The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.2
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pp.209-216
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2018
High-resolution satellite imagery is used in diverse fields such as meteorological observation, topography observation, remote sensing (RS), military facility monitoring and protection of cultural heritage. In satellite imagery, low-resolution imagery can take place depending on the conditions of hardware (e.g., optical system, satellite operation altitude, image sensor, etc.) even though the images were obtained from the same satellite imaging system. Once a satellite is launched, the adjustment of the imaging system cannot be done to improve the resolution of the degraded images. Therefore, there should be a way to improve resolution, using the satellite imagery. In this study, a super resolution (SR) algorithm was adopted to improve resolution, using such low-resolution satellite imagery. The SR algorithm is an algorithm which enhances image resolution by matching multiple low-resolution images. In satellite imagery, however, it is difficult to get several images on the same region. To take care of this problem, this study performed the SR algorithm by calibrating geometric changes on images after applying automatic extraction of feature points and projection transform. As a result, a clear edge was found just like the SR results in which feature points were manually obtained.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.50-58
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2008
In this paper, we propose a color transient improvement (CTI) algorithm based on image fusion to improve the color transient in the television(TV) receiver or in the MPEG decoder. Video image signals are composed of one luminance and two chrominance components, and the chrominance signals have been more band-limited than the luminance signals since the human eyes usually cannot perceive changes in chrominance over small areas. However, nowadays, as the advanced media like high-definition TV(HDTV) is developed, the blurring of color is perceived visually and affects the image quality. The proposed CTI method improves the transient of chrominance signals by exploiting the high-frequency information of the luminance signal. The high-frequency component extracted from the luminance signal is modified by spatially adaptive weights and added to the input chrominance signals. The spatially adaptive weight is estimated to minimize the ${\iota}_2-norm$ of the error between the original and the estimated chrominance signals in a local window. Experimental results with various test images show that the proposed algorithm produces steep and natural color edge transition and the proposed method outperforms conventional algorithms in terms of both visual and numerical criteria.
In order to live up to public expectations, universities dedicate their best efforts to cultivating all Essential Competencies for outstanding individuals, especially reorganizing and improving their general education curricula and methods of teaching and learning, in light of the fact that a cutting-edge technology in a specific field does not bear a long span in the modern society. Through a Grounded Theory approach, the aim of this research is to study undergraduates' Experience Process of Action Learning designed to foster their Essential Competencies. With broadly selected 15 students from the courses for Essential Competencies, the method of theoretical sampling was employed so as to secure the diversity of the subjects' characteristics and backgrounds. After in-depth interviews, the data from the subjects were analyzed on the basis of Grounded theory approach of Strauss and Corbin. The conclusions of this analysis are as follows; Firstly, a learning coach should play a different role depending on the levels of Action Learning. Secondly, some time for introspection should be taken for the effective operation of Action Learning. Thirdly, learners ought to solve the problems faced during the learning process on their own. Fourthly, the aims of courses for Essential Competencies are also needed to be focused.
Error concealment plays an important role in combating transmission errors. Methods of error concealment which produce better quality are generally of higher complexity, thus making some of the more sophisticated algorithms is not suitable for real-time applications. In this paper, we develop temporal and spatial error resilient video encoding and data hiding approach to facilitate the error concealment at the decoder. Block interleaving scheme is introduced to isolate erroneous blocks caused by packet losses for spatial area of error resilience. For temporal area of error resilience, data hiding is applied to the transmission of parity bits to protect motion vectors. To do error concealment quickly, a set of edge features extracted from a block is embedded imperceptibly using data hiding into the host media and transmitted to decoder. If some part of the media data is damaged during transmission, the embedded features are used for concealment of lost data at decoder. This method decreases a complexity of error concealment by reducing the estimation process of lost data from neighbor blocks. The proposed data hiding method of parity bits and block features is not influence much to the complexity of standard encoder. Experimental results show that proposed method conceals properly and effectively burst errors occurred on transmission channel like Internet.
Nowadays, digital Radiography (DR) systems are widely used in clinical sites and substitute the analog-film x-ray imaging systems. The resolution of DR images depends on several factors such as characteristic contrast and motion of the object, the focal spot size and the quality of x-ray beam, x-ray scattering, the performance of the DR detector (x-ray conversion efficiency, the intrinsic resolution). The DR detector is composed of an x-ray capturing element, a coupling element and a collecting element, which systematically affect the system resolution. Generally speaking, the resolution of a medical imaging system is the discrimination ability of anatomical structures. Modulation transfer function (MTF) is widely used for the quantification of the resolution performance for an imaging system. MTF is defined as the frequency response of the imaging system to the input of a point spread function and can be obtained by doing Fourier transform of a line spread function, which is extracted from a test image. In clinic, radiologic technologists, who are in charge of system maintenance and quality control, have to evaluate or make routine check on their imaging system. However, it is not an easy task for the radiologic technologists to measure MTF accurately due to lack of their engineering and mathematical backgrounds. The objective of this study is to develop and provide for radiologic technologists a medical system imaging evaluation tool, so that they can measure and quantify system performance easily.
High-speed 3D vision systems are essential for autonomous robot or vehicle control applications. In our study, a stereo vision process has been developed. It consists of three steps : extraction of edges in right and left images, matching corresponding edges and calculation of the 3D map. This process is implemented in a VME 150/40 Imaging Technology vision system. It is a modular system composed by a display, an acquisition, a four Mbytes image frame memory, and three computational cards. Programmable accelerator computational modules are running at 40 MHz and are based on TMS320C31 DSP with a $64{\times}32$ bit instruction cache and two $1024{\times}32$ bit internal RAMs. Each is equipped with 512 Kbytes static RAM, 4 Mbytes image memory, 1 Mbytes flash EEPROM and a serial port. Data transfers and communications between modules are provided by three 8 bit global video bus, and three local configurable pipeline 8 bit video bus. The VME bus is dedicated to system management. Tasks between DSPs are distributed as follows: two DSPs are used to edges detection, one for the right image and the other for the left one. The last processor computes the matching process and the 3D calculation. With $512{\times}512$ pixels images, this sensor generates dense 3D maps at a rate of about 1 Hz depending of the scene complexity. Results can surely be improved by using a special suited multiprocessors cards.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.3
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pp.11-18
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2012
Increasing concern about biodiversity has lead to a rise in demand on the spatial assessment of biological resources such as biodiversity assessment, protected area selection, habitat management and restoration in Korea. The purpose of this study is to create species richness map through data collection and modeling techniques for wildlife habitat assessment. The GAM (Generalized Additive Model) is easy to interpret and shows better relationship between environmental variables and a response variable than an existing overlap analysis and GLM (Generalized Linear Model). The study area delineated by a large watershed contains Jirisan national park, Mt. Baekun and Sumjin river with three kinds of protected areas (a national park, a landscape ecology protected area and an otter protected area). We collected the presence-absence data for wildlife (mammals and birds) using a stratified random sampling based on a land cover in the study area and implemented natural and socio-environmental data affecting wildlife habitats. After doing a habitat use analysis and specifying significant factors for each species, we built habitat suitability models using a presence-absence model and created habitat suitability maps for each species. Biodiversity maps were generated by taxa and all species using habitat suitability maps. Significant factors affecting each species habitat were different according to their habitat selection. Although some species like a water deer or a great tit were distributed at the low elevation, most potential habitats for mammals and birds were found at the edge of a national park boundary or near a forest around the medium elevation of a mountain range. This study will be used for a basis on biodiversity assessment and proected area selection carried out by Ministry of Environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.349-354
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2011
Passive millimeter wave imaging has the capability of detecting concealed objects under clothing. Also, passive millimeter imaging can obtain interpretable images under low visibility conditions like rain, fog, smoke, and dust. However, the image quality is often degraded due to low spatial resolution, low signal level, and low temperature resolution. This paper addresses image registration and fusion between passive millimeter images and visual images. The goal of this study is to combine and visualize two different types of information together: human subject's identity and concealed objects. The image registration process is composed of body boundary detection and an affine transform maximizing cross-correlation coefficients of two edge images. The image fusion process comprises three stages: discrete wavelet transform for image decomposition, a fusion rule for merging the coefficients, and the inverse transform for image synthesis. In the experiments, various types of metallic and non-metallic objects such as a knife, gel or liquid type beauty aids and a phone are detected by passive millimeter wave imaging. The registration and fusion process can visualize the meaningful information from two different types of sensors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.70-77
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2008
This paper proposes a new text candidate region detection method that uses genetic algorithm based on information of the segmented regions. In image segmentation, a classification of the pixels at each color channel and a reclassification of the region-unit for reducing inhomogeneous clusters are performed. EWFCM(Entropy-based Weighted C-Means) algorithm to classify the pixels at each color channel is an improved FCM algorithm added with spatial information, and therefore it removes the meaningless regions like noise. A region-based reclassification based on a similarity between each segmented region of the most inhomogeneous cluster and the other clusters reduces the inhomogeneous clusters more efficiently than pixel- and cluster-based reclassifications. And detecting text candidate regions is performed by genetic algorithm based on energy and variance of the directional edge components, the number, and a size of the segmented regions. The region information-based detection method can singles out semantic text candidate regions more accurately than pixel-based detection method and the detection results will be more useful in recognizing the text regions hereafter. Experiments showed the results of the segmentation and the detection. And it confirmed that the proposed method was superior to the existing methods.
In this paper, we propose a multi license plate recognition system using high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera. The proposed system consists of a planar division part of $360^{\circ}$ circular image and a multi license plate recognition part. The planar division part of the $360^{\circ}$ circular image are divided into a planar image with enhanced image quality through processes such as circular image acquisition, circular image segmentation, conversion to plane image, pixel correction using color interpolation, color correction and edge correction in a high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP Camera. Multi license plate recognition part is through the multi-plate extraction candidate region, a multi-plate candidate area normalized and restore, multiple license plate number, character recognition using a neural network in the process of recognizing a multi-planar imaging plates. In order to evaluate the multi license plate recognition system using the proposed high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera, we experimented with a specialist in the operation of intelligent parking control system, and 97.8% of high plate recognition rate was confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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