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.
Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.
We propose UPGMA(Unweighted Pair Group Method using Average distance) as hierarchical clustering to detect abrupt shot changes using multiple features such as pixel-by-pixel difference, global and local histogram difference. Conventional $\kappa$-means algorithm which is a method of the partitional clustering, has to select an efficient initial cluster center adaptively UPGMA that we propose, does not need initial cluster center because of agglomerative algorithm that it starts from each sample for clusters. And UPGMA results in stable performance. Experiment results show that the proposed algorithm works not only well but also stably.
In this paper, instead of conventional color management method that using spectrum analysis, a simplified color management scheme is proposed that is low-cost required method to reproduce the visual color perception of human. Proposed scheme uses computer color scanner to obtain a bit map image from dyed original color sample, and conducts pixel analysis by image histogram. From obtained image histogram, extract the color and RGB value from histogram that shows dominant pixel distribution of the sample image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.456-477
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2024
With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.
This paper describes a rectification procedure that relies on a polynomial model derived from the imaging geometry without loss of accuracy. By using polynomial model, one can effectively eliminate the iterative process to find an image pixel corresponding to each output grid point. With the imaging geometry and ephemeris data, a geo-location polynomial can be constructed from grid points that are produced by solving three equations simultaneously. And, in order to correct the local distortions induced by the geometry and terrain height, a distortion model has been incorporated in the procedure, which is a function of incidence angle and height at each pixel position. With this function, it is straightforward to calculate the pixel displacement due to distortions and then pixels are assigned to the output grid by re-sampling the displaced pixels. Most of the necessary information for the construction of polynomial model is available in the leader file and some can be derived from others. For validation, sample images of ERS-l PRI and Radarsat-l SGF have been processed by the proposed method and evaluated against ground truth acquired from 1:25,000 topography maps.
본 논문에서는 MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 디코더에서 영상을 압축, 비교, 복원, 저장한후 디코딩 처리하는 방법을 종래의 픽셀 단위로 처리하는 방법과는 다르게 영상의 단위 화소 주변을 군집화소로 분류한 후 이를 클러스터링하여 오버랩정도를 결정 한다. 오버랩 정도의 임계치값을 결정하는데는 패턴식별을 취한후 샘플 패턴에 대한 기하구조의 파악과 결정함수의 도출로 활용된다. 특징공간이 4차원 이상이면 주어진 패턴 구조를 시각적으로 관찰할 수 없다. 이 때, 분포구조를 고찰해 볼수 있는 방법은 군집중심간의 거리, 군집별 패턴의 수 및 표준편차 등을 이용하는 방법이다. 임계치 값을 넘는 중복화면은 소거되고 넘지않는 군집화면은 패턴인식으로 복원된후 동영상으로 구현된다. 이방법이 기존의 픽셀 단위 처리하는 방법 과는 20%정도의 메모리 감축과 15%정도의 화면 복원에 성능이 향상된 것으로 판정된다.
본 연구에서는 Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI 영상과 COMS/GOCI 영상을 이용하여 적조 픽셀의 광학적 특성을 분석하였다. 적조 픽셀을 샘플링하기 위해 Landsat-7, 8 True Color 영상을 활용하였으며, 영상에서 적조 픽셀의 좌표를 획득하였다. 획득된 픽셀의 좌표를 참조하여 동일 해역의 GOCI 영상을 통해 해당픽셀의 흡광 및 수출광량 자료를 획득하였다. 적조가 발생하지 않은 경우 412nm와 660nm 파장대에서 주흡광을 보인 것에 비해 적조 픽셀의 경우 660nm에서 주흡광을 보였으며, 412nm에서는 흡광량이 현저히 줄어든 것을 확인하였다. 수출광량의 경우 스펙트럼 형태에서는 큰 차이가 없었으나, 수출광량의 절대값이 적조 픽셀의 경우 낮게 나타났으며, 특히 660nm와 680nm 파장대에서 수출광량 감소가 크게 나타났다.
We introduce a pixel-structured scintillator realized on a flexible polymeric substrate and demonstrate its feasibility as an X-ray converter when it is coupled to photosensitive elements. The sample was prepared by filling $Gd_2O_2S:Tb$ scintillation material into a square-pore-shape cavity array fabricated with polyethylene. For comparison, a sample with the conventional continuous geometry was also prepared. Although the pixelated geometry showed X-ray sensitivity of about 58% compared with the conventional geometry, the resolving power was improved by about 70% above a spatial frequency of 3 $mm^{-1}$. The spatial frequency at 10% of the modulation-transfer function was about 6 $mm^{-1}$.
위성 영상 품질 인자들 중에서 위성 영상 탑재체에 의해 결정되는 인자들의 특성을 조사하였고 그들의 특성을 연구하였다. 위성 영상은 일차적으로 위성영상탑재체에 의해 생성되므로 위성 영상의 품질은 위성영상탑재체의 성능에 크게 의존한다. 따라서 위성 영상품질 인자로서 탑재체 성능 인자를 고려하여야 한다. 탑재체 성능 인자는 대략적으로 관측파장대역(Spectral Band), 지상화소거리(Ground Sample Distance: GSD) 결정 인자, 관측폭 결정 인자, 탑재체 Modulation Transfer Function (MTF), 탑재체 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio: SNR), 여러 탑재체 복사 응답 특성 인자, Pixel Registration, 탑재체 보정 등이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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