본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.177-186
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2023
Hyperspectral imaging technology is one of the most efficient and fast-growing technologies in recent years. Hyperspectral image (HSI) comprises contiguous spectral bands for every pixel that is used to detect the object with significant accuracy and details. HSI contains high dimensionality of spectral information which is not easy to classify every pixel. To confront the problem, we propose a novel RGB channel Assimilation for classification methods. The color features are extracted by using chromaticity computation. Additionally, this work discusses the classification of hyperspectral image based on Domain Transform Interpolated Convolution Filter (DTICF) and 3D-CNN with Bi-directional-Long Short Term Memory (Bi-LSTM). There are three steps for the proposed techniques: First, HSI data is converted to RGB images with spatial features. Before using the DTICF, the RGB images of HSI and patch of the input image from raw HSI are integrated. Afterward, the pair features of spectral and spatial are excerpted using DTICF from integrated HSI. Those obtained spatial and spectral features are finally given into the designed 3D-CNN with Bi-LSTM framework. In the second step, the excerpted color features are classified by 2D-CNN. The probabilistic classification map of 3D-CNN-Bi-LSTM, and 2D-CNN are fused. In the last step, additionally, Markov Random Field (MRF) is utilized for improving the fused probabilistic classification map efficiently. Based on the experimental results, two different hyperspectral images prove that novel RGB channel assimilation of DTICF-3D-CNN-Bi-LSTM approach is more important and provides good classification results compared to other classification approaches.
무선 센서네트워크에서 사용하는 센서는 PIR, 이미지, 전자파 센서와 같은 지향성 센서와 진동, 음향, 자기센서와 같은 비지향성 센서로 구분할 수 있다. 지향성 센서의 성능을 보장하기 위해서는 센서의 설치위치는 가시선이 보장되는 곳에 설치가 되어야 하므로 노드 설치 위치는 지표면보다 높은 곳에 설치가 된다. 비지향성 센서 중 진동센서의 경우 센서 특성상 지표면에 설치가 되어야 한다. 이로 인해 지표면에 설치되는 비지향성 센서는 통신 장애로 인하여 네트워크 연결성 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 고유특성을 살려서 커버리지를 최대화하고, 센서노드의 설치높이를 고려한 토폴로지 구성을 통해 네트워크 연결성을 최대화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비지향성 센서는 지표면에 배치하고, 지향성 센서는 나무나 폴대와 같은 물체를 이용하여 지상에 설치하여 센서 커버리지를 최대화 한다. 그리고 설치높이가 낮은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드에 우선 연결하고, 설치높이가 높은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드와 연결하는 토폴로지를 구성하여 네트워크 연결성을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
This paper summarizes the results of a study which uses the recently developed Optical Profile Microscopy technique (Dove and Frost, 1996) as the basis for investigating the role of geomembrane surface roughness on the shear mechanism of geomembrane/geotextile interfaces. The alternative roughness parameters which consider the direction of shearing are described. These directional parameters are compared with the existing roughness parameters, and the relationship between these directional and non-directional parameters are investigated. Then, the relationship between interface shear strength and surface roughness quantified at the interface is investigated. The results show that interface friction can be quantitatively related to the surface roughness of the geomembrane. The peak and residual interface strengths increase dramatically through the use of textured geomembranes as opposed to smooth geomembranes. For the smooth geomembranes, the sliding of the geotextile is the main shear mechanism. For the textured geomembranes, the peak interface strength is mainly mobilized through the micro-texture of the geomembrane, however, the residual interface strength is primarily attributed to macro scale surface roughness which pulls out and breaks the filaments from the geotextile. The results of this study can be extended to the other interfaces such as joints in rock mass, and also can be used to provide a quantitative framework that can lead to a significantly improved basis for the selection and design of geotextiles and geomembranes in direct contact.
Associative and bidirectional associative memories are examples of associative structures studied intensively in the literature. The underlying idea is to realize associative mapping so that the recall processes (one-directional and bidirectional ones) are realized with minimal recall errors. Associative and fuzzy associative memories have been studied in numerous areas yielding efficient applications for image recall and enhancements and fuzzy controllers, which can be regarded as one-directional associative memories. In this study, we revisit and augment the concept of associative memories by offering some new design insights where the corresponding mappings are realized on the basis of a related collection of landmarks (prototypes) over which an associative mapping becomes spanned. In light of the bidirectional character of mappings, we have developed an augmentation of the existing fuzzy clustering (fuzzy c-means, FCM) in the form of a so-called collaborative fuzzy clustering. Here, an interaction in the formation of prototypes is optimized so that the bidirectional recall errors can be minimized. Furthermore, we generalized the mapping into its granular version in which numeric prototypes that are formed through the clustering process are made granular so that the quality of the recall can be quantified. We propose several scenarios in which the allocation of information granularity is aimed at the optimization of the characteristics of recalled results (information granules) that are quantified in terms of coverage and specificity. We also introduce various architectural augmentations of the associative structures.
영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
본 논문에서는 예측영상을 생성하고 예측영상과 원본영상 사이의 차분영상의 히스토그램을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 예측영상의 예측성능을 향상시키기 위해 적응적으로 참조 픽셀을 선택하였다. 선택된 참조픽셀은 양선형 보간과 방향성 예측을 통해 나머지 픽셀들을 예측하는데 이용된다. 실험결과 PSNR의 증가와 많은 워터마크 삽입량을 확인할 수 있었다.
In this paper, we proposed an omnidirectional ranging system that is able to obtain $360^{\circ}$ all directional distances effectively based on structured light image. The omnidirectional ranging system consists of laser structured light source and a catadioptric omnidirectional camera with a curved mirror. The proposed integro-differential structured light image processing algorithm makes the ranging system robust against environmental illumination condition. The omnidirectional ranging system is useful for map-building and self-localization of a mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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