본 연구에서는 상호표정과 사진기준점측량을 위한 새로운 매칭방법을 제안하였다. 이 방법은 수작업에 의한 점이사와 관측을 대신하여 디지탈 항공사진에서 연결점과 접합점으로 사용할 수 있는 공액점들을 매칭한다. 제안된 매칭방법에는 다음과 같은 세 가지의 독특한 단계가 포함되어 있다. 첫째 단계는 interest point를 찾고 이들을 매칭후보점으로 사용한다. 둘째 단계는 중복찰영된 서상에서 표준상관계수법에 의해 양방향으로(왼쪽에서 오른쪽으로 오른쪽에서 왼쪽으로) 매칭을 실시한다. 세째 단계는 양매칭방향에서 일치성이 있는 쌍들을 선택한다. 제안된 매칭방법에 기초한 컴퓨터 프로그램을 개발하고, 전면지상기준점측량을 실시한 디지탈 항공사진을 이용하여 제안된 방법을 사용하였을 때의 신뢰성과 위치정확도를 조사하기 위한 시험을 하였다. 시험 결과 제안된 매칭방법은 다른 매칭방법보다 불량하게 매칭된 쌍들을 제거하는 데 더 효과적이었으며 , 따라서 이 방법을 상호표정 및 사진기준점측량에 사용할 경우 매우 매우 신뢰성이 높다.
A method for computing the capacitance and inductance matrix for 2-D multiconductor transmission lines with arbitrary cross section in dielectric medium is presented. The integral equation is obtained by using a free space Green function in conjunction with free and bound charges existing on boundary surfaces. The numerical analysis is based on the moment method using point matching and Galerkin method. And kthe scheme to reduce memory and computation time is presented for symmetric structure.
Methods of detecting, describing, matching image features, like corners and blobs, have been actively studied as a fundamental step for image processing and computer vision applications. As one of feature description/matching methods, LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) describes image features based on the geometric relationship between their neighbors, and thus is suitable for scenes with poor texture. This paper presents a modified LLAH algorithm, which includes the image features themselves for robustly describing the geometric relationship unlike the original LLAH, and employes a voting-based feature matching scheme that makes feature description much simpler. Then, this paper quantitatively analyzes its performance with synthetic images in the presence of Gaussian noise.
Kim Jun-chul;Lee Young-ran;Shin Sung-woong;Kim Kyung-ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.641-644
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2005
This paper introduces an Interactive Feature Extraction (!FE) approach for the registration of satellite imagery by matching extracted point and line features. !FE method contains both point extraction by cross-correlation matching of singular points and line extraction by Hough transform. The purpose of this study is to minimize user's intervention in feature extraction and easily apply the extracted features for image registration. Experiments with these imagery dataset proved the feasibility and the efficiency of the suggested method.
The application of the aerial images are to find the 3-D elevations. Image matching techniques such as Multi-resolution techniques, WCC (Weighted Cross-Correlation), NSSR (Narrow Search Sub-pixel Registration) that we know robustly apply to images which have enough features. But the method is not adaptive in images which have not enough features due to increasing of disparity errors. In this paper, we propose Disparity Interpolation that decrease disparity errors occurring in the area where images have not enough features. By using real aerial images we compare the result from existing image matching techniques to the result from proposed method.
TOPS InSAR 처리를 위해서는 고정밀도의 영상정합이 요구된다. Sentinel-1 TOPS 모드영상에 교차상관 영상정합, 기하정합, Spectral Diversity 정합에 기반 한 Enhanced Spectral Diversity 정합 알고리즘 성능 비교분석을 통해 TOPS모드에 적합한 영상정합 방법을 제시하고자 한다. 25개의 Sentinel-1 TOPS 영상으로부터 생성된 23개의 간섭쌍을 이용하여, 교차상관정합(CC), 기하보정(GC1), 기하보정 후 교차상관정합(GC2, GC3, GC4) 그리고 ESD를 이용한 정합(ESD_GC, ESD_1, ESD_2) 총 8가지 방법을 적용하였다. 교차상관정합과 기하정합에 따른 azimuth 방향 정합오차를 평균한 결과는 각각 0.0041 화소, 0.0016 화소이다. 비록 ESD 방법은 azimuth 정합오차가 0.0005 화소 이하로 가장 정확한 결과를 보이지만, 기하정합 결과는 추가적인 교차상관정합을 통한 반복 과정을 통해 0.001 화소 정도로 오차가 감소하였다. ESD 방법은 burst 중첩지역의 긴밀도가 낮은 경우 적용이 불가능하다. 따라서 반복 적용을 통한 기하정합 방법은 다수의 SAR 자료를 이용한 시계열 분석 또는 긴 시간간격을 갖는 간섭도 생성을 위해서 적합한 대안이 된다.
In this paper, we propose the cross-section processing method which is simple in describing the SHGC of objects in a range image and which can describe the SHGC of occluded objects for the recognition of 3D objects. This method produces the cross-sections of an object along the assumed axis of the SHGC and describes the SHGC of the object by processing the produced cross-sections of the object using $\psi$ -S curves with invariant properties in position and size. Our method is simple in a process and can descirbe the SHGC of partially occluded objects because it uses range images with 3-D informations of objects without matching contours of objects with a model base. Thus it is a useful description method of a range image for the recognition of 3D objects shaped in SHGC form and we proved the usefulness of it in experiments.
Purpose: We investigated the effects of physical practice, mental practice, and cross education using serial reaction time (SRT). We recruited 21 right-handed healthy males and females who gave consent and had no clinical history for their upper limbs. Methods: The subjects were divided into three groups; actual practice (n=7), mental practice (n=7), and controls (n=7), who performed actual training, mental training, or no intervention respectively for three weeks. Super lab 4.0 displayed four symbols on the monitor and subjects pushed on the matching button, with reaction time assessed pre- and post-intervention. Results: Reaction time was significantly lower after actual or mental practice (p<0.05). Actual practice also decreased left hand reaction time. Conclusion: Actual practice and mental practice can improve motor learning, but mental practice is not sufficient for cross education.
Background: Nursing intervention studies often suffer from a selection bias introduced by failure of random assignment. Evaluation with selection bias could under or over-estimate any intervention's effects. PS matching (PSM) can reduce a selection bias through matching similar Propensity Scores (PS). PS is defined as the conditional probability of being treated given the individual's covariates and it can be reused to balance the covariates of two groups. Purpose: This study was done to assess the significance of PSM as an alternative evaluation method of nursing interventions. Method: An intervention study for patients with some baseline individual characteristic differences between two groups was used for this demonstration. The result of a t-test with PSM was compared with a t-test without matching. Results: The level of HbA1c at 12 months after baseline was different between the two groups in terms of matching or not. Conclusion: This study demonstrated the effects of a quasi-random assignment. Evaluation using PSM can reduce a selection bias impact that affects the result of the nursing intervention. Analyzing nursing research more objectively to reduce selection bias using PSM is needed.
LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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