영상간의 유사도는 일반적으로 영상으로부터 추출한 특징벡터간의 벡터공간상의 거리를 계산해서 판단한다. 그러나 이러한 특징벡터가 유사도 계산을 위한 하나의 방법이지만 항상 인간의 유사도 개념을 충실히 반영하지는 않는다. 그러므로 현존하는 대부분의 영상검색시스템들은 각 특징간의 중요도를 선정하여 유사도에 반영하는 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 영상검색을 위한 새로운 초기 가중치 설정과 갱신 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 먼저 데이터 베이스 영상을 인간의 인지도 판단에 의해 그룹화 한 후, 내부질의와 외부질의를 수행하고, 검색된 영상중 유사한 영상이 어느 그룹에 속하는지 알아내어 각 영상별로 유사도 계산에 필요한 최적 특징 가중치를 계산한다. 2000개의 영상 데이타에 대한 실험을 통해서 제안된 알고리즘의 우수성을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.183-200
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2020
This paper presents an efficient interactive framework for perspective scene completion and editing tasks, which are available largely in the real world but rarely studied in the field of image completion. Considering that it is quite hard to extract perspective information from a single image, this work starts from a friendly and portable interactive platform to obtain the basic perspective data. Then, in order to make this interface less sensitive, easier and more flexible, a perspective-rectification based correction mechanism is proposed to iteratively update the locations of the initial points selected by users. At last, a complanate mesh is generated by the geometry calculations from these corrected initial positions. This mesh must approximate the perspective direction and the structure topology as much as possible so that the filling process can be conducted under the constraint of the perspective effects of the original image. Our experiments show the results with good qualities and performances, and also demonstrate the validity of our approaches by various perspective scenes and images.
Template tracking refers to the procedure of finding the most similar image patch corresponding to the given template through an image sequence. In order to obtain more accurate trajectory of the template, the template requires to be updated to reflect various appearance changes as it traverses through an image sequence. To do that, appearance images are used to model appearance variations and these are obtained by the computation of the principal components of the augmented image matrix at every iteration. Unfortunately, it is prohibitively expensive to compute the principal components at every iteration. Thus in this paper, we suggest a new Sliding Window based truncated URV Decomposition (TURVD) algorithm which enables updating their structure by recycling their previous decomposition instead of decomposing the image matrix from the beginning. Specifically, we show an efficient algorithm for updating and downdating the TURVD simultaneously, followed by the rank-one update to the TURVD while tracking the decomposition error accurately and adjusting the truncation level adaptively. Experiments show that the proposed algorithm produces no-meaningful differences but much faster execution speed compared to the typical algorithms in template tracking applications, thereby maintaining a good approximation for the principal components.
본 논문에서는 수계 영역의 감독 분류 성능을 향상시키기 위하여 블록 기반의 영상 분할과 수계 경계의 확장을 이용하는 수계 검출 방법을 제안한다. 초기 수계 영역을 추출하기 위하여 수계 훈련 지역의 Normalized Difference Water Index (NDWI) 및 Near Infrared (NIR) 밴드 영상의 분광 정보를 이용하여 Mahalanobis 거리 영상을 생성한다. Mahalanobis 거리 영상에 포함된 잡음 성분의 영향을 감소시키기 위해서 인접한 화소의 연결 강도에 의해 확산 계수가 제어되는 평균 곡률 확산을 적용한 후에 초기 수계 영역을 추출한다. 추출된 수계 영상을 같은 크기의 블록으로 분할한 후에 수계 경계에 속하는 수계 영역의 정보를 이용하여 수계 영역을 갱신한다. 수계 경계에 속하는 수계 영역과 수계 훈련 지역 사이의 통계적인 거리가 임계값 이하이면, 수계 영역 갱신을 반복적으로 수행한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용한 결과 블록 크기가 $11{\times}11$에서 $19{\times}19$사이인 경우에 overall accuracy는 99.47%에서 99.53%, Kappa coefficient는 95.07%에서 95.80%의 분류 정확도를 보였다.
The aim of this study is to describe the problems and solutions for creating a synthetic aperture radar (SAR) mosaic covering the total territory of Mongolia and highlight the role of the available SAR database for updating different thematic layers stored in a geographical information system (GIS).
인터넷 전자상거래의 발달로 데스크 탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차 안, PDA 휴대 전화 등 생활 영역 곳곳에서도 전자상거래를 할 수 있다. 다양한 기기들에서 전자상거래를 하기 위해 쇼핑몰들은 여러 화질의 이미지를 제공해야 한다. 현재의 전자상거래 시스템을 같은 상품 이미지라도 쇼핑몰들이 각각 저장하고 있다. 웹 이미지 서버는 쇼핑몰이 더 이상 이미지를 저장하지 않도록 이미지를 제공하는 중앙 집중적인 이미지 저장소이다. 따라서, 웹 이미지 서버를 이용하면 여러 쇼핑몰의 저장공간을 간편화할 수 있다. 또한, 이미지를 효율적으로 사용할 수 있고 쇼핑몰의 이미지의 갱신과 관리가 쉽게 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 기존에 구현된 웹 이미지 서버를 쇼핑몰 관리 기능, 사용자 로그 기록 기능과 이미지 카탈로그 기능을 추가하여 확장하였고, 웹 서버 성능 평가 툴인 WAS를 이용하여 웹 이미지 서버 시스템의 응답시간을 측정하여 비교하였고, 사용자를 계속 증가시켜 웹 이미지 서버의 안전성을 평가하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
This paper presents a complete method for vehicle detection and tracking in a fixed setting based on computer vision. Vehicle detection is performed based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature matching. With SIFT feature detection and matching, the geometrical relations between the two images is estimated. Then, the previous image is aligned with the current image so that moving vehicles can be detected by analyzing the difference image of the two aligned images. Vehicle tracking is also performed based on SIFT feature matching. For the decreasing of time consumption and maintaining higher tracking accuracy, the detected candidate vehicle in the current image is matched with the vehicle sample in the tracking sample set, which contains all of the detected vehicles in previous images. Most remarkably, the management of vehicle entries and exits is realized based on SIFT feature matching with an efficient update mechanism of the tracking sample set. This entire method is proposed for highway traffic environment where there are no non-automotive vehicles or pedestrians, as these would interfere with the results.
The Mobile Mapping System is an effective method to acquire the position and image data using vehicle equipped with the GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), and CCD camera. It is used in various fields of road facility management, map update, and etc. In the general photogrammetry such as aerial photogrammetry, GCP (Ground Control Point)s are needed to compute the image exterior orientation elements (the position and attitude of camera). These points are measured by field survey at the time of data acquisition. But it costs much time and money. Moreover, it is not possible to make sufficient GCP as much as we want. However Mobile Mapping System is more efficient both in time and money because it can obtain the position and attitude of camera at the time of photographing. That is, Indirect Georeferencing must use GCP to compute the image exterior orientation elements, but on the other hand Direct Georeferencing can directly compute the image exterior orientation elements by GPS/INS. In this paper, we analyze about the positional accuracy comparison of ground point using the Direct Georeferencing and Indirect Georeferencing.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.409-412
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2006
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Recognizing this potential use of high resolution satellite imagery, KARI is performing a project for developing Korea multipurpose satellite 3(KOMPSAT-3). Therefore, it is necessary to develop techniques for various GIS applications of KOMPSAT-3, using similar high resolution satellite imagery. As fundamental studies for this purpose, we focused on the extraction of 3D spatial information and the update of existing GIS data from QuickBird imagery. This paper examines the scheme for rectification of high resolution image, and suggests the convenient semi-automatic algorithm for extraction of 3D building information from a single image. The algorithm is based on triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and enhance the digitizing accuracy and the computation efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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