• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.11-14
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• 2003

본 논문에서는 실시간 고해상도 FPD(Flat Panel Display)에서 동영상의 화질 향상을 위해 입력되는 영상신호의 평균과 분산을 이용함으로써 화면의 밝기상태에 따라 적응적으로 콘트라스트를 향상시켰다. 또한, 영상의 깎기에 따른 가중치 결정은 표본(픽셀) 수가 적절히 많으면, 그 분포는 정규분포를 따른다는 "중심극한이론(Central Limit Theorem)"을 적용하여 고해상도 입력 영상에 대한 히스토그램의 분포가 정규분포와 유사하다고 가정하였으며 영상의 밝기 종류를 총 4가지로 구분하여 영상의 밝기 종류에 따라 최적의 가중치로 콘트라스트를 향상시켰다. 제안한 방법은 C언어로 시뮬레이션 하였으며 시뮬레이션 결과 향상된 영상을 얻을 수 있었다.

• 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 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.

• 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.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.2
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• pp.145-154
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.49-55
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• 2002

기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화된 반복 연산법을 적용하였다. 특히 여러장의 저해상도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위채 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.4
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• pp.421-430
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• 2010

Image segmentation technique is becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification to extract object regions of interest within images. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Improved Seeded Region Growing (ISRG) and Region merging. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained multi-spectral edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying ISRG to consider spectral and edge information. Finally the region merging process, integrating region texture and spectral information, was carried out to get the final segmentation result. The accuracy assesment was done using the unsupervised objective evaluation method for evaluating the effectiveness of the proposed method. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2002.10a
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• pp.209-214
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• 2002

다양한 형태의 영상들을 합성하는 것은 하나의 영상에서 얻을 수 없는 다른 정보들을 함께 얻을 수 있는 장점을 가지고 있으므로 다양한 영상을 합성하는 합성방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 영상의 공간정보와 multi-spectral 영상의 분광정보를 융합하는 기법들을 모듈화 하여 다양한 형태의 영상들을 합성하는데 여러 영상융합 기법을 적용시켜 봄으로서 각각의 영상융합법의 장단점을 구분하고 분광정보를 갖고있는 저해상도 영상의 공간해상도를 높여서 좀 더 분석하기 쉬운 영상을 만드는 시스템을 개발하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.279-282
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• 2010

최근 단일 고해상도 위성영상과 건물과 지형에 대한 정보를 가지고 있는 수치지도(DEM:Digital Elevation Model)를 이용하여 3차원 영상으로 구축하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 3차원영상을 구축하기 위해서는 건물과 지형의 위치, 크기, 형상에 관한 정보가 필요하나 위성영상만으로는 구하기가 어려워 수치지도를 활용한다. 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 3차원 건물과 지형의 고도 정보를 추출하고, 위성영상과 Snake 모델을 이용하여 반자동으로 추가적인 건물 높이와 바닥면에 대한 정보를 추출하여, 3차원 영상을 생성 하는 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.3
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• pp.41-48
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• 2012

Using multi-sensor or multi-temporal high resolution satellite images together is essential for efficient applications in remote sensing area. The purpose of this paper is to estimate geometric difference of translations between high-resolution optical and SAR images automatically. The geometric and radiometric pre-processing steps were fulfilled to calculate the similarity between optical and SAR images by using Mutual Information method. The coarsest-level pyramid images of each sensor constructed by gaussian pyramid method were generated to estimate the initial translation difference of the x, y directions for calculation efficiency. The precise geometric difference of translations was able to be estimated by applying this method from coarsest-level pyramid image to original image in order. Yet even when considered only translation between optical and SAR images, the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.