• Journal of Digital Policy
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

In this paper, I proposes a method for performing single image super resolution by separating texture-spatial domains and then classifying features based on detailed information. In CNN (Convolutional Neural Network) based super resolution, the complex procedures and generation of redundant feature information in feature estimation process for enhancing details can lead to quality degradation in super resolution. The proposed method reduced procedural complexity and minimizes generation of redundant feature information by splitting input image into two channels: texture and spatial. In texture channel, a feature refinement process with step-wise skip connections is applied for detail restoration, while in spatial channel, a method is introduced to preserve the structural features of the image. Experimental results using proposed method demonstrate improved performance in terms of PSNR and SSIM evaluations compared to existing super resolution methods, confirmed the enhancement in quality.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.73-80
• /
• 2012

Recently, medical equipments are developed and used for diagnosis or studies. In addition, demand of techniques which automatically deal with three dimensional medical images obtained from the medical equipments is growing. One of the techniques is automatic bone segmentation which is expected to enhance the diagnosis efficiency of osteoporosis, fracture, and other bone diseases. Although various researches have been proposed to solve it, they are unable to be used in practice since a size of the medical data is large and there are many low contrast boundaries with other tissues. In this paper, we present a fast and accurate automatic framework for bone segmentation based on multi-resolutions. On a low resolution step, a position of the bone is roughly detected using constrained branch and mincut which find the optimal template from the training set. Then, the segmentation and the registration are iteratively conducted on the multiple resolutions. To evaluate the performance of the proposed method, we make an experiment with femur and tibia from 50 test knee magnetic resonance images using 100 training set. The proposed method outperformed the constrained branch and mincut in aspect of segmentation accuracy and implementation time.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.14-22
• /
• 2011

The conventional satellite image fusion methods usually add the same amount of higher frequency components extracted from the panchromatic image to all the multispectral images. However, it is noted that each of multispectral images has different amount of overlap with the panchromatic image in terms of its spectrum, and also has different intensities. Thus giving the same amount of high frequency contents to all the spectral bands does not match with this observation, which causes color distortion in the fused image. In this paper, we propose a new wavelet-domain satellite image fusion algorithm that can compensate for these differences in intensity and spectrum overlap. For the compensation of intensity differences, we first estimate the high resolution multispectral images from P, considering the relative intensity ratios. For the compensation of the amount of spectral overlap, their wavelet coefficients are appended to the conventional wavelet-domain method where the coefficients for the addition is determined by the amount of spectrum overlap. Experiments are conducted for the IKONOS satellite images whose spectrums are well known, and the results show that the proposed algorithm gives higher PSNR and correlation coefficients compared to the conventional methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.423-423
• /
• 2019

RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.392-397
• /
• 2006

In this paper, we have proposed a revised GBD algorithm to make a relative identification more easily between 2-Dimensional images being compared with the well-known GBD(Grey Block Distance) algorithm. The method proposed here can measure the information about both the whole images and partial image. Also it can improve the performance of the existing GBD algorithm to do not loose the information of the partial image which has been changed rapidly in the 2-D image application. From the results of the experimental simulation we can say that the proposed method can be identified 2-D images more easily than that of the existing GBD algorithm.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.139-144
• /
• 2003

수종, 영급, 밀도 등과 같은 산림의 특성을 나타내는 임상구분은 주로 항공사진 육안판독을 통하여 이루어져 왔다. 최근 항공사진과 유사한 공간해상도를 갖춘 고해상도 위성영상이 제공되면서 이를 이용한 임상구분의 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 울산 인근 산림지역의 1m 공간해상도의 IKONOS 입체쌍 영상을 이용하여 임상 판독의 가능성을 분석하였다. IKONOS영상은 기존의 수치임상도와의 중첩을 위하여 수치고도자료(DEM)를 이용한 정사보정을 수행하였으며, 분광밴드의 조합을 통한 칼라영상을 이용하여 육안판독을 시도하였다. 육안판독결과 IKONOS 칼라합성영상에서 천연 소나무림과 활엽수림의 육안구분이 흑백항공사진에 비해 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있었으며, 임분의 밀도가 영상에서 나타나는 질감과 패턴의 차이로 구분이 가능하였다. 또한 기존의 임상도를 중첩하여 최근 산지개발, 산불 등으로 훼손된 지점에 대한 구분이 용이하기 때문에 기존의 수치임상도를 화연상에서 직접 갱신함으로써 최근의 산림현황정보의 유지를 하는데 적합한 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.127-135
• /
• 2004

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.

• Journal of Biomedical Engineering Research
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.217-231
• /
• 2003

Coded excitation with complementary Golay sequences is an effective means to increase the SNR and penetration of ultrasound imaging. in which the two complementary binary codes are transmitted successively along each scan-line, reducing the imaging frame rate by half. This method suffers from low frame rate particularly when multiple transmit focusing is employed, since the frame rate will be further reduced in proportion to the number of focal zones. In this paper. a new ultrasound imaging technique based on simultaneous multiple transmit focusing using modified orthogonal Golay codes is proposed to improve lateral resolution with no accompanying decrease in the imaging frame rate, in which a pair of orthogonal Golay codes focused at two different focal depths are transmitted simultaneously. On receive, these modified orthogonal Golay codes are separately compressed into two short pulses and individually focused. These two focused beams are combined to form a frame of image with improved lateral resolution. The Golay codes were modified to improve the transmit power efficiency (TPE) for practical imaging. Computer simulations and experimental results show that the proposed method improves significantly the lateral resolution and penetration of ultrasound imaging compared with the conventional method.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.182-186
• /
• 2003

일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.321-324
• /
• 2011

본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.