One of future remote sensing techniques for transportation application is vehicle detection from the space, which could be the basis of measuring traffic volume and recognizing traffic condition in the future. This paper introduces an approach to vehicle detection using image object segmentation approach. The object-oriented image processing is particularly beneficial to high-resolution image classification of urban area, which suffers from noisy components in general. The project site was Dae-Jeon metropolitan area and a set of true color aerial images at 10cm resolution was used for the test. Authors investigated a variety of parameters such as scale, color, and shape and produced a customized solution for vehicle detection, which is based on a knowledge-based hierarchical model in the environment of eCognition. The highest tumbling block of the vehicle detection in the given data sets was to discriminate vehicles in dark color from new black asphalt pavement. Except for the cases, the overall accuracy was over 90%.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.4
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pp.269-275
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2017
Automatic vehicle detection is a very important function for autonomous vehicles. Conventional vehicle detection approaches are based on visible-light images obtained from cameras mounted on a vehicle in the daytime. However, unlike daytime, a visible-light image is generally dark at night, and the contrast is low, which makes it difficult to recognize a vehicle. As a feature point that can be used even in the low light conditions of nighttime, the rear lamp is virtually unique. However, conventional rear lamp-based detection methods seldom cope with atypical lamps, such as LED lamps, or flashing turn signals. In this paper, we detect atypical lamps by blurring the lamp area with a low pass filter (LPF) to make out the lamp shape. We also propose to detect flickering of the turn signal lamp in a manner such that the lamp area is vertically projected, and the maximum difference of two paired lamps is examined. Experimental results show that the proposed algorithm has a higher F-measure value of 0.24 than the conventional lamp pairing-based detection methods, on average. In addition, the proposed algorithm shows a fast processing time of 6.4 ms per frame, which verifies real-time performance of the proposed algorithm.
Kim, Jong-Tae;Ryu, Kyoung-Yul;Kim, Jeom-Soon;Hahm, Young-Il;Yu, Seung-Hun
The Plant Pathology Journal
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v.19
no.3
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pp.184-187
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2003
Verticillium wilt was first observed in 2001 on potatoes (Solanum tuberosum) cv. Superior at Daegwallyong area, one of the major seed potato producing areas in Korea. The wilted potato plants showed typical symptoms including gradual yellowing and interveinal necrosis. There was discoloration in the vascular tissues of the infected stems which turned light brown. Fungal isolates from discolored vascular tissues were whitish to creamy with folding on potato dextrose agar medium, where they used to produce resting dark mycelia but no micro-sclerotia. Conidiophores were septate with side branches, swelled at the base, and arranged in a whorl. Conidia were 2.5-11.2$\times$2.0-4.5 $\mu\textrm{m}$ um in size and were borne in small clusters at the tips of phialides. Optimal temperature range for mycelial growth was $25-30^{\circ}C$. Based on these cultural and morphological characteristics, the fungus was identified as Verticillium albo-atrum Reink & Berth. Pathogenicity tests by root dipping method revealed that the fungus caused the same symptoms as observed in naturally infected potato plants. This is the first report of Verticillium wilt on potato caused by Verticillium albo-atrum in Korea.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The radiometric model of GOCI has been validated through radiometric ground test. From this ground test result, GOCI radiometric model has been changed from second order to third order. In this paper, the radiometric test performed to evaluate the radiometric nonlinearity is described and the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The GOCI radiometric calibration is based on onboard calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is considered as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.1
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pp.6-12
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2013
Mammography is the most common technique for the early detection of breast cancer. To diagnose correctly and treat of breast cancer efficiently, many image enhancement methods have been developed. This paper presents a nonlinear image enhancement method for the enhancement of digital mammogram. The proposed method is composed of a nonlinear function for brightness improvement and a nonlinear filter for contrast enhancement. The nonlinear function improves the brightness of dark area and extends the dynamic range of bright area, and the nonlinear filter efficiently enhances the specific regions and objects of the mammogram. The final enhanced image was obtained by combining the processed image with the nonlinear function and the filtered image with the nonlinear filter. The proposed nonlinear image enhancement method was confirmed the enhanced performance comparing with other existing methods.
Unsupervised classification is an important area of research in image processing because supervised classification has the disadvantages such as long task-training time and high cost and low objectivity in training information. This paper focuses on unsupervised classification, which can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle Distance' operation on be behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. Unlike previous studies, our algorithm uses the unit vector, not the spectral distance, to compute the cluster mean, and the Single-Pass algorithm automatically determines the seed points. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data and the results were analyzed. We applied the algorithm to the Hyperion and ETM+ data and compared the results with K-Means and the former USAM algorithm. From the result, USAM classified the water and dark forest area well and gave more accurate results than K-Means, so we believe that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but hyperspectral images. And also the unit vector can be an efficient technique for characterizing the Remote Sensing data.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.13
no.3
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pp.197-203
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2002
The main emphasis of this study was to find an new hydrogen absorbing alloy such as Mg-Ti-Ni-H systems, and to investigate their hydrogenation properties. ($Mg_9Ti_x$)-10, 20wt%Ni-Hx systems were prepared by hydrogen induced mechanical alloying(HIMA) using Mg and Ni chips and sponge Ti. The particles synthesized were characterized by X-ray diffraction, and their morphologies were observed by means of scanning electron microscopy(SEM) with energy dispersive spectrometry (EDS). In addition, the crystal structures were analyzed in terms of their bright-/ dark field images and the selected area diffraction pattern(SADP) of transmission electron microscopy(TEM).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.3
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pp.68-76
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1985
A charge-coupled device (CCD) area image sensor has been demonstrated with an experi-mental 16$\times$16 prototype. The prototype is a vertical frame transfer charge.coupled imager using two-phase gate electrode structures. In this device, ion-implanted barriers are used for two -phase CCD, and NMOS process has been adopted. The total imaging setup consisting of optical lens, clock generators, clock drivels, staircase signal generators, and oscilloscope is easily achieved with the aid of PROM . English alphabets are displayed on the oscilloscope screen using the total imaging set-up. We measure charge transfer inefficiency and dark current for the fabricated devices.
Experiments were conducted to find out varietal responses of low temperature; 14$^{\circ}C$ and 12$^{\circ}C$. at rooting stage of the recommended rice varieties in middle boreal area. The varieties showed discoloration resistance are Sobaegbyeo. Baegambyeo. Hwaseongbyeo Chiagbyeo. Dobongbyeo and Daeseongbyeo. varieties wi th no root growing under low temperature are Taebaegbyeo. Samgangbyeo. Baegyangbyeo. Pungsanbyeo and Sangpungbyeo. The varieties showed dark green leaf color and high rooting rate are Sangpungbyeo. Chiagbyeo. Odaebyeo. Unbongbyeo. Dobongbyeo. Hwaseongbyeo. Sobaegbyeo and Daeseongbyeo. light-green of leaf color and low rate of rooting are Taebaegbyeo. Baegyangbyeo. Samgangbyeo and Nongbaegbyeo.
Kim, Ji-Hye;Kwon, Choon-Bong;Yoon, Jae-Sool;Shin, Mann-Kyoon
Animal Systematics, Evolution and Diversity
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v.25
no.3
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pp.301-308
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2009
Three Loxodes ciliates collected from estuarine littoral, wetland and small pond in Korea, were identified as Loxodes kahli Dragesco and Njin$acute{e}$, 1971, L. magnus Stokes, 1887 and L. vorax Stokes, 1885. The descriptions for these species based on living and protargol impregnated specimens were given. Morphometry, illustrations and microphotographs were also provided. Diagnoses of three species are as follows. Loxodes kahli; size in vivo $160-300{\times}40-70\;{\mu}m$; oral area with reddish to brownish pigments; 6-11 macronuclei arranged linearly; 5-9 micronuclei located near macronuclei; 4-12 M$\ddot{u}$ller's vesicles; somatic kineties on right 18-20 and left 2 in number. L. magnus: size in vivo $250-470{\times}87-15\;{\mu}m$; body colored dark brown; 5-13 macronuclei; 8-13 micronuclei; 8-18 M$\ddot{u}$ller's vesicles; somatic kineties on right 23-26 and left 2 in number. L. vorax: size in vivo $70-160{\times}20-35\;{\mu}m$; oral area with brownish pigments; 2 macronuclei; 1 micronucleus located between macronuclei; 2-4 M$\ddot{u}$ller's vesicles; somatic kineties on right 18-20 and left 2 in number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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