In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.655-659
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2006
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a 5km ${\times}$ 5km spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with 3${\times}$3, 5${\times}$5, 7${\times}$7, 9${\times}$9, 10${\times}$10, 11${\times}$11, 13${\times}$13 pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.
본 논문에서는 self-organizing map(SOM)과 grassfire 기법을 이용한 계산 효율적인 컬러 영상 분할 방법을 제안한다. SOM에서 출력 뉴런 수를 축소하고 학습에 사용하는 입력 데이터를 줄임으로써 실행 시간을 단축 시켰다. 입력 영상을 CIE $L^*u^*v^*$ 컬러 공간으로 변환하고 3개의 입력 뉴런과 $4{\times}4$ 또는 $3{\times}3$ 출력 뉴런 구조의 SOM을 이용해 학습한다. 학습 완료 후 입력 영상의 픽셀에 대응하는 출력 값을 구하고 grassfire 기법을 이용해 지역적으로 인접하고 출력 값이 동일한 픽셀들을 하나의 영역으로 결합한다. 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 컬러 영상 분할에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a $5\;km{\times}5\;km$ spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with $3{\times}3,\;5{\times}5,\;7{\times}7,\;9{\times}9,\;10{\times}10,\;11{\times}11,\;13{\times}pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.
In todays security industry, personal identification is also based on biometric. Biometric identification is performed basing on the measurement and comparison of physiological and behavioral characteristics, Biometric for recognition includes voice dynamics, signature dynamics, hand geometry, fingerprint, iris, etc. Iris can serve as a kind of living passport or living password. Iris recognition system is the one of the most reliable biometrics recognition system. This is applied to client/server system such as the electronic commerce and electronic banking from stand-alone system or networks, ATMs, etc. A new algorithm using nonlinear function in recognition process is proposed in this paper. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transform into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compare pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the by server. the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the University database. Process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
본 논문에서는 무인 감시 시스템의 안정적인 성능을 위해서 배경 장면에서 일정 영역 내에서 반복적인 움직임이 발생하는 경우와 급격한 조도 변화가 발생한 경우에 이동물체 검출 성능을 개선하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경 영상을 초기화하기 위하여 배경 장면을 프레임 샘플링한 후, 샘플링 된 프레임들을 블록으로 각각 분할하여 각 블록 화소의 총 휘도 값을 계산하였다. 배경 영상의 초기화는 시간적으로 인접된 프레임들 사이에 동일 위치에 놓인 블록의 최대 휘도 값과 최소 휘도 값만을 선택하여 배경 프레임을 각각 재구성 하여 배경 기준 영상으로 놓았다. 이동물체 검출은 현재 영상 프레임을 블록으로 분할하여 각 블록 내의 화소들의 총 휘도 값을 계산하고, 계산된 값이 초기화 된 두 장의 기준 영상의 휘도 범위를 벗어나면 이동물체가 존재하는 블록으로 결정하고, 벗어나지 않으면 배경으로 판단하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 실내 및 실외 환경에서 사람과 자동차를 대상으로 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 제안한 방법의 에러율이 기존 방법들의 에러율보다 $0.01{\%}$에서 $20.33{\%}$까지 작아졌고 이동물체 검출율은 제안한 방법이 기존 방법보다 $0.17{\%}$에서 $22.83{\%}$까지 향상되어 제안한 방법의 우수함을 보였다.
본 논문에서는 기존의 MLCA(Maximum Length CA) 및 여원 MLCA 기반의 난수열을 이용한 영상 암호화 방법의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 암호화 방법을 제안한다. 기존의 암호화 방법은 영상에서 인접한 픽셀간의 유사한 색상 값을 가지는 특성으로 인해 암호화된 영상에 원영상의 윤곽이 나타나는 문제점이 발생한다. 본 방법은 MLCA 기반의 난수열을 생성하고, 이를 이용해서 픽셀의 색상 값뿐만 아니라 공간좌표를 무질서하게 변환함으로써 영상을 암호화한다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 색상 값과 공간좌표를 변환시키기 때문에 기존 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 히스토그램 및 키 공간 분석을 통해 본 암호화 방법의 안정성을 평가한다.
학습 데이터를 구성하는 각각의 문자들에 대해 서로 다른 글자체들을 픽셀 단위로 더해서 MASK를 만들고, 해당 MASK에 속하는 픽셀값들을 세 영역으로 나눈다. 실험 데이터를 골격 형태로 수정하고, 지역 경계 연산을 사용하여 수정된 실험 데이터의 배경 중에서 문자의 골격에 인접한 배경 영역을 구분하는 경계를 만든다. 수정된 실험 데이터와 MASK들 간의 불일치 정도를 계산해서 최소값을 가지는 MASK를 찾는다. 이 MASK가 해당 실험 데이터에 대해 최종적으로 인식된 학습 데이터 문자로 선택된다. 문자의 골격과 지역 경계 연산을 사용하는 인식법은 주어진 학습 데이터에 새로운 글자체를 추가해서 학습 데이터를 쉽게 확장할 수 있으며, 구현하기가 간단하면서도 높은 문자 인식률을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.
연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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