• Title/Summary/Keyword: 비율영상

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Estimation of Canopy Cover in Forest Using KOMPSAT-2 Satellite Images (KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 산림의 수관 밀도 추정)

  • Chang, An-Jin;Kim, Yong-Min;Kim, Yong-Il;Lee, Byoung-Kil;Eo, Yan-Dam
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.20 no.1
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    • pp.83-91
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    • 2012
  • Crown density, which is defined as the proportion of the forest floor concealed by tree crown, is important and useful information in various fields. Previous methods of measuring crown density have estimated crown density by interpreting aerial photographs or through a ground survey. These are time-consuming, labor-intensive, expensive and inconsistent approaches, as they involve a great deal of subjectivity and rely on the experience of the interpreter. In this study, the crown density of a forest in Korea was estimated using KOMPSAT-2 high-resolution satellite images. Using the image segmentation technique and stand information of the digital forest map, the forest area was divided into zones. The crown density for each segment was determined using the discriminant analysis method and the forest ratio method. The results showed that the accuracy of the discriminant analysis method was about 60%, while the accuracy of the forest ratio method was about 85%. The probability of extraction of candidate to update was verified by comparing the result with the digital forest map.

Improved Lung and Pulmonary Vessels Segmentation and Numerical Algorithms of Necrosis Cell Ratio in Lung CT Image (흉부 CT 영상에서 개선된 폐 및 폐혈관 분할과 괴사 세포 비율의 수치적 알고리즘)

  • Cho, Joon-Ho;Moon, Sung-Ryong
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.16 no.2
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    • pp.19-26
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    • 2018
  • We proposed a numerical calculation of the proportion of necrotic cells in pulmonary segmentation, pulmonary vessel segmentation lung disease site for diagnosis of lung disease from chest CT images. The first step is to separate the lungs and bronchi by applying a three-dimensional labeling technique from a chest CT image and a three-dimensional region growing method. The second step is to divide the pulmonary vessels by applying the rate of change using the first order polynomial regression, perform noise reduction, and divide the final pulmonary vessels. The third step is to find a disease prediction factor in a two-step image and calculate the proportion of necrotic cells.

Evaluation of Scatter Radiation in Digital Radiological Condition by using Photostimulated Luminescence (BaFBr:$Eu^{2+}$) (휘진성 형광체 (BaFBr:$Eu^{2+}$)를 이용한 영상의학분야에서 산란선 특성에 관한 평가)

  • Min, Jung-Whan;Han, Seong-Gyu;Kim, Jung-Min;Lee, Joo-Ah;Kim, Ki-Won;Jeong, Hoi-Woun
    • Journal of radiological science and technology
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    • v.37 no.2
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    • pp.85-91
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    • 2014
  • The purpose of this study is evaluated scatter radiation in digital radiological condition by using photo-stimulated luminescence (BaFBr:$Eu^{2+}$). Experiment condition changed kVp (from 50 kVp to 120 kVp), filed size (from $4{\times}4cm^2$ to $26{\times}26cm^2$) and phantom thickness (from 1 cm to 15 cm). This method was analysed ImageJ and characteristic curve of CR. This results was scatter radiation to primary radiation ratio increased from 50 kVp to 70 kVp, and it was fixed at over 80 kVp. The scatter radiation to primary radiation ratio are increased according to increasing the ratio of field size. Scatter radiation is also increased by increasing the phantom thickness.

Ground Target Classification Algorithm based on Multi-Sensor Images (다중센서 영상 기반의 지상 표적 분류 알고리즘)

  • Lee, Eun-Young;Gu, Eun-Hye;Lee, Hee-Yul;Cho, Woong-Ho;Park, Kil-Houm
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.15 no.2
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    • pp.195-203
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    • 2012
  • This paper proposes ground target classification algorithm based on decision fusion and feature extraction method using multi-sensor images. The decisions obtained from the individual classifiers are fused by applying a weighted voting method to improve target recognition rate. For classifying the targets belong to the individual sensors images, features robust to scale and rotation are extracted using the difference of brightness of CM images obtained from CCD image and the boundary similarity and the width ratio between the vehicle body and turret of target in FLIR image. Finally, we verity the performance of proposed ground target classification algorithm and feature extraction method by the experimentation.

Comparison of random forest classification performance of autism spectrum disorders according to different component ratios of the functional connectivity matrix and principal component vectors using neuroimaging (뇌기능영상기반 기능적 연결성 행렬의 서로 다른 성분 비율과 주성분 벡터에 따른 자폐 스펙트럼 장애의 랜덤 포레스트 분류성능 비교)

  • Choi, Hyoungshin;Park, Hyunjin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.351-353
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    • 2021
  • 자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.

Automatic defect detection using intensity and shape information in industrial CT (산업용 CT 영상에서 밝기값 및 형태 정보를 이용한 기공 결함 자동 검출)

  • Ji, Hye-Rim;Hong, Helen
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06c
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    • pp.415-417
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    • 2012
  • 본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.

Implementation of an Efficient Rate-Distortion Optimization Algorithm for JPEG2000 (JPEG2000 영상 압축을 위한 효율적인 비율-왜곡 최적화 알고리즘 구현)

  • Moon Hyoung-Jin;Jung Gab-Cheon;Park Seong-Mo
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.43 no.3 s.309
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    • pp.50-58
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    • 2006
  • This paper describes the implementation of an efficient Rate-Distortion Optimization algerian to speed up rate control in JPEG2000. While the conventional algorithm determines the rate constant by averaging maximum R-D slope and minimum R-D slope for entire image, the proposed algorithm determines it by using R-D slopes of coding passes located near truncation point. Moreover, the rate allocation in proposed algorithm is conducted about only coding passes excluded from the previous rate allocation. As a result, it can reduce the number of operations required for rate-distortion optimization. The proposed algorithm was implemented in C programing language and was executed on the Altera Excalibur(EPXA4) development board.

A Study on the Pests Analysis Techniques of Sands using by Image Processing(i) (영상처리기술을 이용한 모래 유해물질 분석기술에 관한 연구(i))

  • Park, Hyeon-Geun;Lee, Hee-Suk;Jang, Sung-Mo;Lee, Sang-Moon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2011.01a
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    • pp.65-68
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    • 2011
  • 이 논문에서는 모래의 주성분을 분석하여 콘크리트 배합설계용의 적합성을 판별하는 시험방법을 제안한다. 주성분을 분석하는 방법은 자연모래와 부순 모래, 그리고 혼합모래에 포함된 유해물(점토, 마사토, 염화물)의 패턴을 분석하여 정지영상에서 유해물 비율을 나타내고자 한다. 영상으로 판독된 유해물 비율은 도로공사 품질시험기준에 의해 시험된 데이터와 비교하여 근접한 값을 도출해 내어 건설 자재인 모래에 섞여있는 유해물질을 검출해 내는 알고리즘을 제시한다.

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Recognition of Car License Plate using Kohonen Algorithm (코호넨 알고리즘을 이용한 자동차 번호판 인식)

  • Lim, Yen-Koung;Heo, Nam-Suk;Kim, Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.896-901
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    • 2000
  • 차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.

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Home Monitoring CCTV by using deep learning (딥러닝을 활용한 가정 모니터링 CCTV)

  • Kim, Ah-Lynne;Lee, Eun-Ji;Kwon, Hye-young;Baek, Hye-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.960-963
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    • 2020
  • 소비자원 소비자 위해 정보 동향 분석 보고서에 따르면, 10대 미만과 60대 이상이 겪는 사고 중 가정 내 사고의 비율이 약 70%로 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 기존의 CCTV는 실시간으로 영상 전송은 가능하지만 영상 속의 상황 분석은 하지 못하며, 이를 위해선 지켜보는 인력이 추가로 필요하다. 따라서 보호자의 비용 부담 없이 24시간 행동 분석을 통해 보호가 필요한 가족 구성원의 사고를 예방할 수 있으며 침입과 같은 범죄를 막을 수 있는 AI CCTV의 필요성을 느껴 제작하였다. 해당 CCTV는 실시간 분석으로 영상 내의 위험을 감지하고 감지 후 관련 사항을 등록된 연락처로 송출해서 보호자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 향후 가정 내의 IOT 기기들과 연결하여 위험 상황 발생 시 직접 위험 상황을 해결할 수 있는 스마트 홈 보안으로 범위를 넓힐 수 있다.