연안 해저 피복 조사에 있어 원격탐사 자료를 이용함으로써 조사의 효율성을 높일 수 있다. 위성영상과 항공영상과 같은 광학 원격탐사자료는 수심의 영향으로 동일한 해저 피복조건에 대해 다른 반사도를 보인다. 이 연구에서는 CASI-1500 항공 초분광영상에 대한 수심보정을 통해 연안 해저 피복에 대한 조사 범위 및 정확도 향상이 가능한지 분석하였다. 연구지역은 강원도 강릉시 연안으로 갯녹음 현상으로 인해 해저 환경이 급격히 변화되고 있는 지역이다. 해저면이 모래인 지점을 대상으로 초분광영상에서 추출한 수체 반사율(water reflectance, $R_W$)과 수심 간의 회귀모델을 통해 밴드별 수심보정 계수를 추정하고, 이를 영상 전체에 적용하였다. 그 결과 수심보정 전 영상에서 수심 6-7m에 한정하여 판독이 가능하였지만 수심보정 후 수심 15m까지 판독이 가능해지고, 수심에 따른 반사율의 변이가 크게 감소하였다. 또한 수심보정을 통해 해저 재질 분류 정확도가 13%p 증가하였다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Ji, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.619-622
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2006
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral data. In this study, we attempted to generate the water vapor contents image from hyperspectral data itself and developed the atmospheric correction algorithm for EO-1 Hyperion data using pre-calculated atmospheric look-up-table (LUT) for fast processing. To apply the new atmospheric correction algorithm, Hyperion data acquired June 3, 2001 over Seoul area is used. Reflectance spectrums of various targets on atmospheric corrected Hyperion reflectance images showed the general spectral pattern although there must be further development to reduce the spectral noise.
This paper proposes the algorithm for the correction of a position and orientation of small object such as chip in the precise construction process. In the past, it is general to correct position and orientation of object using human sight and simple vision sensors. But recently, researches using image processing devices have been studied to improve the corrective precision of a position and orientation of object. In this piper, maximum-axis moment and p-theta algorithm are used to correct the position and orientation. Algorithm of maximum-axis moment is widely applied to hetero-object except being applied to a perfect rectangle. This is reason that moments of the X and Y-axis are equal. Therefore, being the shape of a perfect rectangle, the object is applied to other algorithm. In the light of time problem, real-time control is as important as correction of object. To solve it, we use the DSP(Digital Signal Processing) which is far more fast than PC.
본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2-D 와 3-D 호프만 뇌 모형 ,3-D 제젝 모형, 그리고 단일광자방출전산화단층촬영을 이용하여 인공산물을 일으키는 요인중 자료 획득 요소, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식이 영상에 미치는 영향을 분석, 평가하였다. 자료 획득 요소 중 섬광 카메라의 회전 각도와 반경을 각각 변화시키면서 영상을 획득하였다. 이때 회전 반경의 변화가 작을수록 더 우수한 질의 영상을 얻을 수 있었고 회전중심으로부터 반경이 짧을수록 영상이 더 우수하였으며 이는 모형에서 거리가 멀어질수록 조준기의 분해능이 떨어지기 때문이다. 제젝 모형에서 균일한 부위를 각 조준기에 대해 알맞는 감쇠계수를 찾는데 이용하였다. $^{99m}$ Tc 을 사용했을 때 각 조준기에 대해 가장 알맞는 감쇠계수는 모두 0.12$cm^{-1}$ /로 나타났으며, 이 값으로 각각의 영상에 대해 감쇠 보정을 해주었다. 감쇠 보정 전의 제젝 모형의 균일한 부위는 감쇠로 인해 움푹 패인 선 프로파일 모양을 나타내었고, 감쇠 보정을 해줌으로서 평행한 선 프로파일을 얻을 수 있었다. 또한 감쇠 보정을 해줌으로서 영상의 질을 개선할 수 있었다. 각 시간에 따른 잡음의 영향을 관찰하기 위해 1분, 2분, 5분, 10분, 20분에 대하여 각각 자료를 얻었다. 결과에서 1분 영상이 잡음의 영향을 가장 많이 받아 영상의 질이 나빴으며 반면에 20분 영상은 잡음의 영향을 적게 받아 영상의 질이 상대적으로 가장 좋았다. 이는 자료 획득 시간을 길게하여 계수되는 양을 늘려줌으로서 Poisson 분포를 따르는 방사능 분포의 통계적 오차를 줄일 수 있기 때문인 것으로 생각한다. 이중-에너지 창, 즉 산란 부분과 $^{99m}$ Tc 의 봉우리 에너지인 140KeV 중심 20% 에너지 구별 영역을 각각 설정한 후, 자료를 얻어 산란 보정 전과 후의 영상을 비교하였다. 제젝 모형의 경우 냉구 부위와 바 패턴 부위가 산란 보정 이전에 비해 산란 보정 이후가 더 잘 식별되었고, 3-D 호프만 뇌모형의 경우 산란 보정후 영상의 질이 더 우수하게 나타났다. 결론적으로 SPECT 영상이 자료 획득을 위한 매개변수, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식에 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며 임상 적용시 유용한 SPECT 자료를 얻기 위해서 이러한 인자들을 최적화 또는 보정해 주어야 할 것으로 생각된다.
MPEG이나 JPEG 영상 압축 표준에서는 영상을 블록 단위로 나누어서 DCT를 하고 양자화 시킨다. 그리고 역양자화 값으로 양자화 구간의 중앙값을 사용한다. DCT 평균제곱 오차를 줄이려면 평균값을 사용하는 것이 최적이나 현재에는 uniform 분포를 가정하고 중앙값을 사용한다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 확률 분포함수가 Laplacian 분포를 따른다고 가정하고 역양자화 값으로 평균값을 사용했을 때 PSNR 개선 정도를 살펴왔다. 그리고 보정전의 양자화 오차와 보정 후의 양자화 오차를 이론적인 수식으로 나타내 보았다. 보정으로 인한 양자화잡음의 감소치의 이론적인 최대 값은 1.66 ㏈이다. 실험결과 제안된 대표값을 취했을 경우 기존의 방법보다 PSNR이 0.2∼0.4 ㏈정도 향상된다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.684-687
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2006
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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