Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.137-138
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2011
최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.117-118
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2016
최근 UHDTV(ultra high definition television)가 가정에 보급이 많이 되고 있는 추세지만, UHD급 콘텐츠가 매우 부족한 실정이다. 따라서 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환시켜 재활용할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기술의 필요성이 커졌다. 그 중, 다층의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 제안된 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있었다. 최근에는 강화 예측법을 추가하여 복원된 고해상도 영상의 품질을 더 향상시키는 기법이 등장하였는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 제안했었던 MLLM 기법을 위한 강화 예측법 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 초해상화 기법은 기존 MLLM 기법과 딥러닝 기반 초해상화 기법보다 높은 품질의 고해상도 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.724-726
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2020
본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.1
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pp.73-81
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2010
In recent years, there have been diverse researches and utilizations of creating geo-spatial information with high resolution satellite images. However thematic maps made with middle or low resolution satellite images have low location accuracy and precision of thematic information. This study set out to propose a method of making a precision thematic map with high resolution satellite images by examining the conversion from the conventional method based on middle or low resolution satellite images to the automatic method based on high resolution satellite images of GSD 1m or lower, extracting thematic information of middle or large scale of 1/5,000 or lower, and analyzing its accuracy. Seven classification classes were categorized according to the object-oriented classification in order to automatically extract thematic information with high resolution satellite images. And the classification results were compared and analyzed with the old middle scale land cover map and 1/1000 digital map.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2001.04a
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pp.193-197
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2001
본 연구에서는 국산닥, 태국닥, 중국닥의 원료를 사용하여 펄핑, 표백, 고해, 초지, 건조의 방식을 변화시켜 총 3500 여장에 이르는 한지를 한지제조 전문가가 일정한 방법에 따라 제 조하였고 그 특정들을 조직적으로 검토하였다. 이러한 연구는 한지의 물성이 닥섬유의 처 리공정에 의해 어떻게 영향을 받는지 연구를 통계적으로 가능하게 하였다. 본 연구에서는 육재펄핑과 일광표백의 효과, 외발뜨기와 쌍발뜨기의 효과, 고해방식의 차이, 먹퍼집성에 대 해 결과들을 보이 고 있다. 육재 펄핑과 일광표백이 한지의 물성에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기로 하였다. 현 재는 많은 한지 업자들이 육재펄핑보다는 가성소다 펄핑 (그림에서는 약품펄핑으로 표기), 일광표백보다는 차아염소산 나트륨 (그림에서는 약품표백으로 표기)을 사용하는 것이 보통 이다. 육재펄핑과 일광표백을 실시한 한지는 열단장, 인열강도, 내절도를 약품펄핑이나 약 품표백보다 높이는 효과가 있음을 알 수 있었다. 하지만 약품을 사용하는 경우 리그닌의 용출이 더 수윌하므로 백색도는 약품을 사용하는 경우가 더 유리하였다. 국산닥의 경우 육 재펄핑과 일광표백을 한 경우 먹퍼짐성이 약품사용 한지보다 크지 않음을 볼 수 있었다. 한국의 전통적인 외발뜨기 초지방식은 일본의 쌍발뜨기 방식에 비해 많은 물리적 우수성 을 보이고 있다. 외발뜨기가 쌍발뜨기에 비해 열단장, 신장율, 인열지수 및 내절도 모두가 우수함을 잘 보이고 있다. 섬유의 성질과 관련하여 전체적으로 조명해 보면, 열단장, 인열 지수는 국산닥이 가장 높으며, 내절도는 태국닥이 우수하였고, 중국닥의 경우 모두 매우 불 량함을 알 수 있다. 이것은 아마도 처리중에 과도한 표백을 실시하지 아니하였는가 하는 의구심을 들게한다. 열단장과 신장율 역시 국산닥이 우수하였다. 글씨를 쓸 때, 붓이 나가 는 정도를 마찰게수로 짐작해 보았다. 동 마찰계수와 정 마찰계수는 국산닥이 낮은 편이였 다. 마찰계수가 낮다는 사실은 한지의 표면이 더 매끄럽다고 표현될 수 있는데, 역시 국산닥 으로 제조한 한지가 붓이 나가는데 유리하지 않을까 하는 추측을 할 수 있다. 본 실험결과 는 한지 사용자들의 느낌과 상관관계를 얻어내어서 확인해야 할 것이다. 닥방망이로의 고해나 칼비터에 의한 고해나 큰 물성적으로 큰 차이를 보이지는 않고 있 었다. 단지 섬유의 차이가 고해방식의 차이보다 월등히 크다는 사실을 보이고 있다 이러한 점은 섬유장의 길이에서도 볼 수 있다. 칼비터가 섬유를 절단하기만 하고 닥방망이 고해가 섬유장의 변화를 일으키지 않는다면 틀림없이 평균 섬유장의 차이가 생길것이다.
The operational availability of multispectral high-resolution satellite imagery, opens up new possibilities for updating forest map. Compared with information acquired by traditional methods (Panchromatic Aerial Photo), these data of for a number of advantages. In this study used 1m spatial resolution and 4 multispectral band, which are capability to update forest map of kind of tree. From the result of this study, First, the visual analysis of the colour composites of the multispectral data made it possible to distinguish some species(conifer, broad-leaved, un-stocked, arable land). Second, forest map and orthorectiffd satellite imagery are not match in the boundary of forest, therefore work have some troubles in the modification of forest map. Third, the distinguish from age-class, girth-class and density are much need experience and skillful about sample such as aerial photo.
This study presents an approach to synthesize hyperspectral images of lower resolution at a higher resolution using the high resolution images acquired from a sensor of commercial satellites. The proposed method was applied to the reconstruction of EO-1 Hyperion images using the images acquired from IKONOS sensor. Based on the FitPAN-Mod pansharpening technique (Lee, 2008b), the hyperspectral images of 30m resolution were reconstructed at 1m resolution of IKONOS panchromatic image. In this study, the synthesized hyperspectral images of 50 bands, whose wavelengths range in the wavelength of panchromatic sensor, were generated from the three stages of high resolution reconstruction using FitPAN-Mod. The experimental results show that the proposed method effectively integrates the spatial detail of the panchromatic modality as well as the spectral detail of the hyperspectral one into the synthesized image. It indicates the proposed method has a potential as a technique to produce alternative images for the images that would have been observed from a hyperspectral sensor at the high resolution of commercial satellite images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.85-92
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2022
In this paper, we propose a technique that can express low-resolution hair and fur simulations in high-resolution without noise using ConvNet and geometric images of strands in the form of lines. Pairs between low-resolution and high-resolution data can be obtained through physics-based simulation, and a low-resolution-high-resolution data pair is established using the obtained data. The data used for training is used by converting the position of the hair strands into a geometric image. The hair and fur network proposed in this paper is used for an image synthesizer that upscales a low-resolution image to a high-resolution image. If the high-resolution geometry image obtained as a result of the test is converted back to high-resolution hair, it is possible to express the elastic movement of hair, which is difficult to express with a single mapping function. As for the performance of the synthesis result, it showed faster performance than the traditional physics-based simulation, and it can be easily executed without knowing complex numerical analysis.
The purpose of this study was to evaluate the usefulness of low-dose CT (LDCT) for emphysema compared with high-resolution CT (HRCT). Measurements of radiation dose and noise were repeated 3 times in same exposure condition which was similar with obtaining HRCT and LDCT images. We analysed reading results of 146 subjects. Six images per participants selected for emphysema grading. Emphysema was graded for all 6 zones on the left and right sides of the lungs by the consensus reading of two chest radiologists using a 4-point scale. Between the HRCT and LDCT images, diagnostic differences and agreements for emphysema were analyzed by McNemar's and unweighted kappa tests, and radiation doses and noise by a Mann-Whitney U-test, using the SPSS 19.0 program. Radiation dose from HRCT was significantly higher than that of LDCT, but the noise was significantly lower in HRCT than in LDCT. Diagnostic agreement for emphysema between HRCT and LDCT images was excellent (k-value=0.88). Emphysema grading scores were not significantly different between HRCT and LDCT images for all six lung zones. Emphysema grading scores from LDCT images were significantly correlated with increased scores on HRCT images (r=0.599, p < 0.001). Considering the tradeoff between radiation dose and image noise, LDCT could be used as the gold standard method instead of HRCT for emphysema detection and grading.
High spatial resolution satellite image classification has a limitation when only using the spectral information due to the complex spatial arrangement of features and spectral heterogeneity within each class. Therefore, the extraction of the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. This study proposes a new spatial feature extraction method, named SSI(Shape-Size Index). SSI uses a simple region-growing based image segmentation and allocates spatial property value in each segment. The extracted feature is integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a SVM(Support Vector Machines) classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, KOMPSAT-2 and QuickBird-2 data are used for experiments. It is demonstrated that proposed SSI algorithm leads to a notable increase in classification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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