Stereoscopic (S3D) displays present different images to the two eyes. Temporal multiplexing and spatial multiplexing are two common techniques for accomplishing this. We compared the effective resolution provided by these two techniques. In a psychophysical experiment, we measured resolution at various viewing distances on a display employing temporal multiplexing, and on another display employing spatial multiplexing. In another experiment, we simulated the two multiplexing techniques on one display and again measured resolution. The results show that temporal multiplexing provides greater effective resolution than spatial multiplexing at short and medium viewing distances, and that the two techniques provide similar resolution at long viewing distance. Importantly, we observed a significant difference in resolution at the viewing distance that is generally recommended for high-definition television.
In this paper, we propose a new 3D coding method for heterogeneous systems over enhanced Access Grid (e-AG) with 3D display using spatio-temporal scalability. The proposed encoder produces four bit-streams: one base layer and enhancement layer l, 2 and 3. The base layer represents a video sequence for left eye with lower spatial resolution. An enhancement layer l provides additional bit-stream needed for reproduction of frames produced in base layer with full resolution. Similarly, the enhancement layer 2 represents a video sequence for right eye with lower spatial resolution and an enhancement layer 3 provides additional bit-stream needed for reproduction of its reference pictures with full resolution. In this system, temporal resolution reduction is obtained by dropping B-frames in the receiver according to network condition. The receiver system can select the spatial and temporal resolution of video sequence with its display condition by properly combining bit-streams.
With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.
특정 위치에 주의를 주게 되면, 그 위치에 있는 사물을 시각적으로 처리할 때에 시간 해상도가 저하되며, 이러한 저하는 큰세포(parvocellular)와 작은 세포(magnocellular)의 상호 억제적 연결에 기인하는 것이라고 주장이 제기되었다. 이와는 다르게, 시각 주의가 같은 위치에 연속적으로 제시되는 자극들간의 시간적 겹침을 유발하기 때문에, 주의에 의한 시간 해상도 저하가 관찰되었을 가능성이 있다. 본 연구에서는, 이 가설을 검증하기 위해, 배경 대비 자기의 극성이 다른 두개의 자극들을 사용해 자극 제시 순서를 판단하는 과제를 실시했다. 밝기 극성이 다른 자극들은 초기 시각 처리과정에서 서로 다른 경로를 통해 처리되기 때문에, 주의가 주어진다고 하더라도 시간적 중복이 촉진되지 않을 것이다. 실험 결과, 실험 참가자들은 시각 단서가 주어지지 않은 위치에서보다 주어진 위치에 나타난 자극들의 제시순서를 더 정확하게 판단했다. 반면, 같은 밝기 극성을 가진 두 개의 자극에 대한 제시 순서를 판단해야 했을 때에는, 시각 단서가 주어진 위치보다 주어지지 않은 위치에 나타난 자극들에 대해서 더 정확하게 제시순서를 보고했다. 이러한 결과는, 시각적 주의가 자극 신호의 시간적 중복을 유도함을 통해 시각적 시간해상도에 영향을 미친다는 것을 의미한다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.382-385
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2008
MODIS images have a great advantage of high temporal resolution to monitor land cover changes in a large area. The moderate and low spatial resolution satellite images are incomparably economic than high resolution satellite images. As diverse satellite images are provided recently, strategies using satellite images are necessary for continuous, effective and long-term land monitoring. This research purposed to use MODIS images to monitor land cover in Korean peninsula for long-term and continuous change detection. To maximize the advantages of high temporal resolution, the change detection was based on the MODIS temporal profiles of the surface reflectance for one year. In this study as the reflectance patterns of year 2005 were compared with the reflectance patterns of year 2007, the changed pixels could be detected during two years. To set up the threshold value for the decision of change, ASTER images with the higher spatial resolution, 15m, were used for this study. The test area covered the suburban area of metropolitan city, Seoul, where the landcover changes have been frequently happened.
최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.
In order to predict air pollution and Yellow-sand dispersion precisely, it is necessary to clarify the sensitivity of meteorological field input interval. Therefore numerical experiment by atmospheric dynamic model(RAMS) and atmospheric dispersion model(PDAS) was performed for evaluating the effect of temporal and spatial resolution of meteorological data on particle dispersion. The results are as follows: 1) Base on the result of RAMS simulation, surface wind direction and speed can either synchronize upper wind or not. If surface wind and upper wind do not synchronize, precise prediction of Yellow-sand dispersion is strongly associated with upwelling process of sand of particle. 2) There is no significant discrepance in distribution of particle under usage of difference temporal resolution of meteorological information at early time of simulation, but the difference of distribution of particles become large as time goes by. 3) There is little difference between calculated particles distributions in dispersion experiments with high temporal resolution of meteorological data. On the other hand, low resolution of meteorological data occur the quantitative difference of particle density and there is strong tendency to the quantitative difference.
이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
complexity in atmospheric environment coupled with shoreline and complex terrain often causes local variations of meteorology that are distinct from those representative over larger surrounding area, These kinds of local variations are less significant in usual long-term environmental impact analyses dealing with continuous plume. The variations could however be crucial in predicting dispersion of toxic substance released in a relatively small area for a short duration. In the present paper the effects of spatial and temporal resolution of diagnostic wind field on the dispersion of the released substance are investigated by using a puff model. A hypothetical release scenario assumes that a substance is released from a location in the Yochon Industrial Estate and passively dispersed within a few-kilometer distance for an hour. The results show that diagnostic analysis could resolve more spatial variations to some extent by employing smaller grid size. The peak concentrations and puff trajectories obtained from spatially -and/or tmeporally -varing diagnostic wind field are found appreciably different from those obtained from uniform wind field. Attention to high-resolution wind field in the both spatial and temporal spaces is called in the consequence analysis of toxic substance release.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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