다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
A system which provides multispectral near-IR and visible gray images of objects is constructed and an algorithm is derived to acquire a natural color image of objects from the gray images. A color image of 24 color patches is obtained by recovering their CIE (International Commission on Illumination) LAB color coordinates $L^*$, $a^*$, $b^*$ from their gray images using the algorithm based on polynomial regression. The system is composed of a custom-designed LED illuminator emitting multispectral near-IR illuminations, fluorescent lamps and a monochrome digital camera. Color reproducibility of the algorithm is estimated in CIELAB color difference ${\Delta}E^*_{ab}$. And as a result, if yellow and magenta color patches with around 10 ${\Delta}E^*_{ab}$ are disregarded, the average ${\Delta}E^*_{ab}$ is 2.9, and this value is within the acceptability tolerance for quality evaluation for digital color complex image.
본 논문에서는 RGB 카메라와 LED 광원만을 이용하여 객체에 대한 반사 스펙트럼을 효율적으로 측정하는 영상 획득 시스템을 제안한다. 멀티스펙트럼 영상 획득 시스템은 LED 컨트롤러, LED 클러스터, RGB 카메라로 구성되고 전역 스펙트럼(full spectrum)의 영상을 실시간으로 획득하는 시스템이다. 제안된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결함으로 전역 스펙트럼을 재구성하여 비교적 간단하면서도 높은 정확도를 보장해준다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위해 다양한 장면(scene)에 대한 반사 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 여러 광원을 적용한 재조명 결과를 보여준다.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.274-274
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2002
Damage to forest trees, caused by wildfire, changes their spectral reflectance signature. This factor led to the initiation of a research project at the Remote Sensing & GIS Laboratory, Kookmin University, to determine if multispectral data acquired by IKONOS could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burned areas in the eastern coast of Korea with IKONOS imagery. In addition, a single post-burn Landsat-7 ETM+ data was used to compare with IKONOS, the study area. Burn severity map based on IKONOS image was found to be affected by strong topographic illumination effects in the mountain forest. But it has better the delineation of the bum-scarred area. In this study the NDVI was analyzed for geometric illumination conditions influenced by topography(slop, aspect and elevation) and shadow(solar elevation and azimuth angle).
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
Variations in soil physical and chemical properties can affect agricultural productivity and the environmental implications of crop production. These variations are present and may be important at regional, field, and sub-field (precision agriculture) scales. Because traditional measurements are time-consuming and expensive, reflectance-based estimates of soil properties such as texture, organic matter content, water content, and nutrient status are attractive. Soil properties have been related to reflectance measured with laboratory, in-field, airborne, and satellite sensors. Both multispectral and hyperspectral instruments have been used, with both natural and artificial illumination. Varying levels of accuracy have been obtained, with the best results (r > 0.95) using hyperspectral reflectance data to estimate soil organic matter and water content.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.387-392
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1998
To establish a monthly data collection planning for the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI), we have examined the global patterns of three impacting factors: pigment concentration, cloud cover, and sun glint. Other than satellite mission constraints (e.g., duty cycle), these three factors are considered critical for the OSMI data collection. The Nimbus-7 Coastal Zone Color Scanner (CZCS) monthly mean products and the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) monthly mean products (C2) were used for the analysis of pigment concentration and cloud cover distributions, respectively. And the monthly simulated patterns of sun glint were produced by performing the OSMI orbit prediction and the calculation of sun glint radiances at the top-of-atmosphere (TOA). Using monthly statistics (mean and/or standard deviation) of each factor in the above for a given 10$^{\circ}$ latitude by 10$^{\circ}$ longitude grid, we generated the priority map for each month. The priority maps of three factors for each month were subsequently superimposed to visualize the impact of three factors in all. The initial results illustrated that a large part of oceans in the summer hemisphere was classified into the low priority regions because of seasonal changes of clouds and sun illumination. Sensitivity tests were performed to see how cloud cover and sun glint affect the priority determined by pigment concentration distributions, and consequently to minimize their seasonal effects upon the data collection planning.
This study demonstrated the ability of a Landsat-8 OLI multispectral data to identify and delineate hydrothermal alteration zones around auriferous prospects within the crystalline basement, North-western Nigeria. Remote sensing techniques have been widely used in lithological, structural discrimination and alteration rock delineation, and in general geological studies. Several artisanal mining activities for gold deposit occur in the surrounding areas within the basement complex and the search for new possible mineralized zones have heightened in recent times. Systematic Landsat-8 OLI data processing methods such as colour composite, band ratio and minimum noise fraction were used in this study. Colour composite of band 4, 3 and 2 was displayed in Red-Green-Blue colour image to distinguish lithologies. Band ratio ${\frac{4}{2}}$ image displayed in red was used to highlight ferric-ion bearing minerals(hematite, goethite, jarosite) associated with hydrothermal alteration, band ratio ${\frac{5}{6}}$ image displayed in green was used to highlight ferrous-ion bearing minerals such as olivine, amphibole and pyroxenes, while ratio ${\frac{6}{7}}$ image displayed in blue was used to highlight clay minerals, micas, talc-carbonates, etc. Band rationing helped to reduce the topographic illumination effect within images. The result of this study showed the distribution of the lithological units and the hydrothermal alteration zone which can be further prospected for mineral reserves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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