• 제목/요약/키워드: Multi-sensor images

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2000년 7월 한국 동남연안 SAR 영상의 낮은 후방산란 해역에 대한 고찰 (Study of Low Back-scattering Area on the SAR Image of Waters off the Southeast Coast of Korea)

  • 김태림;박종집;김상우
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.109-114
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    • 2010
  • 2000년 7월 5일 한국 동남연안을 촬영한 SAR 영상에서 해안을 따라 나타난 낮은 후방산란 해역의 원인을 고찰 하였다. 이 해역은 여름철에 자주 표층 냉수가 관측되는 해역으로 인접한 시기의 SST 영상과 SeaWiFS 영상에서도 거의 동일한 해역에서 각각 낮은 표층 수온과 높은 농도의 엽록소 a의 분포를 보였다. 복수의 위성 센서 영상을 공동으로 활용한 결과 영양염이 풍부한 저층 냉수가 표층으로 용승 하여 식물플랑크톤을 비롯한 생물 활동을 증가시켰을 가능성을 보여주고 있으며, 높은 밀도의 생물 활동으로 인한 물질들이 생성한 표층 유막으로 인하여 SAR 영상에서 낮은 후방산란을 나타내는 것으로 판단된다.

선형정보를 이용한 고해상도 광학영상과 SAR 영상 간 기하보정 (Registration between High-resolution Optical and SAR Images Using linear Features)

  • 한유경;김덕진;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.141-150
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    • 2011
  • 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.

다중 분광 필터 배열 영상의 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘 (Image Restoration Considering Chromatic Aberration Problem of Multi-Spectral Filter Array Image)

  • 권지용;강문기
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권5호
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    • pp.123-131
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    • 2016
  • 저조도 환경에서 근적외선은 사람 눈에 보이지 않는 추가적인 정보를 제공하여 물체를 보다 분명하게 구별하고 인식하도록 도움을 준다. 컬러 영상과 근적외선 영상을 동시에 획득하기 위해서 다중 분광 필터 배열을 사용하였다. 그러나 렌즈의 굴절률은 빛의 파장 길이에 따라 다르기 때문에 초점면에 상이 다르게 맺히게 된다. 그 결과 색수차 문제가 발생하고 영상은 흐려지게 되며 영상의 해상도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 다중 분광 필터 배열 영상에 컷오프 주파수가 추정된 저주파 통과 필터를 적용하여 기반 영상을 추정하도록 하였다. 이 영상을 이용하여 다중 분광 영상의 색수차 문제가 해결된 영상을 추정하도록 하였다. 영상 획득 과정에서, 색수차 문제와 기반 영상 형성 과정을 모델링하였다. 이러한 모델을 바탕으로, 기반 영상과 다중 분광 영상 간의 고주파 성분 차이에 대한 최소 자승법을 풀어서 다중 분광 영상을 획득하도록 하였다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 색수차 문제가 최소화된 고화질의 다중 분광 영상을 추정한 것을 보여준다.

다중센서 데이터를 이용한 구조물의 3차원 모델링 (The Three Dimensional Modeling Method of Structure in Urban Areas using Airborne Multi-sensor Data)

  • 손호웅;김기영;김영경
    • 지구물리
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    • 제9권1호
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    • pp.7-19
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    • 2006
  • Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.

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ART와 다층 퍼셉트론을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능분석 (Performance Analysis of Face Image Recognition System Using A R T Model and Multi-layer perceptron)

  • 김영일;안민옥
    • 전자공학회논문지B
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    • 제30B권2호
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    • pp.69-77
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    • 1993
  • Automatic image recognition system is essential for a better man-to machine interaction. Because of the noise and deformation due to the sensor operation, it is not simple to build an image recognition system even for the fixed images. In this paper neural network which has been reported to be adequate for pattern recognition task is applied to the fixed and variational(rotation, size, position variation for the fixed image)recognition with a hope that the problems of conventional pattern recognition techniques are overcome. At fixed image recognition system. ART model is trained with face images obtained by camera. When recognizing an matching score. In the test when wigilance level 0.6 - 0.8 the system has achievel 100% correct face recognition rate. In the variational image recognition system, 65 invariant moment features sets are taken from thirteen persons. 39 data are taken to train multi-layer perceptron and other 26 data used for testing. The result shows 92.5% recognition rate.

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Application of the 3D Discrete Wavelet Transformation Scheme to Remotely Sensed Image Classification

  • Yoo, Hee-Young;Lee, Ki-Won;Kwon, Byung-Doo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제23권5호
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    • pp.355-363
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    • 2007
  • The 3D DWT(The Three Dimensional Discrete Wavelet Transform) scheme is potentially regarded as useful one on analyzing both spatial and spectral information. Nevertheless, few researchers have attempted to process or classified remotely sensed images using the 3D DWT. This study aims to apply the 3D DWT to the land cover classification of optical and SAR(Synthetic Aperture Radar) images. Then, their results are evaluated quantitatively and compared with the results of traditional classification technique. As the experimental results, the 3D DWT shows superior classification results to conventional techniques, especially dealing with the high-resolution imagery and SAR imagery. It is thought that the 3D DWT scheme can be extended to multi-temporal or multi-sensor image classification.

FPGA-Based Real-Time Multi-Scale Infrared Target Detection on Sky Background

  • Kim, Hun-Ki;Jang, Kyung-Hyun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.31-38
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    • 2016
  • In this paper, we propose multi-scale infrared target detection algorithm with varied filter size using integral image. Filter based target detection is widely used for small target detection, but it doesn't suit for large target detection depending on the filter size. When there are multi-scale targets on the sky background, detection filter with small filter size can not detect the whole shape of the large targe. In contrast, detection filter with large filter size doesn't suit for small target detection, but also it requires a large amount of processing time. The proposed algorithm integrates the filtering results of varied filter size for the detection of small and large targets. The proposed algorithm has good performance for both small and large target detection. Furthermore, the proposed algorithm requires a less processing time, since it use the integral image to make the mean images with different filter sizes for subtraction between the original image and the respective mean image. In addition, we propose the implementation of real-time embedded system using FPGA.

UAV기반 저고도 멀티센서 사진측량 시스템의 캘리브레이션 (Calibration of a UAV Based Low Altitude Multi-sensor Photogrammetric System)

  • 이지훈;최경아;이임평
    • 한국측량학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.31-38
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    • 2012
  • UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.

Support Vector Machine을 이용한 실시간 도로기상 검지 방법 (A Realtime Road Weather Recognition Method Using Support Vector Machine)

  • 서민호;육동빈;박새롬;전진호;박정훈
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제23권6_2호
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    • pp.1025-1032
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    • 2020
  • In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.

다중분광 및 다중시기 영상자료 통합을 통한 토지피복분류 갱신 (Updating Land Cover Classification Using Integration of Multi-Spectral and Temporal Remotely Sensed Data)

  • 장동호
    • 대한지리학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.786-803
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    • 2004
  • 최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.