In this paper, a semi-automated mapping system, which can produ¬ce digital maps by using information acquired from pre-processing procedure, was introduced. To get a binary edge image, which is very important in vectori¬zation process, we applied adaptive smoothing and connection preserving thresho¬Iding algorithm. In mapper program, binary images are converted to vectors and for in-core data structure, extended PR quad tree was used. These procedures are dispatched to personal computers and workstations and through network resource sharing, the whole process was unified and simplified.
Park, Jung-Seo;Seo, Jin-Jae;Go, Je-Woong;Cho, Gi-Sung
Journal of Cadastre & Land InformatiX
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v.46
no.2
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pp.239-251
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2016
Hyperspectral image is widely used for land cover classification because it has a number of narrow bands and allow each pixel to include much more information in comparison with previous multi-spectral image. However, Higher spectral resolution of hyperspectral image results in an increase in data volumes and a decrease in noise efficiency. SAM(Spectral Angle Mapping), a method based on vector inner product to compare spectrum distribution, is a highly valuable and popular way to analyze continuous spectrum of hyperspectral image. SAM is shown to be less accurate when it is used to analyze hyperspectral image for land cover classification using spectral library. this inaccuracy is due to the effects of atmosphere. We suggest a decision tree based method to compensate the defect and show that the method improved accuracy of land cover classification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.2
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pp.15-20
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2000
In this paper, we presents a new MCDI(motion compensated difference image) coding method using CVQ(classifled vector quantization) whoes MCD(motion compensated difference) block is classified by proposed classifier using motion vector and compensated block The variance of MCD block is closely related with the magnitude of motion vector as well as the variance of compensated block, so using this property, we propose a new classifier. This scheme has no side information of the classifier what sub-codebook is selected, and simulation results show that the proposed method exhibits a good performance even when compared with a conventional method that requires classification bits.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.5
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pp.1187-1193
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2014
This paper presents an effective motion estimation to improve the performance of the motion compensated temporal filtering (MCTF) which is a core part of the wavelet-based scalable video coding. The proposed scheme makes the motion vector field uniform by the modified median operation and the search strategies using adjacent motion vectors, in order to enhance the pixel connectivity which is significantly relevant to the performance of the MCTF. Moreover, the motion estimation with variable block sizes that reflects the features of frames is introduced for further correlation improvement of the motion vector field. Experimental results illustrate that the proposed method reduces the decomposed energy on the temporal high frequency subband frame up to 30.33% in terms of variance compared to the case of the full search with fixed block sizes.
This paper describes and analyzes IBC (intra block copy) in HEVC (high efficiency video coding) SCC (screen content coding) to improve the coding efficiency of IBC. HEVC SCC reference software SCM 2 is employed to analyze the selection ratio of IBC which is newly adopted in HEVC SCC, and the tools for IBC such as the block vector prediction and block vector coding method are evaluated. Experimental results show the average IBC selection ratio is 31.08% and 0.33% in I-Slice and B-Slice, respectively. Based on this results, the coding efficiency of IBC could be improved by utilizing IBC selectively. In addition, analysis tests of block vector prediction and the block vector coding method show the current methods are not efficient to screen content videos, and the analysis results are presented to improve these methods.
The tracking and analysis of cell activities in time-lapse sequences plays an important role in understanding complex biological processes such as the spread of the tumor, an invasion of the virus, the wound recovery and the cell division. For automatic tracking of cells, the tasks such as the cell detection at each frame, the investigation of the correspondence between cells in previous and current frames, the identification of the cell division and the recognition of new cells must be performed. This paper proposes an automatic cell tracking algorithm. In the first frame, the marker of each cell is extracted using the feature vector obtained by the analysis of cellular regions, and then the watershed algorithm is applied using the extracted markers to produce the cell segmentation. In subsequent frames, the segmentation results of the previous frame are incorporated in the segmentation process for the current frame. A combined criterion of geometric and intensity property of each cell region is used for the proper association between previous and current cells to obtain correct cell tracking. Simulation results show that the proposed method improves the tracking performance compared to the tracking method in Cellprofiler (the software package for automatic analysis of bioimages).
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.4
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pp.23-30
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2012
This paper proposes an improved steganalysis method to detect the existence of secret message. Firstly, we magnify the small stego noise by multiplying the speckle noise to a given image and then we estimate the denoised image by using the soft thresholding method. Because the noises are not perfectly eliminated, some noises exist in the estimated cover image. If the given image is the cover image, then the remained noise will be very small, but if it is the stego image, the remained noise will be relatively large. The parent-child relationship in the wavelet domain will be slighty broken in the stego image. From this characteristic, we extract the joint statistical moments from the difference image between the given image and the denoised image. Additionally, four statistical moments are extracted from the denoised image for the proposed steganalysis method. All extracted features are used as the input of MLP(multilayer perceptron) classifier. Experimental results show that the proposed scheme outperforms previous methods in terms of detection rates and accuracy.
Since shape of an object in an image carries important information in contents based image retrieval (CBIR), many shape description methods have been proposed to retrieve images using shape information. Among the existing shape based image retrieval methods, the method which employs invariant Zernike moment desciptor (IZMD) showed better performance compared to other methods which employ traditional Zernike moments descriptor in CBIR. In this paper, we propose a new image retrieval method which applies invariant angular radial transform descriptor (IARTD) to obtain higher performance than the method which employs IZMD in CBIR. IARTD is a rotationally invariant feature which consists of magnitudes and alligned phases of angular radial transform coefficients. To produce rotationally invariant phase coefficients, a phase correction scheme is performed while extracting the IARTD. The distance between two IARTDs is defined by combining the differences of the magnitudes and the aligned phases. Through the experiment using MPEG-7 shape dataset, the average bull's eye performance (BEP) of the proposed method is 0.5806 while the average BEPs of the exsiting methods which employ IZMD and traditional ART are 0.4234 and 0.3574, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.6
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pp.12-18
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2010
Automatic Target Detection (ATD) systems that use forward-looking infrared (FLIR) consists of three stages. preprocessing, detection, and clutter rejection. All potential targets are extracted in preprocessing and detection stages. But, this results in a high false alarm rates. To reduce false alarm rates of ATD system, true targets are extracted in the clutter rejection stage. This paper focuses on clutter rejection stage. This paper presents a new clutter rejection technique using PCA features and stochastic features of clutters and targets. PCA features are obtained from Euclidian distances using which potential targets are projected to reduced eigenspace selected from target eigenvectors. CV is used for calculating stochastic features of edges in targets and clutters images. To distinguish between target and clutter, LDA (Linear Discriminant Analysis) is applied. The experimental results show that the proposed algorithm accurately classify clutters with a low false rate compared to PCA method or CV method
This paper proposes a wavelet transform- based image compression method using the energy distribution. The proposed method Involves two steps. First, we use a wavelet transform for the subband decomposition. The original image Is decomposed into one low resolution subimage and three high frequency subimages. Each high frequency subimages have horizontal, vertical, and diagonal directional edges. The wavelet transform is luther applied to these high frequency subimages. Resultant transformed subimages have different energy distributions corresponding to different orientation of the high pass filter. Second, for higer compression ratio and computational effciency, we discard some subimages with small energy. The remaining subimages are encoded using either DPCM or quantization followed by entropy coding. Experimental results show that the proposed coding scheme has better performance in the peak signal to noise ratio(PSNR) and higher compression ratio than conventional image coding method using the wavelet transform followed by the straightforward vector quantization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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