In the edge detection of RS image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, we use the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by combining the edge detecting with the multi-resolution analyzing of the wavelet transform. Via the dyadic wavelet decomposing, we obtain the RS image of a certain appropriate scale, and figure out the edge data of the plane and the upright directions respectively, then work out the grads vector module of the surface features, at last by tracing them we get the edge data of the object therefore build the RS image which obtains the checked edge. This method can depress the effect of noise and examine exactly the edge data of the object by rule and line. With an experiment of a RS image which obtains an airport, we certificate the feasibility of the application of dyadic wavelet in the object edge detection.
본 논문은 CMOS 에지 완료검출 신호를 이용하여 8bit 웨이브파이프라인 덧셈기를 설게하였다. 이 구조는 클럭이 필요 없이 동작한다. 에지감지후 신호완료를 검출하는 알고리즘회로는 센서회로와 래치로 구성되어있다. 제안하는 구조를 이용하여 8bit 덧셈기의 출력이 거의 같은 시간에 만들어 지도록 정렬된다. 시뮬레이션에서 0.35um CMOS 공정을 사용하여 3.3V 공급전압으로 1GHz 동작을 확인하였다.
Han, Chun-ming;Guo, Hua-Dong;Changlin, Wang;Dian, Fan
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.476-483
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2002
In the past 20 years or so, numerous methods to reduce speckle in SAR images have been proposed. The primary goal of these methods is to reduce speckle without destroying resolution and smearing edge information. But the experiments indicate that there is always a kind of tradeoff between smoothing out speckle and preserving edge information. In this paper, an optimal SAR speckle filter is developed. It can effectively smooth out speckle while preserve edge information.
This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.72-75
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2008
Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.736-739
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2006
While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.
Aiming at the problem of low accuracy in the water boundary automatic extraction of islands from GF-2 remote sensing image with high resolution in three bands, new water edges automatic extraction method in island based on GF-2 remote sensing images, genetic algorithm (GA) method, is proposed in this paper. Firstly, the GA-OTSU threshold segmentation algorithm based on the combination of GA and the maximal inter-class variance method (OTSU) was used to segment the island in GF-2 remote sensing image after pre-processing. Then, the morphological closed operation was used to fill in the holes in the segmented binary image, and the boundary was extracted by the Sobel edge detection operator to obtain the water edge. The experimental results showed that the proposed method was better than the contrast methods in both the segmentation performance and the accuracy of water boundary extraction in island from GF-2 remote sensing images.
택타일 영상을 사용하여 로봇 그리퍼 내부 작업 물체의 미끄럼 및 회전을 감지하는 기법을 제안해 본다. 기존에 제안된 모우멘트 불변량 사용방법의 경우 택셀 수 변화가 발생하는 경우 적용 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 에지 & 라인 불변량 특성을 이용한 경우 기본적으로 특정수 이상의 택셀을 가지고 있어야 하므로 택셀수가 적은 경우 적용 할 수 없다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 택셀 영상을 분석하고 적용기법 결정인자를 추출한다. 이를 이용하여 필터링 문턱값을 설정하여 택타일 영상을 필터링하고, 결정인자에 따라 모우멘트 불변량 사용방법과 에지 & 라인 불변량 사용 방법 중 적합한 기법을 채택하는 새로운 방법을 제안한다 컴퓨터 모의 실험과 하드웨어 실험에 적용한 결과 개선된 이동 및 회전 등 움직임 감지가 가능하였다.
Detecting the ego-lane of a vehicle (the lane on which the vehicle is currently running) is one of the basic techniques for a smart car. Vision sensing is a widely-used method for the ego-lane detection. Existing studies usually find road lane lines by detecting edge pixels in the image from a vehicle camera, and then connecting the edge pixels using Hough Transform. However, this approach takes rather long processing time, and too many straight lines are often detected resulting in false detections in various road conditions. In this paper, we find the lane lines by scanning only a limited number of horizontal lines within a small image region of interest. The horizontal image line scan replaces the edge detection process of existing methods. Automatic thresholding and spatiotemporal filtering procedures are also proposed in order to make our method reliable. In the experiments using real road images of different conditions, the proposed method resulted in high success rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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