In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between multi-sensor images, which bring out difficulties on the image registration for multi-sensor images. To cope with this problem, mutual information is adopted to measure correspondence of features and to select faithful points. An update algorithm for projective transform is also proposed. Experimental results show that the proposed method provides robust and accurate registration results.
In this paper, we propose an automatic method which combines two or more images acquired by camera on the air-vehicle into a larger image mosaics. The shift, scaling, rotation factors between two images can be calculated by using the correspondences between the points of the images. In order to estimate these factors, we find the relative positions of two images with respect to each other by using the SIFT descriptor and the RANSAC algorithm. After estimating the factors, the images can be merged into a single image mosaic by warping the target image. To avoid seams when mosaics are constructed from overlapped images, we apply the average gray level value of points within a overlapped zone. We have tested our proposed method on various image sets and have confirmed that our method produced good result subjectively.
In this paper, I propose a method which can enhance the visual quality of IRST images based on a loaded location in ship and an AOS. The IRST adjusts an AOS to detect targets with various altitudes because of its narrow vertical field of view and offers various functions to enhance images with its low contrast. In the proposed method, images are divided into two regions of sea and sky on the basis of the horizon after establishing relation between an AOS and a horizon location within an image. As a result, image enhancement of the proposed method is performed adaptively according to the divided region while that of conventional method is performed for entire image without the region division. Simulation results show that the proposed method represents higher visibility compared with conventional one.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
The camouflage pattern was difficult to distinguish from the surrounding background, so it was difficult to classify the object and the background image when the color image is used as the training data of deep-learning. In this paper, we proposed a red-green color blindness image transformation method using the principle that people of red-green blindness distinguish green color better than ordinary people. Experimental results show that the camouflage soldier's recognition performance improved by proposed a deep learning model of the ensemble technique using the imitated red-green-blind image data and the original color image data.
This paper presents a novel method which can detect a target in IR image for active protection system. The target in IR image for the active protection system is small, moreover it moves with enormous speed. The proposed algorithm is comprised of robust clutter rejection methods and target optimized detection algorithms for small target, and an advanced method of selecting a final target position in target area, it can work in some milliseconds. The proposed algorithm provides the active protective system with more correct positions than those of radar, so that helps the active protection system can defense all threats with the utmost precision.
This paper describes the design principles and methods of electronic processor for thermal imager with 320$\times$240 staring array infrared detector. For the detector's nonuniformity correction and excellent image quality, we have designed the multi-point correction method using the defocusing technique of the optics. And to enhance the image of low contrast and improve the detection capability, the new technique of histogram processing has been designed. Through these image processing techniques, we have developed the high quality thermal imager and acquired a satisfactory thermal image. The result of MRTD(Minimum Resolvable Temperature Difference) is $0.1^{\circ}C$ at 4cycles/mard.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.11-20
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2010
본 연구는 기업의 마케팅 전략에서 많이 사용되고 있는 다차원 척도법을 이용하여 육 해 공군사관학교, 경찰대학, 간호사관학교 등 특수목적 대학에 대한 이미지 포지셔닝 분석을 실시하여, 이들 대학이 수험생들에게 어떠한 이미지로 인식되고 있는지에 대한 진단과 이로부터 우수학생을 유치하기 위한 이미지 개선 방안과 홍보 전략을 수립하는데 있어 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과, 육 해 공 3군사관학교는 체력 및 신체조건, 학교전통, 선 후배간의 유대관계가 강한 학교로, 반면에 경찰대는 사회진출이 용이하고, 학업성적이 우수해야 입학할 수 있는 학교로 평가되고 있는 것으로 나타났다. 또한, 육사는 교육 환경과 시설, 교육 프로그램, 교수진, 학교전통, 선 후배간의 유대관계 등에서 해사와 공사보다 더 우수한 것으로 평가되고 있지만, 지원자들의 학업성적 수준에서 경찰대보다 떨어지는 것으로 평가되고 있고, 사회 진출면에서도 경찰대보다 불리한 것으로 평가되고 있는 것으로 나타났다.
군은 국민의 신뢰를 근간으로 운용된다는 측면에서 위기 발생 시 외부공중의 반응에 매우 민감하게 대처한다. 하지만 군 조직은 다른 여타 조직과 다르게 내부공중인 장병이 군 복무를 통해 군을 체험하고 전역 후 조직을 평가하는 외부공중이 된다는 특수성을 갖고 있다. 따라서 군의 위기상황 관리 측면에서 내부공중인 장병을 대상으로 한 효과적인 위기 커뮤니케이션 전략이 무엇인지 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구는 현재군 복무 중인 장병들의 미디어 이용행태를 고려해 SNS에서 전달되는 위기관리 메시지 형태(디지털이미지 메시지 vs.텍스트 메시지)가 장병들의 군 조직의 위기에 대한 인식, 메시지 수용도, 그리고 군에 대한 태도에 영향을 미치는지 살펴보았다. 실험 결과 디지털이미지 메시지에 노출된 집단이 텍스트 메시지에 노출된 집단보다 군의 위기대응 메시지를 수용하는 정도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 군의 위기관리 커뮤니케이션 전략에 대한 실무적 함의를 제공했다.
Synthetic dynamic infrared image generation from the given virtual environment is being the primary goal to simulate the output of the infra-red(IR) camera installed on a vehicle to evaluate the control algorithm for various search & reconnaissance missions. Due to the difficulty to obtain actual IR data in complex environments, Artificial intelligence(AI) has been used recently in the field of image data generation. In this paper, CycleGAN technique is applied to obtain a more realistic synthetic IR image. We added the Structural Similarity Index Measure(SSIM) loss function to the L1 loss function to generate a more realistic synthetic IR image when the CycleGAN image is generated. From the simulation, it is applicable to the guided-missile flight simulation tests by using the synthetic infrared image generated by the proposed technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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