• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.25-36
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• 2014

수종 간의 유사한 분광특성 때문에 기존의 다중분광영상을 이용한 수종분류는 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 광릉수목원에 분포하는 다섯 종류의 침엽수림을 분류하기 위하여 초분광영상과 다중분광 영상의 적합성을 비교 분석하였다. 연구지역을 대상으로 두 종류의 항공 초분광영상(AISA, CASI)을 촬영하였으며, 비교 목적으로 초분광영상을 이용하여 모의 제작된 ETM+ 다중분광영상을 사용하였다. 영상분류에 사용된 영상은 초분광영상의 모든 밴드를 포함한 영상, PCA 및 MNF 기법으로 차원 축소된 영상, 그리고 분류등급의 분광분리도를 이용하여 소수의 밴드만을 추출한 영상이다. 또한 감독분류 과정에서 MLC, SAM, SVM 등 세 종류의 분류기를 적용하였다. 전체적으로 침엽수종의 분류에 있어서 초분광영상이 다중분광영상보다 높은 분류정확도를 제공하고 있다. 특히 중적외선 파장영역을 포함한 AISA-dual영상이 가장 좋은 분류결과를 보여주었다. 또한 많은 분광밴드를 가진 초분광영상을 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 사용했을 때, 다른 영상보다 높은 분류결과가 나왔다. 감독 분류과정에서는 최대우도법(MLC)을 적용했을 때, 가장 높은 분류정확도를 얻었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.161-172
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• 2013

분광 영상의 효과적인 테스트베드 구축은 초분광 영상의 다양한 활용을 위하여 선행되어야한다. 본 연구에서는 다양한 연구 분야에 적용할 수 있는 테스트베드의 구축 방법 및 효용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 기존의 국내 외 테스트베드 생성 방법을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 항공기 기반 초분광 센서의 촬영을 위한 테스트베드를 설계하였다. 구축된 테스트베드를 촬영한 영상에서 기준자료를 생성시키기 위하여, 본 연구에서는 대리보정에 의한 전처리 기법을 적용하고, 이에 대한 효용성을 분석하였다. 실험결과, 대리보정은 타프를 이용하는 것이 가장 이상적이지만, 상황에 따라서 분광반사율이 일정하거나, 변화폭이 상대적으로 적은 물질을 이용하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 촬영한 테스트베드 자료는 국내 외의 초분광 영상 처리 연구에 참조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.959-971
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• 2019

대표적인 딥러닝(deep learning) 기법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)은 고수준의 공간-분광 특징을 추출할 수 있어 초분광 영상 분류(Hyperspectral Image Classification)에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 초분광 영상은 높은 분광 차원이 학습 과정의 시간과 복잡도를 증가시킨다는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 기존 딥러닝 기반 초분광 영상 분류 연구들에서는 차원축소의 목적으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 바 있다. PCA는 데이터를 독립적인 주성분의 축으로 변환시킬 수 있어 분광 차원을 효율적으로 압축할 수 있으나, 분광 정보의 손실을 초래할 수 있다. PCA의 사용 유무가 CNN 학습의 정확도와 시간에 영향을 미치는 것은 분명하지만 이를 분석한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 PCA를 통한 분광 차원축소가 CNN에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 효율적인 초분광 영상 분류를 위한 적절한 PCA의 적용 방법을 제안하는 데에 있다. 이를 위해 PCA를 적용하여 초분광 영상을 축소시켰으며, 축소된 차원의 크기를 바꿔가며 CNN 모델에 적용하였다. 또한, 모델 내의 컨볼루션(convolution) 연산 방식에 따른 PCA의 민감도를 분석하기 위해 2D-CNN과 3D-CNN을 적용하여 비교 분석하였다. 실험결과는 분류정확도, 학습시간, 분산 비율, 학습 과정을 통해 분석되었다. 축소된 차원의 크기가 분산 비율이 99.7~8%인 주성분 개수일 때 가장 효율적이었으며, 3차원 커널 경우 2D-CNN과는 다르게 원 영상의 분류정확도가 PCA-CNN보다 더 높았으며, 이를 통해 PCA의 차원축소 효과가 3차원 커널에서 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권6호
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• pp.484-490
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• 2011

Defects exist underneath the fruit skin are not easily discernable by using conventional color imaging technique in the visible wavelength ranges. Development of sensitive detection methods for the defects is necessary to ensure accurate quality sorting of fruits. Hyperspectral imaging techniques, which combine the features of image and spectroscopy to acquire spatial and spectral information simultaneously, have demonstrated good potentials for identifying and detecting anomalies on biological substances. In this study, a high spatial resolution hyperspectral reflectance technique was presented as a tool for detecting bruises on apple. The two-band ratio (494 nm / 952 nm) and simple threshold methods were applied to investigate the feasibility of discriminating the bruises from sound tissue of apple. The pixel wise accuracy of the discrimination was 74%. The resultant images processed with selected wavebands and morphologic algorithm distinctively showed the early stages of bruises on apple which were not discernable by naked eyes as well as a conventional color camera. Results demonstrated good potential of the hyperspectral reflectance imaging for detection of bruises on apple.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.565-572
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• 2011

본 연구에서는 초분광영상의 분광혼합분석을 위한 endmember를 효율적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 N-FINDR기법의 장점과 IEA기법의 장점을 혼합한 형태로서, 추출하고자하는 endmemebr의 개수 등 사전 입력변수를 전혀 요구하지 않는다. 또한 반복계산 과정에서 단계별로spectral unmixing을 수행하므로 endmember별 abundance fraction을 최종 결과물로 생성한다. USGS의 분광라이브러리를 이용하여 생성한 모의 초분광 영상자료에의 시험적용 결과, endmember의 개수와 반사특성, abundance fraction이 매우 정확하게 추출되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 영상 영역 내에 단일 물질로 순수하게 100% 피복된 pure pixel이 존재하지 않는 경우가 흔히 발생하는 실제 초분광 영상자료에의 적용성 시험을 위한 연구가 진행될 예정이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.205-213
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• 2018

초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.770-776
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• 2006

This paper presents a hyperspectral imaging technique based on laser-induced fluorescence for non-invasive detection of tumorous tissue on mouse skin. Hyperspectral imaging sensors collect image data in a number of narrow, adjacent spectral bands. Such high-resolution measurement of spectral information reveals contiguous emission spectra at each image pixel useful for the characterization of constituent materials. The hyperspectral image data used in this study are fluorescence images of mouse skin consisting of 21 spectral bands in the visible spectrum of the wavelengths ranging from 440 nm to 640 nm. Fluorescence signal is measured with the use of laser excitation at 337 nm. An acousto-optic tunable filter (AOTF) is used to capture images at 10 nm intervals. All spectral band images are spatially registered with the reference band image at 490 nm to obtain exact pixel correspondences by compensating the spatial offsets caused by the refraction differences in AOTF at different wavelengths during the image capture procedure. The unique fluorescence spectral signatures demonstrate a good separation to differentiate malignant tumors from normal tissues for rapid detection of skin cancers without biopsy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3338-3355
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• 2018

Images acquired by Large Aperture Static Imaging Spectrometer (LASIS) exhibit obvious interference stripes, which are vertical and stationary due to the special imaging principle of interference hyperspectral image (IHI) data. As the special characteristics above will seriously affect the intrinsic structure and sparsity of IHI, decomposition of IHI has drawn considerable attentions of many scientists and lots of efforts have been made. Although some decomposition methods for interference hyperspectral data have been proposed to solve the above problem of interference stripes, too many times of iteration are necessary to get an optimal solution, which will severely affect the efficiency of application. A novel algorithm for decomposition of interference hyperspectral images based on split Bregman iteration is proposed in this paper, compared with other decomposition methods, numerical experiments have proved that the proposed method will be much more efficient and can reduce the times of iteration significantly.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1010-1019
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• 2011

This was a preliminary research for the goal of understanding between internal structure of Osteogenesis Imperfecta Murine (OIM) bone and its fragility. 54 hyperspectral bone data sets were captured by using JASCO 2000 Raman spectrometer at UMKC-CRISP (University of Missouri-Kansas City Center for Research on Interfacial Structure and Properties). Each data set consists of 1,091 data points from 9 OIM bones. The original captured hyperspectral data sets were noisy and base-lined ones. We removed the noise and corrected the base-lined data for the final efficient classification. High dimensional Raman hyperspectral data on OIM bones was reduced by Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) and efficiently classified for the first time. We confirmed OIM bones could be classified such as strong, middle and weak one by using the coefficients of their PCA or LDA. Through experiment, we investigated the efficiency of classification on the reduced OIM bone data by the Bayesian classifier and K -Nearest Neighbor (K-NN) classifier. As the experimental result, the case of LDA reduction showed higher classification performance than that of PCA reduction in the two classifiers. K-NN classifier represented better classification rate, compared with Bayesian classifier. The classification performance of K-NN was about 92.6% in case of LDA.

• 한국측량학회지
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• 제34권2호
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• pp.143-151
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• 2016

The distribution of seabed rock in the coastal area is relevant to navigation safety and development of ocean resources where it is an essential hydrographic measurement. Currently, the distribution of seabed rock relies on interpretations of water depth data or point based bottom materials survey methods, which have low efficiency. This study uses the airborne bathymetric Lidar data and the hyperspectral image to detect seabed rock in the coastal area of the East Sea. Airborne bathymetric Lidar data detected seabed rocks with texture information that provided 88% accuracy and 24% commission error. Using the airborne hyperspectral image, a classification result of rock and sand gave 79% accuracy, 11% commission error and 7% omission error. The texture data and hyperspectral image were fused to overcome the limitations of individual data. The classification result using fused data showed an improved result with 96% accuracy, 6% commission error and 1% omission error.