In this paper, we analyze the effect of the representative spectral indices, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI) and normalized difference built-up index (NDBI) on classification accuracies of Landsat-8 OLI image.After creating these spectral index images, we propose five methods to select the spectral index images as classification features together with Landsat-8 OLI bands from 1 to 7. From the experiments we observed that when the spectral index image of NDVI or NDWI is used as one of the classification features together with the Landsat-8 OLI bands from 1 to 7, we can obtain higher overall accuracy and kappa coefficient than the method using only Landsat-8 OLI 7 bands. In contrast, the classification method, which selected only NDBI as classification feature together with Landsat-8 OLI 7 bands did not show the improvement in classification accuracies.
The freshness of apple was evaluated by characterizing the surface texture of flesh cells. The freshness index which was related to the amount of wrinkles on the cell surface was defined to quantify the freshness. Four parameters relevant to the amount of the cell wrinkles were selected and measured using image analysis including wrinkle extraction procedure and Fast Fourier Transform of a wrinkle-extracted image. Out of 4 parameters, three parameters had highly significant correlations with the time elapsed after harvest. But it was concluded that two parameters out of such 3 parameters could be used for description of freshness index.
Purpose: The purpose of this study was to identify the self image according to body mass index in middle school students. Methods: The study included 260 students. Self image was measured using structured questionnaires. Statistical analysis was performed using t-test, ANOVA, Scheffe's test and multiple regression analysis. Results: The proportions of under weight, normal weight, and overweight were 36.1%, 53.9%, 10.0% respectively. Also, the mean of the self image score was 4.0. The score of self image was significantly higher in the normal weight group than the over weight group or the under weight group. This trend was also consistent in multiple regression. The score of self image was lower in high school grades, low perceived record, under-weight and over-weight. Conclusion: This study shows that many students are under weight. The score of self image was related with body image. So, level of obesity in each student should also be considered, to elevate the self image.
Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5170-5188
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2015
This paper proposes a novel progressive secret image-hiding scheme based on the inpainting technique, the vector quantization technique (VQ) and the exploiting modification direction (EMD) technique. The proposed scheme first divides the secret image into non-overlapping blocks and categorizes the blocks into two groups: complex and smooth. The blocks in the complex group are compressed by VQ with PCA sorted codebook to obtain the VQ index table. Instead of embedding the original secret image, the proposed method progressively embeds the VQ index table into the cover images by using the EMD technique. After the receiver recovers the complex parts of the secret image by decoding the VQ index table from the shadow images, the smooth parts can be reconstructed by using the inpainting technique based on the content of the complex parts. The experimental results demonstrate that the proposed scheme not only has the advantage of progressive data hiding, which involves more shadow images joining to recover the secret image so as to produce a higher quality steganography image, but also can achieve high hiding capacity with acceptable recovered image quality.
최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 센서 웹에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터 및 영상 정보를 저장하고 관리하여 인터넷을 통해 사용자들에게 제공하는 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 센싱 데이터 및 영상 정보를 실시간적으로 사용자에게 전달하기 위해서는 센싱 데이터를 비롯하여 오디오 및 비디오를 하나로 묶는 데이터 융합에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터와 영상을 인덱스를 이용하여 융합하는 방안을 제시한다. 이 방안에서는 동일한 노드에서 수집된 센싱 데이터와 영상의 식별 정보를 통합 인덱스에 함께 표시하고, 이를 통해 사용자가 질의할 경우 통합 인덱스를 참조하여 센싱 데이터와 영상을 동시에 제공한다. 제안된 방안을 검증하기 위해 센서 네트워크와 영상장치를 이용하여 실시간 멀티미디어 서비스 구조를 설계하고 인덱스 기반의 영상과 센서 데이터를 통합한 유비쿼터스 실시간 멀티미디어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 제안된 데이터 융합 방안이 영상 장치와 무선 센서 네트워크로부터 수집되는 영상과 센싱 데이터를 통합 인덱스를 이용하여 응용 서비스의 정보 요청에 따라 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하는 것을 확인하였다.
This study was performed to develop experimental model for milling degree and whiteness from analysis the CBB (colored bran balance) index using NMG dying and image processing. The endosperm layer increased and the pericarp, aleurone layer and CBB index decreased as the milling degree and whiteness increased. So, CBB index was closely linked to milling degree and whiteness. A empirical CBB index model was developed according to the milling degree and whiteness. The model were found to fit adequately to all test data with a coefficient of determination of 0.99, and therefore the CBB model proved to be quite applicable.
In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.
Current global textiles and fashion industries have gradually shifted focus to high value-added, high sensibility, and multi-functional products based on new human-friendliness and sustainable growth technologies. Textile design CAD systems have been developed in conjunction with computer hardware and software sector advances. This study compares the patterns or images of actual woven fabrics and virtual fabrics prepared with a textile design CAD system. In this study, several weave structures (such as fancy yarn weave and patterns) were prepared with a shuttle loom. The woven textile images were taken using a CCD camera. The same weave structure data and yarn data were fed into a textile design CAD system in order to simulate fabric images as similarly as possible. Similarity Index analysis methods allowed for an analysis of the index between the actual fabric specimen and the simulated image of the corresponding fabric. The results showed that repeated small pattern weaves provide superior similarity index values than those of a fancy yarn weave that indicate some irregularities due to fancy yarn attributes. A Complex Wavelet Structural Similarity(CW-SSIM) index resulted in a better index than other methods such as Multi-Scale(MS) SSIM, and Feature Similarity(FS) SSIM, across fabric specimen images. A correlation analysis of the similarity index based on an image analysis and a similarity evaluation by panel members was also implemented.
현재 의료용으로 사용되고 있는 광섬유를 이용한 내시경은 굴절률이 다른 두 가지 유리로써(Step Index SI) 제작되고 있다. 이와 같은 내시경은 취급에 주의하여야 하는 근본적인 재료상의 문제점 외에도 영상 가이드의 최고 분해능이 5$\mu$m으로 제약되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 플라스틱을 이용하여 고 영상 분해능($7\mu\;m\~2.5\mu$m)을 가진 미세 내시경(Ultrathin Endoscope)용 영상 가이드의 분해능을 측정하였다. 그 각각의 플라스틱 광섬유 굴절률은 광섬유 중심으로부터 외곽까지 점차 감소하는 특성 (Graded Index GRIN)을 가지고 있다. 플라스틱 GRIN 영상가이드의 분해능 측정 결과. 마이크로 광섬유의 지름이 작아질수록 그 분해능이 증가되었고, 유리를 이용한 SI 영상 가이드 분해능과의 비교 연구 결과, 2배의 분해능을 가진 (2.5$\mu$m) 플라스틱 GRIN 영상가이드 제작이 가능함을 보였다. 이와 같은 플라스틱 GRIN 광섬유 다발은 의료 분야뿐 아니라 국방 및 산업분야의 새로운 광학적 설계에 많은 영향을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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