To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
In the satellite image fusion, the most important point is to preserve both the spatial detail of panchromatic(PAN) image and the spectral information of multispectral(MS) image. Among various image fusion techniques, fusion technique using Intensity-Hue-Saturation(IHS) transform is widely used and it has advantage that computation is very simple. In this study, a fusion technique using fast IHS transform and trade-off parameter $\alpha^i$ proposed. Proposed fusion technique permits customization of the trade-off between the spectral information and spatial detail quality of the fused image through the evaluation of two quality indices: a spectral index(the spectral ERGAS) and a spatial one(the spatial ERGAS). Based on the result of experiment using IKONOS image, we confirmed the proposed fusion technique was more effective in preserving spatial detail and spectral information than existing fusion techniques using fast IHS transform.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.8
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pp.147-159
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1994
The performance of the improvement method of spatial resolution for satellite images based on the generalized inverse matrix is superior to the conventional methods. But, this method calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and large pixels. Accordingly it has the problem of remaining the blocky patterns at the result image. In this paper, a new generalized inverse matrix method is proposed which is different in the calculation method of coefficient values for extracting the spatial information. In this proposed metod, it calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and small pixels. Consequently it can improve the spatial resolution more efficiently without remaining the blocky patterns at the result image. The effectiveness of the proposed method is varified by simulation experiments with real TM image data.
Recently, the necessity of accessing spatial data from remote computer via network has been increased as distributed spatial data have been increased due to their size and cost. Many methods have been used in recent years for transferring spatial data, such as socket, CORBA, HTTP, RPC, FTP, etc. In this paper, we propose spatial clearinghouse components to access distributed spatial data sources via CORBA and Internet. The spatial clearinghouse components are defined as OLE/COM components that enable users to access spatial data that meet their requests from remote computer. For reusability, we design the spatial clearinghouse with UML and implement it as a set of components. In order to enhance interoperability among different platforms in distributed computing environment, we adopt international standards and open architecture such as CORBA, HTTB, and OpenGIS Simple Features Specifications. There are two kinds of spatial clearinghouse: CORBA-based spatial clearinghouse and Internet-based spatial clearinghouse. The CORBA-based spatial clearinghouse supports COM-CORBA bridge to access spatial data from remote data providers that satisfy the OpenGIS Simple Features Specification for OLE/COM using COM and CORBA interfaces. The Internet-based spatial clearinghouse provides Web-service components to access spatial data from remote data providers using Web-browser.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.202-205
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2008
건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.
In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.1-12
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2016
In this paper, we propose a very efficient reversible data hiding algorithm using spatial locality and the surface characteristics of image. Spacial locality and a variety of surface characteristics are present in natural images. So, it is possible to precisely predict the pixel value using the locality and surface characteristics of image. Therefore, the frequency is increased significantly at the peak point of the difference histogram using the precisely predicted pixel values. Thus, it is possible to increase the amount of data to be embedded in image using the spatial locality and surface characteristics of image. By using the proposed reversible data hiding algorithm, visually high quality stego-image can be generated, the embedded data and the original cover image can be extracted without distortion from the stego-image, and the embedding data are much greater than that of the previous algorithm. The experimental results show the superiority of the proposed algorithm.
The propose of this study is to analyze the optimum spatial resolution of the urban spatial thermal environment structure and to evaluate of the possibility detection using aerial photographs and thermal satellite images. The proper techniques of the optimum spatial resolution for the urban spatial thermal environment structure were analyzed. Thermal infrared satellite image of Seoul city were used for the change rate of surface temperature variation and suggested to the spatial extent and effects of urban surface characteristics and spatial data was interpreted as regions. To extract the surface temperature, Landsat thermal infrared satellite image compared with an automatic weather station data and in the field of the measured temperature and surface temperature by thermal environment affects, the spatial domain has been verified. The surface temperature of the satellite images to extract after adjusting surface temperature isotherms were constructed. The changes in surface temperature from 2008 to 2012 the average surface temperature observation images of changing areas were divided into space. The results of this study are as follows: Through analysis of satellite imagery, Seoul city surface temperature change due to extraction comfort indices were classified into four grades. The comfort index indicative of the temperature of Gangnam-gu, $23.7{\sim}27.2(^{\circ}C)$ range and Songpagu, a $22.7{\sim}30.6(^{\circ}C)$ respectively, the surface temperature of Yeouido $25.8{\sim}32.6(^{\circ}C)$ were in the range.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.45-54
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2012
Nowadays, a variety of efforts, such as the open of SPACEN, the enactment of law related to Spatial Information and the improvement of institute in order to encourage of the Spatial Information Industry in domestic, are fulfilled. At this moment, it is expected that spatial information market will be vigorous, with the development of image-based cadastral map with combining cadastral information(vector) with Imagery information (raster). Hence, this study deals with the Image-Based Cadastral mapping and its application.
Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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