Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.
As the launches of a series of remote sensing satellites, there are various multiresolution and multi-spectral images available nowadays. This diversity in remotely sensed image data has created a need to be able to integrate data from different sources. The C-band imaging radar of ERS-2 due to its high sensitivity to coastal wetlands holds tremendous potential in mapping and monitoring coastal wetland features. This paper investigates the advantages of using ERS-2 SAR data combined with IRS-ID LISS-3 data for mapping complex coastal wetland features of Tamil Nadu, southern India. We present a methodology in this paper that highlights the mapping potential of different combinations of filtering and integration techniques. The methodology adopted here consists of three major steps as following: (i) speckle noise reduction by comparative performance of different filtering algorithms, (ii) geometric rectification and coregistration, and (iii) application of different integration techniques. The results obtained from the analysis of optical and microwave image data have proved their potential use in improving interpretability of different coastal wetland features of southern India. Based visual and statistical analyzes, this study suggests that brovey transform will perform well in terms of preserving spatial and spectral content of the original image data. It was also realized that speckle filtering is very important before fusing optical and microwave data for mapping coastal mangrove wetland ecosystem.
Spaceborne radar interferometry has been widely used to estimate the topography and deformation of the Earth. It is difficult to obtain coherent interferometric SAR pairs especially over coastal areas mainly because of variation of surface conditions. We carried out the experiment using a cross-interferometric pair with a perpendicular baseline of about 1.4 km, a 30 minutes temporal separation and the height sensitivity of about 6 meters. The temporal decorrelation can be reduced by the cross interferometric technique with a 30 minutes temporal separation. Accurate coregistration was performed through resampling of ENVISAT ASAR data to equivalent pixel spacing to the ERS SAR data, because of the differences of the pulse repetition frequency and range sampling rate between the two sensors. Then we estimated range and azimuth offset to a sub-pixel accuracy using image intensity cross correlation. A larger window chip size than a general case was used because it was difficult to distinguish typical features. As range bin increased, the difference of Doppler centroid also increased. It resulted in lower coherence in far range than in near range. Coherences over wetland in near and far range were about 0.8 and 0.5, respectively. The coherence was improved by applying azimuth and range common band filtering, but coherence gap still existed. ERS-ENVISAT cross-interferogram usually lost information in urban area. However, high coherence over a city in this pair was shown, because of less man-made structures than other major cities. Accuracy of the DEM constructed by the ERS-ENVISAT 30-minute pair in a coastal area is to be evaluated.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.5
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pp.383-392
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2007
This study focuses on co-registration and band selection, which are one of the pre-processing steps to apply the change detection technique using hyperspectral images. We carried out automatic co-registration by using the SIFT algorithm which performance was already established in the computer vision fields, and selected the bands fur change detection by estimating the noise of image through the PIFs reflecting the radiometric consistency. The EM algorithm was also applied to select the band objectively. Hyperion images were used for the proposed techniques, and non-calibrated bands and striping noises contained in Hyperion image were removed. Throughout the results, we could develop the reliable co-registration procedure which coincided with accuracy within 0.2 pixels (RMSE) for change detection, and verified that band selection depending on the visual inspection could be objective by extracting the PIFs.
Jeong, Dohwan;Lee, Jun Ho;Jeong, Ho;Ok, Chang Min;Park, Hyun-Woo
Current Optics and Photonics
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v.2
no.3
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pp.241-249
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2018
We report a midinfrared dual-field-of-view (FOV) optical system design for an airborne electro-optical targeting system. To achieve miniaturization and weight reduction of the system, it has a common aperture and fore-optics for three different spectral wavelength bands: an electro-optic (EO) band ($0.6{\sim}0.9{\mu}m$), a midinfrared (IR) band ($3.6{\sim}4.9{\mu}m$), and a designation laser wavelength ($1.064{\mu}m$). It is free to steer the line of sight by rotating the pitch and roll axes. Our design co-aligns the roll axis, and the line of sight therefore has a fixed entrance pupil position for all optical paths, unlike previously reported dual-FOV designs, which dispenses with image coregistration that is otherwise required. The fore-optics is essentially an achromatized, collimated beam reducer for all bands. Following the fore-optics, the bands are split into the dual-FOV IR path and the EO/laser path by a beam splitter. The subsequent dual-FOV IR path design consists of a zoom lens group and a relay lens group. The IR path with the fore-optics provides two stepwise FOVs ($1.50^{\circ}{\times}1.20^{\circ}$ to $5.40^{\circ}{\times}4.32^{\circ}$), due to the insertion of two Si lenses into the zoom lens group. The IR optical system is designed in such a way that the location and f-number (f/5.3) of the cold stop internally provided by the IR detector are maintained when changing the zoom. The design also satisfies several important performance requirements, including an on-axis modulation transfer function (MTF) that exceeds 10% at the Nyquist frequency of the IR detector pitch, with distortion of less than 2%.
The InSAR (Interferometric SAR) processing steps for DEM generation consist of the coregistration of two SAR data, interferogram generation, phase filtering, phase unwrapping, phase to height conversion, and geocoding, etc. In this study, we developed the precise algorithm for phase to height conversion, including the ambiguity method taking into account Earth ellipsoid, Schw$\ddot{a}$visch method, and the refined ambiguity method suitable for the interferometric pair with non-parallel obit. From the testing with JERS-1 orbit we found that the height error by traditional ambiguity method reaches to about 40 m during phase to height conversion. The proposed methods are very useful in generating precise InSAR DEM;especially in the case of using non-parallel InSAR pair due to unstable orbit control such as JERS-1 or intentional orbit control such as Cross-InSAR pair between ERS2 and ENVISAT satellite.
In this study, an approach of image fusion in decision level has been proposed for unsupervised image classification using the images acquired from multiple sensors with different characteristics. The proposed method applies separately for each sensor the unsupervised image classification scheme based on spatial region growing segmentation, which makes use of hierarchical clustering, and computes iteratively the maximum likelihood estimates of fuzzy class vectors for the segmented regions by EM(expected maximization) algorithm. The fuzzy class vector is considered as an indicator vector whose elements represent the probabilities that the region belongs to the classes existed. Then, it combines the classification results of each sensor using the fuzzy class vectors. This approach does not require such a high precision in spatial coregistration between the images of different sensors as the image fusion scheme of pixel level does. In this study, the proposed method has been applied to multispectral SPOT and AIRSAR data observed over north-eastern area of Jeollabuk-do, and the experimental results show that it provides more correct information for the classification than the scheme using an augmented vector technique, which is the most conventional approach of image fusion in pixel level.
This study used the keypoint observed simultaneously on two images and on twodimensional intensity image data, which was obtained along with the two point clouds data that were approached for automatic focus among points on terrestrial LiDAR data, and selected matching point through SIFT algorithm. Also, for matching error diploid, RANSAC algorithm was applied to improve the accuracy of focus. As calculating the degree of three-dimensional rotating transformation, which is the transformation-type parameters between two points, and also the moving amounts of vertical/horizontal, the result was compared with the existing result by hand. As testing the building of College of Science at Konkuk University, the difference of the transformation parameters between the one through automatic matching and the one by hand showed 0.011m, 0.008m, and 0.052m in X, Y, Z directions, which concluded to be used as the data for automatic focus.
Existing Gamma Knife Radiosurgery(GKRS) for large lesions is often conducted in stages with volume or dose partitions. Often in case of volume division the target used to be divided into sub-volumes which are irradiated under the determined prescription dose in multi-sessions separated by a day or two, 3~6 months. For the entire course of treatment, treatment informations of the previous stages needs to be reflected to subsequent sessions on the newly mounted stereotactic frame through coordinate transformation between sessions. However, it is practically difficult to implement the previous dose distributions with existing Gamma Knife system except in the same stereotactic space. The treatment area is expanding because it is possible to perform the multistage treatment using the latest Gamma Knife Platform(GKP). The purpose of this study is to introduce the image-coregistration based on the stereotactic spaces and the strategy of multistage GKRS such as the determination of prescription dose at each stage using new GKP. Usually in image-coregistration either surgically-embedded fiducials or internal anatomical landmarks are used to determine the transformation relationship. Author compared the accuracy of coordinate transformation between multi-sessions using four or six anatomical landmarks as an example using internal anatomical landmarks. Transformation matrix between two stereotactic spaces was determined using PseudoInverse or Singular Value Decomposition to minimize the discrepancy between measured and calculated coordinates. To evaluate the transformation accuracy, the difference between measured and transformed coordinates, i.e., ${\Delta}r$, was calculated using 10 landmarks. Four or six points among 10 landmarks were used to determine the coordinate transformation, and the rest were used to evaluate the approaching method. Each of the values of ${\Delta}r$ in two approaching methods ranged from 0.6 mm to 2.4 mm, from 0.17 mm to 0.57 mm. In addition, a method of determining the prescription dose to give the same effect as the treatment of the total lesion once in case of lesion splitting was suggested. The strategy of multistage treatment in the same stereotactic space is to design the treatment for the whole lesion first, and the whole treatment design shots are divided into shots of each stage treatment to construct shots of each stage and determine the appropriate prescription dose at each stage. In conclusion, author confirmed the accuracy of prescribing dose determination as a multistage treatment strategy and found that using as many internal landmarks as possible than using small landmarks to determine coordinate transformation between multi-sessions yielded better results. In the future, the proposed multistage treatment strategy will be a great contributor to the frameless fractionated treatment of several Gamma Knife Centers.
Purpose: This study was performed to introduce an in vivo hybrid multimodality technique involving the coregistration of micro-computed tomography (micro-CT) and high-resolution magnetic resonance imaging (HR-MRI) to concomitantly visualize and quantify mineralization and vascularization at follow-up in a rat model. Materials and Methods: Three adult female rats were randomly assigned as test subjects, with 1 rat serving as a control subject. For 20 weeks, the test rats received a weekly intravenous injection of 30 ㎍/kg zoledronic acid, and the control rat was administered a similar dose of normal saline. Bilateral extraction of the lower first and second molars was performed after 10 weeks. All rats were scanned once every 4 weeks with both micro-CT and HR-MRI. Micro-CT and HR-MRI images were registered and fused in the same 3-dimensional region to quantify blood flow velocity and trabecular bone thickness at T0 (baseline), T4 (4 weeks), T8 (8 weeks), T12 (12 weeks), T16 (16 weeks), and T20 (20 weeks). Histological assessment was the gold standard with which the findings were compared. Results: The histomorphometric images at T20 aligned with the HR-MRI findings, with both test and control rats demonstrating reduced trabecular bone vasculature and blood vessel density. The micro-CT findings were also consistent with the histomorphometric changes, which revealed that the test rats had thicker trabecular bone and smaller marrow spaces than the control rat. Conclusion: The combination of micro-CT and HR-MRI may be considered a powerful non-invasive novel technique for the longitudinal quantification of localized mineralization and vascularization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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