통신, 해양, 기상의 세 분야 복합 임무를 수행하는 천리안위성(Communication Ocean Meteorological Satellite: COMS)의 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리에 대한 백업 지상국 운영의 특성 및 결과를 논하였다. 먼저, 기상 및 해양 영상 자료 수신 및 처리 백업을 위한 지상국 형상, 영상 자료 처리, 백업 운영 업무의 특성을 기술하였다. 그리고 성공적인 백업 운영 확인을 위해, 정규 운영 시작 이후 처음 3년 동안의 정규 운영 결과도 제시하여 하였다. 2011년 4월부터 2014년 3월까지 영상 자료 수신, 전처리, 위성 방송배포에 대해 달성된 운영 성능 결과를 통계 분석 자료로 제시하였다.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.1-6
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1996
To promote academic researches on earth environment utilizing satellite data, research infrastructure such as satellite data reception processing, distribution and archival systems should be fully provided. The means to enhance the infrastructure were discussed by a working group and“Satellite Data Center via Network”has been proposed. This concept has three principles; (1) To realize necessary functions by organizing experts distributed all over Japan and connecting them by network, (2) To realize“Satellite Data Center via Network”for GMS and NOAA Satellites, which are widely used for research, and (3) Satellite data set oriented to specific research area should be generated by researchers having definite research purposes of sensor algorithms and hugh volume data processing. Utilization of the Science Information Network (SINET) has been discussed to realize this concept, and to accelerate this project an experiment“Network Utilization for Wide Area Use of Satellite Image Data”under“Cooperative Experiment on Multimedia Communication”has been introduced. And the roles of the Institute of Industrial Science, University of Tokyo to contribute this project has been described.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 압축 센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용하여 3D 방송의 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 압축 센싱 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 데이터를 압축 복원하여 정확도를 비교한다. 두 알고리즘의 다양한 이미지 복원을 수행하고 계산시간을 비교한다. 결론적으로 낮은 복잡도를 갖는 3D 방송에 적합한 알고리즘을 판단한다.
기존의 대표적인 위성영상 융합방법들의 경우 해상도가 높은 팬크로매틱 영상에서 얻은 고주파수 성분을 모든 저해상도의 다중분광 영상 (Color성분/IR성분 등)마다 똑같이 더함으로써 고화질의 컬러 위성영상을 합성하였다. 그러나 다중분광영상들의 스펙트럼을 살펴보면 각 채널마다 대역폭이 서로 다르고 평균적인 밝기도 서로 다르므로 기존의 방법에서와 같이 각 성분에 동일한 고주파 성분을 더하면 일부 다중분광영상이 왜곡되어 전체적인 컬러가 왜곡되는 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 이러한 밝기와 스펙트럼 중첩의 차이를 보상하는 새로운 웨이블릿 변역 위성영상합성 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 각 다중분광영상의 밝기차이를 보정하기 위하여 서로의 명암비를 고려하면서 팬크로매틱 영상으로부터 각 채널의 고해상도 영상을 합성하는 방법을 제안한다. 그리고 다중분광 영상들 사이의 대역폭 차이를 보정하기 위한 방안으로서 각각의 웨이블릿 계수를 구하여 이들을 웨이블릿 변역에서 대역폭에 비례한 상수를 곱해서 고주파 성분을 더해주는 방법을 제시하였다. 실험은 스펙트럼의 특성이 잘 알려진 IKONOS 위성영상에 대하여 수행하였으며, 실험 결과 제안하는 알고리즘이 PSNR과 상관도 평가에서 기존의 방법보다 더 좋다는 것을 확인하였다.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.10-15
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1998
In Japan, digital HDTV services via broadcasting satellite are planned to start in 2000. NHK has developed an HDTV codec conforming to the MPEG-2 $MPHL$ and estimated the coded picture quality with diverse image sequences. This paper shows the codec specifications and presents the result of the picture quality assessment.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 3D 방송을 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 CS 센싱의 복원 알고리즘인 AMP(Approximate Message Passing)와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 두 알고리즘의 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
In this paper, we propose a DRF-based object detection method using the object adaptive patch in the satellite imagery. It is a Discriminative Random Fields (DRF) based work, so the detection is done by labeling to the possible patches in the image. For the feature information of each patch, we use the multi-scale and object adaptive patch and its texton histogram, instead of using the single scale and fixed grid patch. So, we can include contextual layout of texture information around the object. To make object adaptive patch, we use "superpixel lattice" scheme. As a result, each group of labeled patches represents the object or object's presence region. In the experiment, we compare the detection result with a fixed grid scheme and shows our result is more close to the object shape.
차세대방송 산업이 UHD방송서비스로 전환되면서 UHDTV영상 표준이 제정되고 UHTV가 급격히 시청자에게 보급 된지 3년이 지나고 있다. 이러한 방송 산업의 전환기에서 UHDTV의 화질이 기존의 HDTV의 화질을 4배 향상을 할 수 있다는 이론적 배경에서 국내방송 매체는 지상파를 제외하고 유료방송을 중심으로 UHD방송 상용화 서비스를 하고 있지만 UHDTV화질은 현실적으로 표준에 대응하지 못하고 있는 가운데 일반 시청자는 기존HD방송의 화질을 UHDTV로 시청할 수밖에 없는 현실이다. 따라서 본 논문에서는 최근 화질개선을 위한 기술 환경에 변화에 따라 UHDTV 영상표준을 분석하고 UHD방송 매체별 UHDTV 영상표준 적용실태 조사와 UHDTV 영상표준에 따른 UHD 방송 대역폭을 분석한다. 또한 시청자측면에서 UHDTV화질에 직접적인 영향과 관계되는 현재의 HDMI 인터페이스 기술의 한계성을 분석하고 그 결과에 따라 현재의 UHDTV 영상표준 대응과 UHDTV화질 향상을 위한 요소기술을 적용함으로써 UHD 방송환경에서 새로운 플랫폼의 성공적 정착을 할 수 있는 Super MHL 인터페이스 기술을 대안으로 제시하였다.
The COMS provides the LRIT/HRIT services to users. The COMS LRIT/HRIT broadcast service should satisfy the 15 minutes timeliness requirement. The requirement is important and critical enough to impact overall performance of the LHGS. HRIT image data is acquired from INRSM output receiving but LRIT image data is generated by sub-sampling HRIT image data in the LHGS. Specially, since LRIT is acquired from sub-sampled HRIT image data, LRIT processing spent more time. Besides, some of data loss for LRIT occurs since LRIT is compressed by lossy JPEG. Therefore, algorithm with the fastest processing speed and simplicity to be implemented should be selected to satisfy the requirement. Investigated sub-sampling algorithm for the LHGS were nearest neighbour algorithm, bilinear algorithm and bicubic algorithm. Nearest neighbour algorithm is selected for COMS LHGS considering the speed, simplicity and anti-aliasing corresponding to the guideline of user (KMA: Korea Meteorological Administration) to maintain the most cloud itself information in a view of meteorology. But the nearest neighbour algorithm is known as the worst performance. Therefore, it is studied in this paper that the selection of nearest neighbour algorithm for the LHGS is reasonable. First of all, characteristic of 3 sub-sampling algorithms is studied and compared. Then, several sub-sampling algorithm were applied to MTSAT-1R image data corresponding to COMS HRIT. Also, resized image was acquired from sub-sampled image with the identical sub-sampling algorithms applied to sub-sampling from HRIT to LRIT. And the difference between original image and resized image is compared. Besides, PSNR and MSE are calculated for each algorithm. This paper shows that it is appropriate to select nearest neighbour algorithm for COMS LHGS since sub-sampled image by nearest neighbour algorithm is little difference with that of other algorithms in quality performance from PSNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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