최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
Daylighting is the controlled admission of natural light into a space, reducing electric lighting and saving energy. By providing a direct link to the dynamic and perpetually evolving patterns of outdoor illumination, daylighting helps create a visually stimulating and comfort environment for building occupants, while reducing energy costs. Especially, however, glare is the most important factor in daylighting, which is issued by incoming direct sunlight into windows. This study analyzed the discomfort glare on a daylighting window by using Image processing methodology and found a solution to problems with glare source of occupants. There are several ways to evaluate discomfort glare such as UGR (Unified Glare Rating) of CIE, DGI (Daylight Glare Index, Hopkinson, 1972) and VCP (Visual Comfort Probability) of IES. These are used to apply to the relatively little artificial light source and they cannot cover discomfort glare from a real daylighting window. In this regarding, this paper aimed to calculate DGI index of the real daylighting window in a experimental space by using image processing methodology. The variables and outcomes are luminance distribution of non-shading window, effect of venetian blind installed on the window and locations related to position index of DGI.
가변길이 나무구조 벡터양자화기(VLTSVQ : variable-length tree-structured vector quantizer)를 기반으로 하는 영상 부호화 방식인 차분 인덱스(DI : Differential index) 할당기법을 제안하였다. 각 소스벡터는 VLTSVQ의 단말 노드로 양자화가 되어지고, 각 단말 노드는 유일한 이진 벡터로 표현된다. 제안한 방법은 영상의 화질은 유지하면서 압축률을 개선하기 위해 이웃하는 영상 블록들간의 상관성을 이용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 매우 높은 압축률을 보였으며, 화소간의 상관성이 높은 영상에 대해서는 63.2%의 발생 비트율 감소를 확인하였다. 그리고 영상내의 이웃블록들간 상관성이 커질수록 더 큰 비트율이 감소됨을 보였다. 제안한 부호화 기법은 일반적으로 이웃된 화소들간에 높은 상관성을 가진 MR(magnetic resonance)영상 부호화에 효율적으로 사용될 수 있다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권1호
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pp.60-67
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2015
This paper proposes an image-dependent color image enhancement method that uses adaptive luminance enhancement and color emphasis. It effectively enhances details of low-light regions while maintaining well-balanced luminance and color information. To compare the structure similarity and naturalness, we used the tone mapped image quality index (TMQI). The proposed method maintained better structure similarity in the enhanced image than did the space-variant luminance map (SVLM) method or the adaptive and integrated neighborhood dependent approach for nonlinear enhancement (AINDANE). The proposed method required the smallest computation time among the three algorithms. The proposed method can be easily implemented using the field-programmable gate array (FPGA), with low hardware resources and with better performance in terms of similarity.
This paper presents a new image segmentation method using fuzzy measures which reflect the local property of an image as well as the global property of an image An image is globally segmented into the crisp region and the ambiguous region in terms of the Index of fuzziness measured over all pixels of an image. The ambiguous region is luther partitioned into background and object in terms of the index of fuzziness computed over the set of neighboring pixels reflecting the local property most. From the experimental results, this method shows the effective ambiguity handling capability in segmenting an image.
Water body extraction based on backscatter information is an essential process to analyze floodaffected areas from Synthetic Aperture Radar (SAR) image. Water body in SAR image tends to have low backscatter values due to homogeneous surface of water, while non-water body has higher backscatter values than water body. Non-water body, however, may also have low backscatter values in high resolution SAR image such as Kompsat-5 image, depending on surface characteristic of the ground. The objective of this paper is to present a method to increase backscatter contrast between water body and non-water body and also to remove efficiently misclassified pixels beyond true water body area. We create an entropy image using a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and classify the entropy image into water body and non-water body pixels by thresholding of the entropy image. In order to reduce the effect of threshold value, we also propose Water Body Texture Index (WBTI), which measures simultaneously the occurrence of repeated water body pixel pair and the uniformity of water body in the binary entropy image. The proposed method produced high overall accuracy of 99.00% and Kappa coefficient of 90.38% in water body extraction using Kompsat-5 image. The accuracy analysis indicates that the proposed WBTI method is less affected by the choice of threshold value and successfully maintains high overall accuracy and Kappa coefficient in wide threshold range.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
The existing multi-dimensional index structures are not adequate for indexing higher-dimensional data sets. Although conceptually they can be extended to higher dimensionalities, they usually require time and space that grow exponentially with the dimensionality. In this paper, we analyze the existing index structures and derive some requirements of an index structure for content-based image retrieval. We also propose a new structure, for indexing large amount of point data in a high-dimensional space that satisfies the requirements. in order to justify the performance of the proposed structure, we compare the proposed structure with the existing index structures in various environments. We show, through experiments, that our proposed structure outperforms the existing structures in terms of retrieval time and storage overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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