Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.1
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pp.677-682
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2009
According to the revised law of survey, all the geographic information data including 1/1,000 digital topographic maps have to be converted to world geodetic reference system by the end of 2009. National Geographic Information Institute (NGII) formulated the policy to promote the conversion from local geodetic reference system to world geodetic reference system. However, the current conversion rate is lower than planned due to some impeding factors. Therefore, in this paper, those impeding factors are investigated and then efficient conversion strategies are established and provided. The research involves the validation of affine transformation, the determination of critical value for outlier detection and optimal number of common control points for coordinate conversion, and the treatment of old and new control points.
Jang, Hyo Seon;Kim, Sang Kyun;Lee, Ji Sang;Yoo, Su Hong;Hong, Seung Hwan;Kim, Mi Kyeong;Sohn, Hong Gyoo
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.5
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pp.477-486
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2020
Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.
We show that the forbidden detour move, essentially introduced by Kanenobu and Nelson, is an unknotting operation for virtual knots. Then we define the forbidden detour number of a virtual knot to be the minimal number of forbidden detour moves necessary to transform a diagram of the virtual knot into the trivial knot diagram. Some upper and lower bounds on the forbidden detour number are given in terms of the minimal number of real crossings or the coefficients of the affine index polynomial of the virtual knot.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.349-354
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2011
Passive millimeter wave imaging has the capability of detecting concealed objects under clothing. Also, passive millimeter imaging can obtain interpretable images under low visibility conditions like rain, fog, smoke, and dust. However, the image quality is often degraded due to low spatial resolution, low signal level, and low temperature resolution. This paper addresses image registration and fusion between passive millimeter images and visual images. The goal of this study is to combine and visualize two different types of information together: human subject's identity and concealed objects. The image registration process is composed of body boundary detection and an affine transform maximizing cross-correlation coefficients of two edge images. The image fusion process comprises three stages: discrete wavelet transform for image decomposition, a fusion rule for merging the coefficients, and the inverse transform for image synthesis. In the experiments, various types of metallic and non-metallic objects such as a knife, gel or liquid type beauty aids and a phone are detected by passive millimeter wave imaging. The registration and fusion process can visualize the meaningful information from two different types of sensors.
In this paper, we are interested in finding explicit numerical formulas to evaluate defaultable bonds prices of firms. For this purpose, we use a default intensity whose values depend on the credit rating of these firms. Each credit rating corresponds to a state of the default intensity. Then, this regime switches as soon as one of the credit rating of a firm also changes. Moreover, this regime switching default intensity model allows us to capture well some market features or economics behaviors. Thus, we obtain two explicit different formulas to evaluate the conditional Laplace transform of a regime switching Cox Ingersoll Ross model. One using the property of semi-affine of the model and the other one using analytic approximation. We conclude by giving some numerical illustrations of these formulas and real data estimation results.
Accurate and robust image registration is important task in many applications such as image retrieval and computer vision. To perform the image registration, essential required steps are needed in the process: feature detection, extraction, matching, and reconstruction of image. In the process of these function, feature extraction not only plays a key role, but also have a big effect on its performance. There are two representative algorithms for extracting image features, which are scale invariant feature transform (SIFT) and speeded up robust feature (SURF). In this paper, we present and evaluate two methods, focusing on comparative analysis of the performance. Experiments for accurate and robust feature detection are shown on various environments such like scale changes, rotation and affine transformation. Experimental trials revealed that SURF algorithm exhibited a significant result in both extracting feature points and matching time, compared to SIFT method.
This paper presents a quantitative analysis method for fall in sick times of the cerebral infarction patients using three types of magnetic resonance image, which play an important role in deciding method of medical treatment. For this object, image characteristics obtained by three radiographic methods of MRI and their relation were analyzed by means of object centered hierarchical Planning method. This methode presents an approach to the knowledge based processes for image interpretation and analysis. To compare three type of MRI. a multiple warping algorithm and affine transform method performed for image matching. Then each fall in sick times level of cerebral infarction was quantified and pseudo-color mapping performed by comparing gray level value one another according to Previously obtained hand maid data. The result of this study was compared to a medical doctors decision.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.3
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pp.156-163
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2003
Most watermarking techniques insert watermarks into transform coefficients in the frequency domain because we can consider robust or imperceptible frequency bands against malicious attacks to remove them. However, parameterization of 3-D data is not easy because of irregular attribution of connectivity information, while 1-I) or 2-D data is regular. In this paper we propose a new watermarking scheme for 3-D polygonal mesh models in the DCT domain. After we generate triangle strips by traversing the 3-D model and transform its vertex coordinates into the DCT domain, watermark signals are inserted into mid-frequency bands of AC coefficients for robustness and imperceptibility. We demonstrate that our scheme is robust against additive random noise, the affine transformation, and geometry compression by the MPEG-4 SNHC standard.
Most of digital subtraction methods in dental radiography are based on registration using manual landmarks. We have developed an automatic registration method without using the manual selection of landmarks. By restricting a geometrical matching of images to a region of interest (ROl), we compare the cross-correlation coefficient only between the ROIs. The affine or perspective transform parameters satisfying maximum of cross-correlation between the local regions are searched iteratively by a fast searching strategy. The parameters are searched on the 1/4 scale image coarsely and then, the fine registration is performed on the original scale image. The developed method can match the images corrupted by Gaussian noise with the same accuracy for the images without any transform simulation. The registration accuracy of the perspective method shows a 17% improvement over the manual method. The application of the developed method to radiography of dental implants provides an automatic noise robust registration with high accuracy in almost real time.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.5
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pp.409-416
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2006
To use image data obtained from different sensors and different techniques, the preprocessing step that registers them in a common coordinate system is needed. For this purpose, we developed the methodology to register middle- and low-resolution satellite images automatically. Firstly, candidate matching points were extracted using the Harris and Harris-affine algorithm. Secondly, we used the correlation coefficient, normalized correlation coefficient and SIFT algorithm to detect conjugate matching points from candidates. Then, to test the feasibility of approaches, we applied the developed methodology to various kinds of satellite images and compared results. The results clearly demonstrate that the methology using the SIFT is appropriate to register these multi-resolution satellite images automatically, compared with the classical cross-correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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