Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have tried to enhance classification accuracy. Previous studies have shown that the classification technique based on wavelet transform is more effective than traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various basis functions such as Haar, daubechies, coiflets and symlets are mainly used in 20 image processing based on wavelet transform. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we first computed the wavelet coefficients of satellite image using ten different basis functions, and then classified images. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis functions. The energy parameters of wavelet detail bands and overall accuracy are clearly correlated. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.169-172
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2008
Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have been tried to enhance classification accuracy. Previous studies show that the classification technique based on wavelet transform is more effective than that of traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various wavelets can be used in wavelet transform. Wavelets are used as basis functions in representing other functions, like sinusoidal function in Fourier analysis. In these days, some basis functions such as Haar, Daubechies, Coiflets and Symlets are mainly used in 2D image processing. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we computed the wavelet coefficients of satellite image using 10 different basis functions, and then classified test image. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis function. The energy parameter of signal is the sum of the squares of wavelet coefficients. The energy parameter is calculated by sub-bands after the wavelet decomposition and the energy parameter of each sub-band can be a favorable feature of texture. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
In this paper, we experiment image warping and morphing. In image warping, we use radial basis functions : Thin Plate Spline, Multi-quadratic and Gaussian. Then we obtain the fact that Thin Plate Spline interpolation of the displacement with reverse mapping is the efficient means of image warping. Reflecting the result of image warping, we generate two examples of image morphing.
Pixel values of original image can be changed by XORing pixel values of original image and pixel values of the basis image obtained by pseudo random sequences. This is a simple method for image encryption. This method is an effect method for easy hardware implementation and image encryption with high speed. In this paper we propose a method to obtain basis image with pseudo random sequences with large nonlinearity using nonlinear cellular automata and maximum length linear cellular automata. And experimental results showed that the proposed image encryption scheme has large key space and low correlation of adjacent cipher pixel values.
In the previous study, the Haar wavelet was used as the sole basis function for the 3D discrete wavelet transform because the number of bands is too small to decompose a remotely sensed image in band direction with other basis functions. However, it is possible to use other basis functions for wavelet decomposition in horizontal and vertical directions because wavelet decomposition is independently performed in each direction. This study aims to classify a high spatial resolution image with the six types of basis function including the Haar function and to compare those results. The other wavelets are more helpful to classify high resolution imagery than the Haar wavelet. In overall accuracy, the Coif4 wavelet has the best result. The improvement of classification accuracy is different depending on the type of class and the type of wavelet. Using the basis functions with long length could be effective for improving accuracy in classification, especially for the classes of small area. This study is expected to be used as fundamental information for selecting optimal basis function according to the data properties in the 3D DWT based image classification.
Gabor 코사인과 사인 변환은 영상주파수 성분을 국부적으로 표현하므로 영상과 비디오 압축 알고리즘에 사용될 수 있다. 압축과 복원에 사용되는 순방향과 역방향 행렬 변환식의 계산 복잡도는 O($N^3$)이다. 이 논문에서는 기저함수들의 길이를 절단하여, 희소기저행렬을 생성하고, 영상압축과 복원에 적용하여 실시간 처리에 용이하게 변환 계산량을 감소시키고자 한다. 기저함수 길이가 감소함에 따라서, 기저함수 에너지에 미치는 절단의 영향을 조사하고 다른 여러 측정량의 변화를 살펴본다. 실험 결과로부터 약 1% 이하의 성능저하로 11배의 곱하기/더하기 수를 감소시킬 수 있음을 보았다.
In this paper, we propose on image encryption method which uses NC(Non-linear Cycle) and 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform) in sequence to encrypt medical images. In terms of the methodology, we use NC to generate a pseudo noise sequence equal to the size of the original image. We then conduct an XOR operation of the generated sequence with the original image to conduct level 1 NC encryption. Then we set the proper Gateway Values to generate the 2D CAT basis functions. We multiply the generated basis functions by the altered NC encryption image to conduct the 2nd level 2D CAT encryption. Finally, we verify that the proposed method is efficient and extremely safe by conducting an analysis of the key spatial and sensitivity analysis of pixels.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
A new method of blocking effects reduction is proposed in this paper for use in low bitrate image coding. We use 28 DCT kernel functions of which boundary values are linearly independent, and Gram-Schmidt process is applied to the boundary values in order to obtain 28 boundary-orthonormal basis images. Then we use these basis images to obtain the correction terms for blocking artifacts reduction. A threshold of block discontinuity is introduced for improvement of visual quality by reducing image blurring. We also investigate the number of basis images needed for efficient blocking artifacts reduction when the compression ratio changes.
본 논문에서는 MLCA (Maximum Length Cellular Automata)와 CAT (Cellular Automata Transform)을 이용한 새로운 영상 암호화 방법을 제안한다. 먼저 Wolfram 규칙을 선택하여 규칙행렬을 구성하고 규칙행렬에 의하여 MLCA의 상태 전이행렬 T를 만든 후 암호화 하려는 영상의 픽셀 위치에 따라 전이행렬을 곱하여 픽셀의 값을 변환한다. 다음 게이트웨이 값의 설정에 따라 2D CAT 기저함수를 생성하여 MLCA 암호화한 영상을 CAT 암호화를 한다. 실험결과와 안정성 분석을 통하여 제안한 방법은 높은 암호화 수준과 무손실 암호화의 성질을 가졌음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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