• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.1
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• pp.54-63
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• 2011

This paper proposes a fast learning-based interpolation algorithm to up-scale an input low-resolution image into a high-resolution image. In conventional learning-based super-resolution, a certain relationship between low-resolution and high-resolution images is learned from various training images and a specific high frequency synthesis information is derived. And then, an arbitrary low resolution image can be super-resolved using the high frequency synthesis information. However, such super-resolution algorithms require heavy memory space to store huge synthesis information as well as significant computation due to two-dimensional matching process. In order to mitigate this problem, this paper presents one-dimensional patch-based learning and synthesis. So, we can noticeably reduce memory cost and computational complexity. Simulation results show that the proposed algorithm provides higher PSNR and SSIM of about 0.7dB and 0.01 on average, respectively than conventional bicubic interpolation algorithm.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.25 no.3
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• pp.21-29
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• 2019

This paper proposes a novel framework for image fusion of satellite imagery to enhance spatial resolution of the image via structure-texture decomposition. The resolution of the satellite imagery depends on the sensors, for example, panchromatic images have high spatial resolution but only a single gray band whereas multi-spectral images have low spatial resolution but multiple bands. To enhance the spatial resolution of low-resolution images, such as multi-spectral or infrared images, the proposed framework combines the structures from the low-resolution image and the textures from the high-resolution image. To improve the spatial quality of structural edges, the structure image from the low-resolution image is guided filtered with the structure image from the high-resolution image as the guidance image. The combination step is performed by pixel-wise addition of the filtered structure image and the texture image. Quantitative and qualitative evaluation demonstrate the proposed method preserves spectral and spatial fidelity of input images.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.83-87
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• 2004

본 연구는 고해상도의 충적층 지하수위 분포 조사를 위한 탄성파 굴절법 조사 방법을 소개하고 부여 군수리 충적층 일대에서 이 기법을 통해, 획득된 실제 충적층내의 지하수위 조사 결과를 제시한다. 기본적으로 본 연구에서 활용된 연속 굴절파 중합 방식은 동일 공심점(common mid point, 이후 CMP)을 갖는 굴절파 신호를 취합하고, 이격 거리(offset)에 대한 시간 지연 효과 보정을 수행한 후, 이들 신호를 중합하여, 충적층의 지하수위면에서 굴절된 신호를 보다 뚜렷이 부각시켜 정확한 지하수위 정보를 획득 하는 방식으로 일명 CMP 굴절법이라고도 한다. 이 방식은 독일에서 최초 개발되었으나(Gebrande, 1986; Orlowsky 등, 1998), 국내에서 적용되기는 본 연구가 최초이다. 이러한 탄성파의 굴절 신호를 사용하는 방식은 우선, 기존의 일반적인 고해상도 반사법 탐사에서 잡음으로 여겨졌던 굴절파 신호를 활용할 수 있으며, 고해상도 반사법 탐사와 동일한 배열과 운영 방식으로 획득된 자료에서 원하는 정보를 획득할 수 있으므로, 고해상도 반사법에 의한 기반암 조사와 함께 적용될 경우, 정화한 충적 대수층의 분포를 조사할 수 있게 하여주는 획기적인 조사 신기술이다. 개발된 기법은 부여 군수리 충적층 지역을 대상으로 적용되었으며, 그 결과 기존의 어떠한 지구물리 조사 방법보다 정확하고 분명한 지하수위 분포를 보여주었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.117-122
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• 2002

Change detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, change detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by lower middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.8B
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• pp.1558-1566
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• 1999

While high resolution images are required for various applications, aliased low-resolution images are only available due to the physical limitations of sensors. In this paper, we propose an algorithm to reconstruct a high resolution image from multiple aliased low-resolution images, which is based on the generalized multichannel deconvolution technique. The conventional approaches are based on the discrete Fourier transform (DFT) since the aliasing effect is easily analyzed in the frequency domain. However, the useful solution may not be available in many cases, i.e., the underdetermined cases or the insufficient subpixel information cases. In order to compensate for such ill-posedness, the generalized multichannel regularization was adopted in the spatial domain. Furthermore, the usage of the discrete cosine transform instead of the DFT leads to the computationally efficient reconstruction algorithm. The validity of the proposed algorithm is both theoretically and experimentally demonstrated in this paper. It is also shown that the effect of inaccurate motion information is reduced by regularization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1077-1081
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• 2008

Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모형은 DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 지형인자를 추출하고 이를 바탕으로 수문 및 수질 모의가 이루어진다. 지형인자의 추출시 DEM 격자크기에 따라 상이한 결과를 초래할 수 있다. 그리하여 정확한 수문 및 수질 모델링에 있어 가능한 고해상도의 DEM을 사용하도록 권장하고 있다. 그러나 넓은 유역에서의 적용시 고해상도 DEM 사용에 따른 컴퓨터 처리 용량과 프로그램 실행 시 소요되는 시간상의 문제는 그 효율성에 있어서 문제시될 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 소양강댐, 임하댐 유역을 대상으로 SWAT 모형에서 저해상도 DEM 사용으로 고해상도 DEM의 지형인자를 추출하여 자동 입력될 수 있는 모듈을 개발 적용하였다. 본 연구의 결과 소양강댐 유역을 대상으로 격자크기 20m DEM과 100m DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 83.8%의 큰 차이가 발생한 반면 격자크기의 20m DEM과 본 모듈을 적용하여 20m DEM의 지형인자로 자동 보정된 100m DEM을 사용하였을 때의 연평균 유사량이 4.4%로 차이가 상당히 줄어든 것을 볼 수 있었다. 임하댐 유역의 경우는 격자크기 10m DEM과 100m DEM을 사용하였을 때 연평균 유사량이 43.4% 큰 차이가 발생하였다. 반면 격자크기 10m DEM과 본 모듈을 적용하여 10m DEM의 지형인자로 자동 보정된 100m DEM을 사용하였을 때의 연평균 유사량이 0.3%로 차이가 크게 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. 또한 본 모듈의 검정을 위해 소양강댐 유역의 지형 자료와 유사한 충주댐 유역을 대상으로 본 모듈을 적용하여 검정을 실시하였다. 그 결과 연간 평균 유사량이 격자크기 20m와 100m의 DEM을 이용하였을 때 98.7%의 큰 차이가 발생한 반면 격자크기 20m와 본 모듈을 적용하여 보정된 경사도 값의 100m DEM을 사용하였을 때 20.7%로 차이가 크게 줄어든 것을 볼 수 있었다. 그리하여 본 연구의 결과를 통해 SWAT 모형에서의 개선된 지형인자 추출 방식을 사용하여 저해상도의 DEM 사용으로 고해상도 DEM 사용의 효과를 볼 수 있을 것이고 이로 인해 넓은 유역에서 저해상도 DEM 사용으로 컴퓨터 사용용량과 프로그램 지연 시간을 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 향후 여러 유역을 대상으로 보정, 검정하여 보다 정확하고 통합적으로 적용될 수 있는 모듈의 개선이 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.2
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.38.1-38.1
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• 2010

고해상도 위성들로부터 최상의 영상을 획득하기 위해서는 설계 단계에서 운용 조건이 반영된 위성 영상 품질 예측이 필수적이다. 이 발표에서는 실질적인 위성 궤도 및 자세 정보와 정사영상, DEM(Digital Elevation Model)으로부터 공선조건식을 기반으로 하는 Direct Sensor Modeling을 이용하여 고해상도 가상영상을 생성하는 방법을 제시하였다. Target으로 사용된 정사영상은 $19951\times21055$ size의 USA Wisconsin주의 1m 해상도 영상이며, 이 영상으로부터 0.7m 해상도의 가상영상을 생성하였다. 이 연구를 통하여 위성의 설계 단계에서 궤도상 영상 품질 예측할 수 있으며, 운영 과정에서는 실제 촬영된 영상과 비교 분석을 통하여 위성 및 탑재체의 상태 파악 및 보정이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.13 no.4
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• pp.7-12
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• 2007

With the advent of digital cinema, more and more movies are digitally produced, distributed via digital medium such as hard drives and network, and finally projected using a digital projector. However, digital cameras capable of shotting at 2K or higher resolution for digital cinema are still very expensive and bulky, which impedes rapid transition to digital production. As a low-cost solution for acquiring high resolution digital videos, we propose a hybrid camera consisting of a low-resolution CCD for capturing videos and a high-resolution CCD for capturing still images at regular intervals. From the output of the hybrid camera, we can synthesize high-resolution videos by software as follows: for each frame, 1. find pixel correspondences from the current frame to the previous and subsequent keyframes associated with high resolution still images, 2. synthesize a high-resolution image for the current frame by copying the image blocks associated with the corresponding pixels from the high-resolution keyframe images, and 3. complete the synthesis by filling holes in the synthesized image. This framework can be extended to making NPR video effects and capturing HDR videos.