm like H.264 codec is exploited. In transmitting high compressed video bit-stream over low bandwidth, packet loss causes severe degradation in image quality. In this paper, a new algorithm for recovery of missing or erroneous motion vector is proposed. Considering that the missing or erroneous motion vectors in blocks are closely correlated with those of neighboring blocks. Motion vector of neighboring blocks are clustered according to average linkage algorithm clustering and a representative value for each cluster is determined to obtain the candidate motion vector sets. As a result, simulation results show that the proposed method dramatically improves processing time compared to existing H.264/AVC. Also the proposed method is similar to existing H.264/AVC in terms of visual quality.
In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.
Sea ice motion is an important factor for assessing change of sea ice because the motion affects to not only regional distribution of sea ice but also new ice growth and thickness of ice. This study presents an application of multi-temporal high-resolution optical satellites images obtained from Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) and Korea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) to measure sea ice motion using SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) and ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) feature tracking techniques. In order to use satellite images from two different sensors, spatial and radiometric resolution were adjusted during pre-processing steps, and then the feature tracking techniques were applied to the pre-processed images. The matched features extracted from the SIFT showed even distribution across whole image, however the matched features extracted from the SURF showed condensed distribution of features around boundary between ice and ocean, and this regionally biased distribution became more prominent in the matched features extracted from the ORB. The processing time of the feature tracking was decreased in order of SIFT, SURF and ORB techniques. Although number of the matched features from the ORB was decreased as 59.8% compared with the result from the SIFT, the processing time was decreased as 8.7% compared with the result from the SIFT, therefore the ORB technique is more suitable for fast measurement of sea ice motion.
Remote sensing technique has offered better understanding of our environment for the decades by providing useful level of information on the landcover. In many applications using the remotely sensed data, digital image processing methodology has been usefully employed to characterize the features in the data and develop the models. Random field models, especially Markov Random Field (MRF) models exploiting spatial relationships, are successfully utilized in many problems such as texture modeling, region labeling and so on. Usually, remotely sensed imagery are very large in nature and the data increase greatly in the problem requiring temporal data over time period. The time required to process increasing larger images is not linear. In this study, the methodology to reduce the computational cost is investigated in the utilization of the Markov Random Field. For this, multiresolution framework is explored which provides convenient and efficient structures for the transition between the local and global features. The computational requirements for parameter estimation of the MRF model also become excessive as image size increases. A Bayesian approach is investigated as an alternative estimation method to reduce the computational burden in estimation of the parameters of large images.
Won-Been Park;Heung-Bae Choi;Myeong-Soo Han;Ho-Sik Um;Yong-Sik Song
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.6
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pp.536-542
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2023
Satellites represent cutting-edge technology, of ering significant advantages in spatial and temporal observations. National agencies worldwide harness satellite data to respond to marine accidents and analyze ocean fluctuations effectively. However, challenges arise with high-resolution satellite-based sea surface temperature data (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA), where gaps or empty areas may occur due to satellite instrumentation, geographical errors, and cloud cover. These issues can take several hours to rectify. This study addressed the issue of missing OSTIA data by employing LaMa, the latest deep learning-based algorithm. We evaluated its performance by comparing it to three existing image processing techniques. The results of this evaluation, using the coefficient of determination (R2) and mean absolute error (MAE) values, demonstrated the superior performance of the LaMa algorithm. It consistently achieved R2 values of 0.9 or higher and kept MAE values under 0.5 ℃ or less. This outperformed the traditional methods, including bilinear interpolation, bicubic interpolation, and DeepFill v1 techniques. We plan to evaluate the feasibility of integrating the LaMa technique into an operational satellite data provision system.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.4
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pp.110-122
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2014
As multimedia technologies develop, three-dimensional (3D) technologies are attracting increasing attention from researchers. In particular, video quality assessment (VQA) has become a critical issue in stereoscopic image/video processing applications. Furthermore, a human visual system (HVS) could play an important role in the measurement of stereoscopic video quality, yet existing VQA methods have done little to develop a HVS for stereoscopic video. We seek to amend this by proposing a 3D visual attention (3DVA) model which simulates the HVS for stereoscopic video by combining multiple perceptual stimuli such as depth, motion, color, intensity, and orientation contrast. We utilize this 3DVA model for pooling on significant regions of very poor video quality, and we propose no-reference (NR) stereoscopic VQA (SVQA) method. We validated the proposed SVQA method using subjective test scores from our results and those reported by others. Our approach yields high correlation with the measured mean opinion score (MOS) as well as consistent performance in asymmetric coding conditions. Additionally, the 3DVA model is used to extract information for the region-of-interest (ROI). Subjective evaluations of the extracted ROI indicate that the 3DVA-based ROI extraction outperforms the other compared extraction methods using spatial or/and temporal terms.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.2
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pp.151-159
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2004
The diversity, expansion of human activity and rapid urbanization make modem society to faced with problems like damage of nature and drain of natural resources. Under these circumstances rapid and accurate change detection techniques, which can detect wide range utilization changes, are needed for efficient management and utilization plan of national territory. In this study to perform change detection from remote sensing images, space analysis technique contained in Geographic Information System is applied. And from this technique, the software. that can execute new change detection algorithm, query, inquiry and analysis, is produced. This software is on the basis of graphic user interface and has many functions such as format conversion, grid calculation, statistical processing, display and reference. In this study, simultaneously change detection for multi-temporal satellite images can be performed and integrated one change image about four different periods was produced. Further more software user can acquire land cover change information for an specific area through querying and questioning about yearly changes. Finally making of every application module for change detection into one window based visual basic program, can be produced user convenience and automatic performances.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.3
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pp.258-268
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2001
The compression method is necessarily used to send the high quality moving picture that contains a number of data in image processing. In the field of moving picture compression method, the motion estimation algorithm is used to reduce the temporal redundancy. Block matching algorithm to be usually used is distinguished partial search algorithm with full search algorithm. Full search algorithm be used in this paper is the method to compare the reference block with entire block in the search window. It is very efficient and has simple data flow and control circuit. But the bigger the search window, the larger hardware size, because large computational operation is needed. In this paper, we design the full search block matching motion estimator. Using the DCT DC values, we decide luminance. And we apply 3 bit compare-selector using bit plane to I(Intra coded) picture, not using 8 bit luminance signals. Also it is suggested that use the same selective bit for the P(Predicted coded) and B(Bidirectional coded) picture. We compare based full search method with PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) for C language modeling. Its condition is the reference block 8$\times$8, the search window 24$\times$24 and 352$\times$288 gray scale standard video images. The result has small difference that we cannot see. And we design the suggested motion estimator that hardware size is proved to reduce 38.3% for structure I and 30.7% for structure II. The memory is proved to reduce 31.3% for structure I and II.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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