Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
Detecting visual relationships in an image is important in an image understanding task. It enables higher image understanding tasks, that is, predicting the next scene and understanding what occurs in an image. A visual relationship comprises of a subject, a predicate, and an object, and is related to visual, language, and spatial cues. The predicate explains the relationship between the subject and object and can be categorized into different categories such as prepositions and verbs. A large visual gap exists although the visual relationship is included in the same predicate. This study improves upon a previous study (that uses language cues using two losses) and a spatial cue (that only includes individual information) by adding relative information on the subject and object of the extant study. The architectural limitation is demonstrated and is overcome to detect all zero-shot visual relationships. A new problem is discovered, and an explanation of how it decreases performance is provided. The experiment is conducted on the VRD and VG datasets and a significant improvement over previous results is obtained.
Kim, Jong-Pil;Lee, Sang-Hyuck;Park, No-Cheol;Park, Young-Pil;Park, Kyoung-Su
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.5
no.1
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pp.36-40
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2009
We describe the experimental realization of image system using wavefront coding in 3-Mega pixel mobile phone camera. We designed aspheric lens to extend the depth of field (DOF) using wavefront coding. In addition, through the aspheric lens and lens barrel manufacturing, we obtained a raw image from a camera module. In our method, the acquired images are restored in the spatial frequency domain using the proposed filter and the spatial frequency response (SFR) is calculated. The proposed filters are composed of image denoising filter using low band pass filter in frequency domain and restoration filter for image restoration. Finally, we achieve an enhanced image by super-resolution image processing. Visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.
The KOMPSAT-3A is a high-resolution optical satellite launched in 2015 by Korea Aerospace Research Institute (KARI). KOMPSAT-3A provides Panchromatic (PAN-0.55 m), Multispectral (MS-2.2 m), and Mid-wavelength infrared (MIROR-5.5 m) image. However, due to security or military problems, MIROR image with 5.5m spatial resolution are provided down sampled at 33 m spatial resolution (MIRrd). In this study, we propose spatial sharpening method to improve the spatial resolution of MIRrd image (33 m) using virtual High Frequency (HF) image and optimal fusion factor. Using MS image and MIRrd image, we generated virtual high resolution (5.5 m) MIRORfus image and then compared them to actual high-resolution MIROR image. The test results show that the proposed method merges the spatial resolution of MS image and the spectral information of MIRrd image efficiently.
The study of space through image evaluation has reached the stage of measuring the emotion with the development of IT technology and the advent of VR AR era. Many researches have been trying to evaluate the space and measure the emotion in objective form by providing various forms of spatial images such as photographs, sketches, and CG. In order for these studies to be used as objective data with logical relevance, it is necessary to describe in detail the method of collecting the data used in the experiment, the characteristics of the test procedure, and the method of analysis. This study is a basic study for constructing a database by systematically organizing the attributes, experimental methods and experimental procedures of subjects. From the viewpoint of securing the objectivity and reproducibility of the paper, we analyzed the spatial image evaluation process focusing on 1) evaluation subject, 2) experimental method, and 3) analysis standard. It is necessary to examine whether the object of evaluation and the form of image and the method of providing it meet the purpose of the study. In addition, the size and order of the image, the viewing time and the interval (break time) should be different according to the gender and group experiment and the individual test method.
In recent years automatic image indexing and retrieval have been increasingly studied. However, content-based retrieval techniques for general images are still inadequate for many purposes. The novelty and originality of this thesis are the definition and use of a spatial information model as a contribution to the accuracy and efficiency of image search. In addition, the model is applied to represent color and shape image contents as a vector using the method of image features extraction, which was inspired by the previous work on the study of human visual perception. The indexing scheme using the color, shape and spatial model shows the potential of being applied with the well-developed algorithms of features extraction and image search, like ranking operations. To conclude, user can retrieved more similar images with high precision and fast speed using the proposed system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.426-445
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2012
Conventional rate control (RC) schemes for H.264 video coding usually regulate output bit rate to match channel bandwidth by adjusting quantization parameter (QP) at fixed full frame rate, and the passive frame skipping to avoid buffer overflow usually occurs when scene changes or high motions exist in video sequences especially at low bit rate, which degrades spatial-temporal quality and causes jerky effect. In this paper, an active content adaptive frame skipping scheme is proposed instead of passive methods, which skips subjectively trivial frames by structural similarity (SSIM) measurement between the original frame and the interpolated frame via motion vector (MV) copy scheme. The saved bits from skipped frames are allocated to coded key ones to enhance their spatial quality, and the skipped frames are well recovered based on MV copy scheme from adjacent key ones at the decoder side to maintain constant frame rate. Experimental results show that the proposed active SSIM-based frameskip scheme acquires better and more consistent spatial-temporal quality both in objective (PSNR) and subjective (SSIM) sense with low complexity compared to classic fixed frame rate control method JVT-G012 and prior objective metric based frameskip method.
TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.
The image labeling and classification is one of the important tasks for a content-based image retrieval and an image understanding. This paper propose a new technique to label and classify natural images with a color-spatial histogram and production rules. We show that our proposed method is very efficient for a natural image composed of a few regions.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.2
s.14
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pp.81-91
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1999
The study on the updating of the database of Geo-Spatial Information System that is necessary condition to GSIS operation have executed actively. In this study, digital orthophotos were produced by using the product of digital photogrammetry process and then multiscale digital orthophoto maps were generated tv the concept of image pyramids. The produced digital orthophoto has 2.092 meters accuracy compared to 1:5,000 topographic map. This digital orthophoto can be implemented in various Geo-Spatial Information System, providing valuable spatial reference for other objects in the database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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