• 대한공간정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.21-27
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• 2006

영상융합의 많은 방법들 중에 IHS 기법은 많은 대용량의 자료를 빨리 융합할 수 있는 장점을 가지고 있다. IKONOS 영상에 대하여 IHS기법은 향상된 공간해상도의 결과를 보여주고 있으나 분광의 왜곡을 포함하고 있다. 즉, 융합된 다중파장대 영상과 원래 다중파장대영상의 비교시 분광정보의 왜곡이 나타난다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 분광정보 조정을 통하여 빠른 처리 속도를 지니는 IHS기법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법은 고전적인 IHS 융합기법보다 속도와 영상 질의 측면에서 더 나은 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.85-97
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• 2001

인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 이 연구는 두 부분으로 나누어 수행되었는데, 그 첫 번째는 기하보정만 수행한 영상의 7, 4, 1밴드를 이용하여 IHS변환을 적용하여 단순 슬라이싱 기법으로 산불피해지역을 피해 정도별로 등급화 하는 것이 가능한가를 분석하였다. 그 결과 각 컴포넌트에서 클래스의 분광 특성이 서로 겹쳐서 단순 슬라이싱 기법으로는 적절한 분류가 이루어지지 않았다. 두 번째는 방사 및 지형보정을 한 영상을 각각 IHS와 KT변환기법으로 변환시킨 후 최대우도법을 이용해 분류하였다. 현장데이타가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류가 IHS기법에 의한 분류보다 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한 KT feature space와 IHS 컴포넌트의 분광분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 이 연구에서는 KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.459-462
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• 2005

위성화상 또는 항공사진을 이용하여 산화지를 탐지하고 정량화하기 위한 여러 가지 방법적인 시도가 있었다. 보다 정확한 산화지 탐지를 위해, 본 연구에서는 기존의 고해상도 범색화상과 중 저해상도 다중분광 화상의 융합(fusion)에 주로 이용되었던 IHS(Intensity, Hue, Saturation) 색채변환을 산화지 탐지와 정량화에 적용하였다. IHS 색채변환을 이용한 Hue 조합화상의 산화지 최대우도분류 결과는 Landsat-7 ETM+ 7:4:1 조합화상보다 놀은 사용자분류 정확도를 나타냈으며 색상(Hue)과 채도(Saturation)가 명도(Intensity)에 비해 ETM+ 화상의 분광특성을 잘 반영하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1633-1649
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• 2017

In remote sensing image processing, the traditional fusion algorithm is based on the Intensity-Hue-Saturation (IHS) transformation. This method does not take into account the texture or spectrum information, spatial resolution and statistical information of the photos adequately, which leads to spectrum distortion of the image. Although traditional solutions in such application combine manifold methods, the fusion procedure is rather complicated and not suitable for practical operation. In this paper, an improved IHS transformation fusion algorithm based on the local variance weighting scheme is proposed for remote sensing images. In our proposal, firstly, the local variance of the SPOT (which comes from French "Systeme Probatoire d'Observation dela Tarre" and means "earth observing system") image is calculated by using different sliding windows. The optimal window size is then selected with the images being normalized with the optimal window local variance. Secondly, the power exponent is chosen as the mapping function, and the local variance is used to obtain the weight of the I component and match SPOT images. Then we obtain the I' component with the weight, the I component and the matched SPOT images. Finally, the final fusion image is obtained by the inverse Intensity-Hue-Saturation transformation of the I', H and S components. The proposed algorithm has been tested and compared with some other image fusion methods well known in the literature. Simulation result indicates that the proposed algorithm could obtain a superior fused image based on quantitative fusion evaluation indices.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.181-185
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• 1996

Color image is largely corrupted by various ambient illumination. However, human perceives always white color as white under any illumination because of a characteristic of human vision, called color constancy. In the conventional algorithm which applied the constancy effect, after the RGB color space is transformed to the IHS(Intensity, Hue, and Saturation) color space, then the hue is preserved and the intensity or the saturation is properly enhanced. Then the enhanced IHS color is reversely transformed to the RGB color space. In this process, the color distortion is included due to the color gamut error. But in the proposed algorithm, there is not transformation. In that, the RGB color is considered as 3 dimensional color vector and we assume that white color is the natural daylight. As the color vector of the illumination can be calculated as the average vector of R, G, and B image, we can achieve the constancy effect by simply rotating the illumination vector to the white color vector. The simulation results show the efficiency of the vector rotating process for color image enhancement.

• 한국측량학회지
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• 제13권2호
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• pp.163-168
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• 1995

색은 칼라 모니터 상에서 삼원색에 대한 수치를 조합하여 나타내는 RGB칼라모델과 명도, 색도, 채도항의 IHS 칼라모델, CMY칼라모델, YIQ 칼라모델 등을 이용하여 나타낼 수 있다. IHS칼라모델은 RGB칼라모델보다 사용자가 색을 수학적으로 평가하여 쉽게 조정할 수 있는 이점이 있다. 본 연구에서는 Landsat TM의 밴드 3,2,1을 조합한 인공위성 영상과 스캐닝한 지도영상을 IHS 변환과 명도 조정 기법을 이용하여 색분해를 통한 재합성을 실시하므로서 천연색 지도 영상을 제작할 수 있었다. 그리고 인공위성영상과 지도영상을 합성할 때 발생하는 문제점과 그 해결방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.359-367
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• 2011

A suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. The research on pan-sharpening algorithm in improving the accuracy of image classification has been reported. For a classification, preserving the spectral information is important. Other applications such as road detection depend on a sharp and detailed display of the scene. Various criteria applied to scenes with different characteristics should be used to compare the pan-sharpening methods. The pan-sharpening methods in our research comprise rather common techniques like Brovey, IHS(Intensity Hue Saturation) transform, and PCA(Principal Component Analysis), and more complex approaches, including wavelet transformation. The extraction of matching pairs was performed through SIFT descriptor and Canny edge detector. The experiments showed that pan-sharpening techniques for spatial enhancement were effective for extracting point and linear features. As a result of the validation it clearly emphasized that a suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. In future it is necessary to design hybrid pan-sharpening for the updating of features and land-use class of a map.