Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.290-293
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2003
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
The copper foil surface inspection system is necessary for the factory automation and product quality. The developed system is composed of the high speed line scan camera, the image capture board and the processing computer. For the system resource utilization and real-time processing, multi-threaded architecture is introduced. There are one image capture thread, 2 or more defect detection threads, and one defect communication thread. To process the high-speed input image data, the I/O overlap is used through the double buffering. The defect is first detected by the predetermined threshold. To cope with the light irregularity, the compensation process is applied. After defect detection, defect type is classified with the defect width, eigenvalue ratio of the defect covariance matrix and gray level of defect. In experiment, for high-speed input image data, real-time processing is possible with multi -threaded architecture, and the 89.4% of the total 141 defects correctly classified.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.446-446
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2022
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
This paper proposes a multimodal registration method for segmentation of the Visible Human color images, in which color characteristics of bones are very similar to those of its surrounding fat areas. Bones are initially segmented in CT images, and then registered into color images to lineate their boundaries in the color images. For the segmentation of bones in CT images, a thresholding method is developed. The registration method registers boundaries of bodies in CT and color images using a cross-correlation approach, in which the boundaries of bodies are extracted by thresholding segmentation methods. The proposed method has been applied to segmentation of bones in a head and legs whose boundary is ambiguous due to surrounding fat areas with similar color characteristics, and produced promising results.
This paper proposes a fast image segmentation method that gives high segmentation performance as graph-cut based methods. Graph-cut based image segmentation methods show high segmentation performance, however, the computational complexity is high to solve a computationally-intensive eigen-system. This is because solving eigen-system depends on the size of square matrix obtained from similarities between all pairs of pixels in the input image. Therefore, the proposed method uses the small-size square matrix, which is obtained from all the similarities among regions obtained by segmenting locally an image into several regions by graph-based method. Experimental results show that the proposed multi-scale image segmentation method using the algebraic multi-grid shows higher performance than existing methods.
This study propose a image processing system of unsupervised analysis. This system integrates low-level segmentation and high-level classification. The segmentation and classification are conducted respectively with and without spatial constraints on merging by a hierarchical clustering procedure. The clustering utilizes the local mutually closest neighbors and multi-window operation of a pyramid-like structure. The proposed system has been evaluated using simulated images and applied for the LANDSATETM+ image collected from Youngin-Nungpyung area on the Korean Peninsula.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.582-585
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2003
본 논문에서는 CDMA/QPSK 시스템을 이용하여 압축된 영상 정보 데이터를 다중 경로 환경에서 전송했을 때 전송 에러가 정보에 미치는 영향을 분석하였다. 무선 채널 환경으로써 ITU-R M.1225에서 제시한 시스템 모델링 파라미터를 이용하여 실내 사무실 환경, 보행자 이동 환경, 차량 이동 환경에 따라 압축된 영상 정보가 전송되었을 때 복원된 영상을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2002.04a
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pp.157-166
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2002
원격탐측의 다양한 응용분야 중 저해상도의 다중분광(multispectral) 영상으로부터 고해상도의 영상을 생성하기 위한 영상융합의 연구가 진행되어 오고 있다. 지금까지 융합 결과에 있어서 공간해상력은 향상되었지만 영상의 질에 있어서는 그다지 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 최근 여러 분야에서 응용되고 있는 웨이블릿 변환을 이용하여 영상융합을 시도 하고자 한다. 실험영상으로 2001년 11월에 촬영된 대전지역의 IKONOS 공간 해상력 1m 전정색(panchromatic)영상과 4m의 다중분광영상(Blue, Green, Red, NIR)을 이용하여 Daubechies 웨이블릿기반 영상 융합방법을 통해 1m의 칼라영상을 생성하였으며 기존에 일반적으로 사용되고 있는 방법과 그 결과를 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.262-263
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2012
다중 센서의 영상, 예를 들어 가시광 영상과 적외선 영상은 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 IR 영상의 특징을 보존한 새로운 혼합기법을 제안하다. 이러한 혼합기법은 의료 영상, 보안 영상 등에서 매우 중요하고 다양하게 다루어진다. 일반적인 혼합기법을 사용하게 되면 영상간의 특색 때문에 혼합 시 조화롭지 못하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 중요도 맵을 추출하고 그 영역에 대하여 포아송 블랜딩을 통해 두 개의 다른 특징을 가시광 영상을 혼합한다. 제안한 알고리즘은 기존의 연구와 다르게 혼합할 영역을 수동으로 지정하는 것이 아니라 자동적으로 추출하고, 가시광 영상에 IR 영상에서만 검출되는 영역을 결합한 새로운 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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