The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM+data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-II
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.365-367
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2008
A digital city model represents a 3D environment of a city with various city object information such as 3D building model, road, and land cover. Usually, at least two satellite images with some image overlap are necessary and a complex satellite-related computation needs to be carried out to create a city model. This is an expensive technique, because it requires many resources and excessive computational cost. The authors propose a methodology to create a digital city model including 3D building model and land cover information from a single high resolution satellite image. The approach consists of image pan-sharpening, shadow recovery, building occlusion restoration, building model extraction, and land cover classification. We create a digital city model using a single KOMPSAT-2 image and review the result.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
이 논문은 산업용 방사선영상을 비선형왜곡의 영향으로부터 복구하는 방법을 제시한다. 비선형 형태의 모델을 구현하기 위해 역자승법칙과 비어의 법칙에 근거한 해석적 방법을 고안한다. 방사선 선원과의 위치설정에 따른 다양성에 기인한 기하학적 영향이 디지털화된 영상에 반영된다. 각도, 위치, 흡수상수, 길이, 너비 및 화소수 산출 등과 같은 파라미터 값으로 표현하는 모델관련 특성을 샘플영상과 일치하도록 모델 내에 수식적으로 규정하였다. 모델과 최근접한 영상으로의 복구를 위한 탄젠트 기울기 기반 보정기법을 고안하였다. 이 방식을 강판튜브 방사선영상에 적용하여 영상을 복구한 결과가 제시되고 논의된다.
Shape From Focus (SFF) is a passive optical technique to recover 3D structure of an object that utilizes focus information from 2D images of the object taken at different focus levels. Mostly, SFF methods use a single focus measure to compute image focus quality of each pixel in the image sequence. However, it is difficult to recover accurate 3D shape using a single focus measure, as different focus measures perform differently in diverse conditions. In this paper, a nonlinear Total Variation (TV) based approach is proposed for 3D shape recovery. To improve the result of surface reconstruction, several initial depth maps are obtained using different focus measures and the resultant 3D shape is obtained by diffusing them through TV. The proposed method is tested and evaluated by using image sequences of synthetic and real objects. The results and comparative analysis demonstrate the effectiveness of our method.
In this paper, we introduce an iterative scheme given by infinite nonexpansive mappings in Banach spaces. We prove strong convergence theorems which are connected with the problem of image recovery. Our results enrich and complement the recent many results.
SAR(Synthetic Aperture Radar)는 radio wave를 이용하여 영상 정보를 얻는 Radar이다. Platform이 radio wave를 방사하여, 대상 물체에서 되돌아오는 후방 산란파 (Back-scattering) 신호를 거리에 따라 2차원 영상(SAR image)으로 기록하여 지형도를 작성한다. 본 논문에서는 SAR image 복구를 위해 SAR image processing에서 다양한 window를 적용하는 시뮬레이션을 통하여 window의 적용 효과를 연구하였으며, 그 결과 신호의 SNR 측면에서는 Flattop window가 가장 좋은 성능 향상을 보여 주는 것을 확인하였다.
To test the real image quality of a spectral attenuated inversion-recovery (SPAIR) fat-suppression (FS) techniquein clinical abdominal MRI by comparison to turbo spin echo inversion-recovery (TSEIR) fat-suppression (FS) technique. 3.0T MRI studies of the abdomen were performed in 30 patients with liver lesions (hemangiomas n: 15; HCC n: 15). T2W sequences were acquired using SPAIR TSEIR. Measurements included retroperitoneal and mesenteric fat signal-to-noise (SNR) to evaluate FS; liver lesion contrast-to-noise (CNR) to evaluate bulk water signal recovery effects; and bowel wall delineation to evaluate susceptibility and physiological motion effects. SPAIR-TSEIR images produce significantly improved FS and liver lesion CNR. The mean SNR of the retroperitoneal and mesenteric fat for SPAIR were 20.5, 10.2 and TSEIR were 43.2, 24.1 (P<0.05). SPAIR-TSEIR images produced higher CNR for both hemangiomas CNR 164.88 vs 126.83 (P<0.05) and metastasis CNR 75.27 vs 53.19 (P<0.05). Bowel wall visualization was significantly improved using in both SPAIR-TSEIR (P< 0.05). The real image quality of SPAIR was better than over conventional TSEIR FS on clinical abdominal MRI scans.
T1, T2강조영상, FLAIR (fluid attenuated inversion recovery) 영상기법은 뇌 MRI의 가장 기본적인 영상기법들이다. T1강조영상은 짧은 TR과 짧은 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T1이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 짧은 TR을 사용하면 조직 간에 종축 자기화의 회복 정도가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. T2강조영상은 긴 TR과 긴 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T2이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 긴 TE을 사용하면 조직 간에 횡축 자기화의 붕괴가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. FLAIR는 180도 반전펄스를 먼저 가하는 반전회복 (inversion recovery) 기법의 일종으로서 뇌척수액의 신호를 억제하기 위하여 2500 msec 정도의 반전시간을 적용한다.
Wang, Meng;Ning, Zhen Hu;Yu, Jing;Xiao, Chuang Bai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.461-484
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2021
Compressed sensing in image reconstruction has attracted attention and many studies are proposed. As we know, adding prior knowledge about the distribution of the support on the original signal to CS can improve the quality of reconstruction. However, it is still difficult for a recovery framework adjusts its strategy for exploiting the prior knowledge efficiently according to the current estimated signals in serial iterations. With the theory of information geometry, we propose an adaptive strategy based on the current estimated signal in each iteration of the recovery. We also improve the performance of existing algorithms through the adaptive strategy for exploiting the prior knowledge according to the current estimated signal. Simulations are presented to validate the results. In the end, we also show the application of the model in the image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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