An algorithm developed for the precision correction of high resolution satellite images is introduced in this paper. In general, the polynomial warping algorithm which derives polynomial equations between GCPs extracted from an image and a base map requires many GCPs well-distributed over the image. The precision correction algorithm described in this paper is based on a sensor-orbit-Earth geometry, and therefore, it is capable of correcting a raw image using only 2-3 GCPs. This algorithm estimates the errors on the orbit determination and the attitude of the satellite by using a Kalman filter. This algorithm was implemented, tested and integrated into the KITSAT-3 image preprocessing software.
The purpose of this study is to examine the imagebased atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situ measurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.
This paper presents a light exposure correction algorithm for less pleasant images, acquired with a light metering failure. Since conventional tone mapping and gamma correction methods adopt a function mapping with the same range of input and output, the results are pleasurable for almost symmetric distributions to their intensity average. However, their corrections gave insufficient outputs for asymmetric cases at either bright or dark regions. Also, histogram modification approaches show good results on varied pattern images, but these generate unintentional noises at flat regions because of the compulsive shift of the intensity distribution. Therefore, in order to sufficient corrections for both bright and dark areas, the proposed algorithm calculates the gamma coefficients using primary parameters extracted from the global distribution. And the fusion weights are adaptively determined with complementary parameters, considering the classification information of a binary segmentation. As the result, the proposed algorithm can obtain a good output about both the symmetric and the asymmetric distribution images even with severe exposure values.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.7
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pp.2191-2208
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2022
Motion blur in PET (Positron emission tomography) images induced by respiratory motion will reduce the quality of imaging. Although exiting methods have positive performance for respiratory motion correction in medical practice, there are still many aspects that can be improved. In this paper, an improved 3D unsupervised framework, Res-Voxel based on U-Net network was proposed for the motion correction. The Res-Voxel with multiple residual structure may improve the ability of predicting deformation field, and use a smaller convolution kernel to reduce the parameters of the model and decrease the amount of computation required. The proposed is tested on the simulated PET imaging data and the clinical data. Experimental results demonstrate that the proposed achieved Dice indices 93.81%, 81.75% and 75.10% on the simulated geometric phantom data, voxel phantom data and the clinical data respectively. It is demonstrated that the proposed method can improve the registration and correction performance of PET image.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
The iCAM06 has been used as an image appearance model for HDR image rendering. The iCAM06 goes through the color space conversions and scale conversions of the several steps to present HDR images. The dynamic range of an HDR image needs to be mapped on the range of output devices, which is called the tone mapping. However, tone compression process of the iCAM06 causes color distortion because of color-clipping and cross-stimulus. Therefore, we proposed that a color correction method in IPT space which compensates the color distortion in tone compression process. Through the experimental results, we conformed that proposed color correction method had better performance than the iCAM06 and enhanced models.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1415-1422
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2011
In this paper, full color billboards for the efficient expression of the resolution to offer dual-scanning control method, using the LED display it on a fixed pixel video signal to the pixel dot pattern was changed. And DICT(Dynamic Image Correction Technology) using the main controller in accordance with video information, histogram equalization of image gray scale values to be uniformly distributed, and dynamically improves image quality by converting the area, and a dual auto-scan input video switching controller board as the pixels in the LED Module by controlling the physical manifestation of the existing board LED pixel dots than 4 times the resolution proposes a technique that can be expressed and made it through testing verified the performance.
A low speed wind tunnel test was conducted for a canard airplane model in KARI LSWT. The purpose of the presented paper is to investigate the proper testing approach to correct tare precisely and the interference effects for the canard models which has 21% of canard-to-wing area ratio. Most of tests were performed with image system installation for various elevator deflection conditions at the flexed canard incidence angles. To evaluate the effectiveness of the image system, the obtained correction quantity at an zero elevator setting condition with image system was applied to the rest of elevator deflections and compared with the acquired results for all elevator deflections with image system. Test result showed that the amount of correction quantities were strongly dependent on the elevator deflections, and the difference in aerodynamic coefficients for two approaches was gradually amplified as the elevator deflection angles increased. An adoption of the image system was strongly recommended for the higher canard-to -wing area ratio model, if a proper level of accuracy was required.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.11
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pp.2116-2120
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2007
A realization for image distortion correction processing system with DSP processor is presented in this paper. The image distortion correcting algorithm is realized by DSP processor for focusing on more real time processing than image quality. The lens and camera distortion coefficients are processed by the Lookup Tables and the correcting algorithm is applied to reverse mapping method for geometrical transform. The system experimentation results in the processing time about 31.3 msec $720{\times}480$ wide range image, and the image is stable and spontaneous to be about 8.3% average PSNR variation with changing a wide angle.
Positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) scanning has the advantage of less additional exposure to radiation than does PET/computed tomography (CT). In particular, MR based attenuation correction (MR AC) can greatly affect the image quality of PET and is frequently obtained using various MR sequences. Thus, the purpose of the current study was to quantitatively compare the image quality between MR non-AC (MR NAC) and MR AC in PET images with three MR sequences. Percent image uniformity (PIU), percent contrast recovery (PCR), and percent background variability (PBV) were estimated to evaluate the quality of PET images with MR AC. Based on the results of PIU, 15.2% increase in the average quality was observed for PET images with MR AC than for PET images with MR NAC. In addition, 28.6% and 71.1% improvement in the average results of PCR and PBV respectively, was observed for PET images with MR AC compared with that with MR NAC. Moreover, no significant difference was observed among the average values using three MR sequences. In conclusion, the current study demonstrated that PET with MR AC improved the image quality and can be help diagnosis in all MR sequence cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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