Crop monitoring can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. But, traditional monitoring has used field measurements involving destructive sampling and laboratory analysis, which is costly and time consuming. Unmanned Aerial vehicle (UAV) could be effectively applied in a field of crop monitoring for estimation of cultivated area, growth parameters, growth disorder and yield, because it can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And lower flight altitude compared with satellite, UAV can obtain high quality images even in cloudy weather. This study examined the possibility of utilizing UAV in the field of crop monitoring and was to suggest the application method for production of crop status information from UAV.
Since motion estimation remove the redundant data to employ the temporal correlations between adjacent frames in a video sequence, it plays an important role in digital video coding. And in the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the small-cross search pattern and the block-based gradient descent search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the small-cross search pattern, and then quickly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the block-based gradient descent search pattern. Through experiments, compared with the block-based gradient descent search algorithm(BBGDS), the proposed search algorithm improves as high as 26-40% in terms of average number of search point per motion vector estimation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.12
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pp.2527-2533
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2011
In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1371-1378
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2017
In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using selective bilateral weights and a color weight using laplacian function. These techniques prevent color texture copy problem, which problem appears in existing upsamplers uses bilateral weight. First, we construct a high-resolution image using the bicubic interpolation technique. Next, we detect a color texture region using pixel value differences of depth and color image. If an interpolated pixel belongs to the color texture edge region, we calculate weighting values of spatial and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Otherwise we use color weight instead of depth weight. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.
A series of scientific analyses, including ICP-AES, microstructure, and TIMS, were carried out on 5 bronze spoons among 14 bronze artifacts excavated from the Ok-dong site in Andong, North Gyeongsang Province. The results of analysis showed that the bronze spoons were formed from an alloy of no more than 75% Cu and 21~23% Sn, placing it in the category of brassware, with trace elements such as Pb, Fe, and Zn. In particular, plumbum Pb contents of which traces of 0.04% were found, appears to have been added as an impurity during smelting. The microstructure of the bronze spoons suggests that the casting process involved using a spoon-shaped hollow mold, followed by an ropid-cooling process after the shape was perfected at approximately $586^{\circ}C$. After comparison of data measured from thermal ionization mass spectrometry (TIMS) of galena from Korea, China, and Japan, it appears that the raw materials for the bronze spoons included galena (lead sulfide) produced from the southern part of China.
To enhance the performance of multi-view sequence CODEC, an efficient disparity vector coding method fur multiview sequences is proposed herein. For higher coding efficiency, we encode the differential vectors acquired by subtracting the original vectors from the predicted ones. To enhance the performance of disparity vector coding, it is essential to predict the disparity vectors accurately. The prediction by this proposed method utilizes the correlation among the multiview images, while conventional methods exploit the correlation among the causal blocks. Experiments were performed fur three different 5 view sequences. We were able to confirm that the proposed method predicts disparity vectors accurately by comparing the entropy and the mean absolute values for differential vectors with conventional methods. Its performance is superior to vector coding methods used in MPEG-4 which uses only a spatial correlation. The proposed method increases the coding efficiency by a factor of $30{\~}45\%$ while preserving image quality.
Wyner-Ziv video coding is a new video compression paradigm based on distributed source coding theory of Slepian-Wolf and Wyner-Ziv. Wyner-Ziv coding enables light-encoder/heavy-decoder structure by shifting complex modules including motion estimation/compensation task to the decoder. Instead of performing the complicated motion estimation process in the encoder, the Wyner-Ziv decoder performs the motion estimation for the generation of side information in order to make the predicted signal of the Wyner-Ziv frame. The efficiency of side information generation deeply affects the overall coding performance, since the bit-rates of the Wyner-Ziv coding is directly dependent on side information. In this paper, an improved side information generation method using field coding is proposed. In the proposed method, top fields are coded with the existing SI generation method and bottom fields are coded with new SI generation method using the information of the top fields. Simulation results show that the proposed method improves the quality of the side information and rate-distortion performance compared to the conventional method.
In general, the discrete confidence judgments that use five-step assessment method have been used to assess the medical images by ROC. TPF or FPF can be computed easily with this independent reading test. However, during experiments, it happens frequently that adequate distribution for observers is required to smoothly estimate the ROC curve. In addition, data becomes invalid for distribution of the created categories. To solve such problems or to apply the ROC interpretation to data that is not obtained from the experimental observation, the continuous confidence judgements (CCJ) has been proposed, which implements ROC interpretation using continuously-distributed experimental results without category classification has been used. As the use of CCJ to assess medical images was barely reported in Korea, we applied it to the assessment of chest digital images in this study. The results showed that a smooth ROC curve was obtained conveniently by the commercialized program and the characteristic value was measured easily. Therefore, it is recommended that this method can be applied to the assessment of digital medical images.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.5
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pp.168-176
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2014
Detecting moving objects from a video sequence is a fundamental and critical task in video surveillance, traffic monitoring and analysis, and human detection and tracking. It is very difficult to detect moving objects in a video sequence degraded by the environmental factor such as fog. In particular, the color of an object become similar to the neighbor and it reduces the saturation, thus making it very difficult to distinguish the object from the background. For such a reason, it is shown that the performance and reliability of object detection and tracking are poor in the foggy weather. In this paper, we propose a novel method to improve the performance of object detection, combining a haze removal algorithm and a local histogram-based object tracking method. For the quantitative evaluation of the proposed system, information retrieval measurements, recall and precision, are used to quantify how well the performance is improved before and after the haze removal. As a result, the visibility of the image is enhanced and the performance of objects detection is improved.
In this paper, we propose an efficient requantization method for INTRA frames in heterogeneous transcoding from MPEG-1 to MPEG-4 simple profile. The quantizer for MPEG-1 INTRA MB usually uses a quantization weighting matrix while the quantizer for MPEG-4 simple profile doesn't. As a result, the quantization step sizes of the two quantizers may not be the same even for the same quantization parameter. Due to this mismatch in the quantization step site, the transcoded MPEG-4 sequence suffers from serious quality degradation and the number of bits produced by transcoding increases from the original MPEG-1 video sequence. To solve these problems, we propose an efficient method to find a near-optimum reconstruction level in the transcoder. We also present a PDF (probability distribution function) estimation method for the original DCT coefficients of MPEG-1 video sequence, which is required for the proposed requantization. Experimental results show that the proposed method gives $0.3{\sim}0.6dB$ improvement in PSNR over the conventional method, even at the reduced bit-rate about $5{\sim}7%$ from the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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