• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.259-262
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• 2004

There is the case to make the image map by using color aerial photo, DEM gives the accuracy of the Ortho image. Therefore We evaluate the accuracy by digital photogrammetric system after generating the DEM of Color Aerial Image.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.187-190
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• 2007

This study is for analyzing best band in image matching using correlation coefficient of left and right images of stereo image pair, lot red, green, blue band images separated from color aerial photo and gray image converted from the same color aerial photo image. The image matching is applied to construct Digital Elevation Model(DEM) or terrain data. The correlation coefficients and variation by change of pixel patch size are computed from pixel patches of which sizes are $11{\times}11{\sim}101{\times}101$. Consequently, the correlation coefficient in red band image is highest. The lowest is in blue band. Therefore, to construct terrain data using image matching, the red band image is preferable. As the size of pixel patch is growing, the correlation coefficient is increasing. But increasing rate declines from $51{\times}51$ image patch size and above. It is proved that the smaller pixel patch size than $51{\times}51$ is applied to construct terrain data using image matching.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.141-146
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• 2003

In case of producing image map by using the color aerial photograph, DEM makes on huge effects to the accuracy of ortho image. Thus, this paper has the purpose that evaluate the accuracy of DEM acquired by matching the color aerial photograph. At the study, result of color aerial photograph's control point surveying was X=${\pm}$0.14m, f=${\pm}$0.16m. Estimated result by DEM of plot-map and matching has RMSE=${\pm}$1.058m for the elevation(Z). For matching DEM has a minor(-)'s value, it can access that produce by high point than plot-map DEM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.123-129
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• 2006

고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.187-190
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• 2003

Due to complexity of diverse features in urban area, accurate feature extraction is laborious task in aerial and satellite imagery. Especially occlusion by buildings, and image distortion of shadow effects make processing more difficult work. In this study, algorithm was presented to correct of shadow effects in aerial color images. This algorithm enables user to accurately interpretate urban information by correction of shadow effects in aerial color images

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.260-262
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• 2006

One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.169-173
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• 2007

Nowadays the aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple object such as cartography and ground covey classification and also in a social objects such as the city plan, environment, disaster, transportation etc. However, the shadow, which includes when taking the aerial photos, makes a trouble to interpret the ground information, and also users, who need the photos in their field tasks, have restriction. This study, for removing the shadow, uses the single image and the image without the source of image and taking situation. Also, this study present clustering algorism based on HIS color model that use Hue, Saturation and Intensity, especially this study used I(intensity) to extract shadow area from image. And finally by filtering in Fourier frequency domain creates the intrinsic image which recovers the 3-D color information and removes the shadow.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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• pp.64-72
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• 2004

Correction of shadow effects is critical step for image interpretation and feature extraction from aerial imagery. In this paper, an efficient algorithm to correct shadow effects from aerial color imagery is presented. The following steps have been performed to remove the shadow effect. First, the shadow regions are precisely located using the solar position and the height of ground objects derived from LIDAR (Light Detection and Ranging) data. Subsequently, segmentation of context regions is implemented for accurate correction with existing digital map. Next step, to calculate correction factor the comparison between the context region and the same non-shadowed context region is made. Finally, corrected image is generated by correcting the shadow effect. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from aerial color imagery

• 한국측량학회지
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• 제25권1호
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• pp.9-17
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• 2007

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치표고모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하고 좌우 영상간의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 수치표고모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치표고모형 생성 방법은 입체위성영상 또는 항공사진을 이용하는 방법이 있으며 컬러항공사진의 경우 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 컬러항공사진의 수치표고모형 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였다. 각 밴드별 수치표고모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였고, 정확도 분석을 수행하였다. 정확도의 원인을 검증하고자 각 밴드의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하였으며, 그 결과 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치표고모형을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP： Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST： Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.