• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.137-139
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• 2008

본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.522-525
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• 2004

Interferometry SAR (InSAR) is a technique to generate topographic map from complex data pairs observed by antennas at different locations. However, to obtain topographic information using InSAR is difficult task because it requires series of complicated process including phase unwrapping and precise recovery of the SAR geometry. Especially, accuracy of the DEM (Digital Elevation Model) produced by repeat pass single SAR pair could be influenced by atmospheric effect. Recently, a new InSAR technique to improve accuracy of DEM has been introduced that utilizes low resolution DEM with a number of SAR image pairs. The coarse DEM plays an important role in reducing phase unwrapping error caused by layover and satellite orbit error. In this study, we implemented DInSAR (Differential InSAR) method which combines low resolution DEMs and ERS tandem pair images. GTOPO30 DEM with 1km resolution, SRTM-3 DEM with 100m resolution, and DEM with 10m resolution derived from 1:25,000 digital vector map were used to investigate feasibility of DInSAR. The accuracy of the DEMs generated both by InSAR and DInSAR was evaluated.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.17-25
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• 2020

In the image object classification problem, low-resolution images may have a negative impact on the classification result, especially when the classification method, such as a convolutional neural network (CNN) model, is trained on a high-resolution (HR) image dataset. In this paper, we analyze the behavior of applying a classical super-resolution (SR) method such as bicubic interpolation, and a deep CNN model such as SRCNN to enhance low-resolution (LR) weeds images used for classification. Using an HR dataset, we first train a CNN model for weeds image classification with a default input size of 128 × 128. Then, given an LR weeds image, we rescale to default input size by applying the bicubic interpolation or the SRCNN model. We analyze these two approaches on the Chonnam National University (CNU) weeds dataset and find that SRCNN is suitable for the image size is smaller than 80 × 80, while bicubic interpolation is convenient for a larger image.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.347-355
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• 2016

In face examinations, gender classification (GC) is one of several fundamental tasks. Recent literature on GC primarily utilizes datasets containing high-resolution images of faces captured in uncontrolled real-world settings. In contrast, there have been few efforts that focus on utilizing low-resolution images of faces in GC. We propose a GC method based on a pixel classifier boosting with modified census transform features. Experiments are conducted using large datasets, such as Labeled Faces in the Wild and The Images of Groups, and standard protocols of GC communities. Experimental results show that, despite using low-resolution facial images that have a 15-pixel inter-ocular distance, the proposed method records a higher classification rate compared to current state-of-the-art GC algorithms.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2006년도 전기학술대회논문집
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• pp.209-210
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• 2006

Digital technology has been applied to marine seismic survey to develop data processing technology and multi-channel marine seismic survey. In result, high-resolution marine seismic survey ended in a success. Surveys are conducted for various purposes using various frequencies of acoustic sources. A low frequency source is used for deeper penetration and a high frequency source is used for higher resolution survey. In this study, a multi-source system was used for multi-channel marine seismic survey to acquire seismic sections of both low and high frequencies. Variations of depth of penetration and resolution would be used to achieve more accurate analysis of formations. In this study, the multi-source system consists of Bubble Pulser(400 Hz) for low frequency source and Sparker(1.5 kHz) for high frequency source.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.131-143
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• 1998

This paper presents a high performance disparity extraction algorithm that generate a dense and accurate disparity map using low-resolution disparity histogram. Disparity distribution of background and object areas can besegmented from low-resolution disparity histogram. These information can be used to reduce the search area and search range of the high-resolution image resulting reliable disparity information in high speed. The computationally efficient matching pixel count(MPC) similarity measure technique is useed extensively toremove the redundancies inherent in the area-based matching method, and also results robust matching at the boundary region. Resulting maches are further improved using iterative support algorithm and post processing. We have obtained good results on randomdot stereogram and real images obtained in our carmera system.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.18-26
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• 2009

영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.109-117
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• 2014

본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.124-131
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• 2023

원거리에서 특정 영역의 물리적 특성 또는 상황에 대한 정보를 얻기 위해 원격 탐사 영상에 객체 검출 기법이 연구되고 있다. 이때 저해상도인 원격 영상은 정보의 손실로 인해 객체 검출의 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 초고해상도 기법과 객체 검출 방법을 하나의 네트워크로 구성하여 원격 영상에서 객체 검출의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 심층 잔차 밀집 기반의 네트워크를 구성하여 저해상도 영상에서 객체의 특징을 복원하고자 하였다. 추가적으로 이를 객체 검출 단계인 YOLOv5와 하나의 네트워크로 구성함으로써 객체 검출의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 방법은 저해상도 영상을 위해 VEDAI 데이터를 이용하였으며 차량 검출에서 VISIBLE 기준으로 mAP@0.5에 대해 81.38%까지 향상됨을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.590-599
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• 2017

국내에서 하수관로 탐사장치는 200만 화소 이상의 고해상도 디지털 카메라를 이용한 제품이 개발되어 있으나 30만 화소 이하의 장치가 대부분 사용되고 있다. 특히, 10만화소 이하의 장치가 아직도 많이 사용되고 있어, 영상처리를 위한 환경이 매우 열악하다. 본 연구에서 다루는 하수관 영상은 매우 저해상도($240{\times}320$ = 76,800화소)로 균열탐지가 매우 어렵다. 국내에서 이러한 저해상도 하수관거 영상이 대부분이기 때문에, 이를 연구대상으로 선택하였다. 이러한 저해상도 영상으로 하수 관거의 균열을 자동으로 탐지하는 기법을 디지털 영상처리 기술을 이용하여 연구하였다. 총8단계를 거쳐 균열을 자동으로 탐지하는 프로그램을 개발하였으며, 기본적으로 Matlab 프로그램의 함수를 이용하였다. 2단계에서 최적의 임계값을 찾는 알고리즘과 5단계에서 균열을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 2단계는 자막이 흰색이기 때문에 자막이 없는 원래 영상보다 Otsu's 임계값(threshold)이 높게 계산이 되는 점에 착안하여 Otsu 임계값을 시작으로 0.01씩 감소시키면서 최적의 임계값을 찾는 방법 알고리즘이며, 5단계는 길이가 10mm(40픽셀) 이상이고 폭이 1mm(4픽셀) 이상으로 판단하여, 균열을 탐지하는 알고리즘이다. 해석 결과 매우 저해상도 영상임에도 불구하고 균열 탐지 결과가 우수한 것으로 판단된다.