본 논문에서는 차세대 실감형 3차원 영상 처리와 3차원 TV 3차원 화상회의 등과 같은 3차원 실감 미디어의 부호화에 적합한 H.264 기반의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 첫 번째로, 두 가지의 IPPP와 IBBP GOP(group of picture) 구조에서 기존의 동시방송(simulcast) 방식과 다르게 same-view와 inter-view 영상의 적응적 시공간적 예측 부호화를 제안한다. 두 번째로, GOP 구조가 IBBP에서 제안된 inter-view 방식의 예측 부호화시 B(hi-predictive) 화면이 MB(macroblock) 모드중 하나인 시간적 직접방식(temporal direct mode)을 수행하려고 할 때 참조 화면이 inter-view 영상을 참조하는 경우 현재의 시간적 직접 방식을 효율적으로 수행하기 위해서 2차원 inter-view 직접 방식을 제안한다. 제안된 방식은 실험결과에서 기존의 동시방송 방식과 비교되었으며 각각의 GOP 구조 모두 화질 면에서 우수한 결과를 확인할 수 있었다.
Hee-Jeong, Jeong;Sang-Hoon, Hong;Je-Yun, Lee;Se-Hoon, Song;Seong-Woo, Jung;Jeong-Heon, Ju
대한원격탐사학회지
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제39권1호
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pp.65-76
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2023
The Gamma Portable Radar Interferometer (GPRI) is a ground-based real aperture radar (RAR) that can acquire images with high spatial and temporal resolution. The GPRI ground-based radar used in this study composes three antennas with a Ku-band frequency of 17.1-17.3 GHz (1.73-1.75 cm of wavelength). It can measure displacement over time with millimeter-scale precision. It is also possible to adjust the observation mode by arranging the transmitting and receiving antennas for various applications: i) obtaining differential interferograms through the application of interferometric techniques, ii) generation of digital elevation models and iii) acquisition of full polarimetric data. We introduced the hardware configuration of the GPRI ground-based radar, image acquisition, and characteristics of the collected radar images. The interferometric phase difference has been evaluated to apply the multi-temporal interferometric SAR application (MT-InSAR) using the first observation campaigns at Pusan National University in Geumjeong-gu, Busan.
다시기 항공사진을 이용하여 소도읍 지역의 도시화에 따른 변화탐지를 시도하였다. 동일대상지역을 포함하는 축척 1/20,000과 1/37,500의 1987년, 1996년 및 2000년의 팬크로매틱 사진영상에 대한 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 영상대차법을 적용하여 도시화에 따른 시계열적 피복변화를 탐지하고 분석함으로써 단일밴드 영상에 의한 변화 검출의 효과를 확인한다. 또한 영상대차법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
Multi-temporal satellite imagery can be changed into a transform image that emphasizes the changed area only through the application of various change detection techniques. From the transform image, an automated change detection model calculates the optimal threshold value for classifying the changed and unchanged areas. However, the model can cause undesirable results when the histogram of the transform image is unbalanced. This is because the model uses a single threshold value in which the sign is either positive or negative and its value is constant (e.g. -1, 1), regardless of the imbalance between changed pixels. This paper proposes an advanced method that can improve accuracy by applying separate threshold values according to the increased or decreased range of the changed pixels. It applies multiple threshold values based on the cumulative producer's and user's accuracies in the automated binary change detection model, and the analyst can automatically extract more accurate optimal threshold values. Multi-temporal IKONOS satellite imagery for the Daejeon area was used to test the proposed method. A total of 16 transformation results were applied to the two study sites, and optimal threshold values were determined using accuracy assessment curves. The experiment showed that the accuracy of most transform images is improved by applying multiple threshold values. The proposed method is expected to be used in various study fields, such as detection of illegal urban building, detection of the damaged area in a disaster, etc.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
Image registration is an essential process to analyze the time series of satellite images for the purpose of image fusion and change detection. The Mutual Information (MI) is commonly used as similarity measure for image registration because of its robustness to noise. Due to the radiometric differences, it is not easy to apply MI to multi-temporal satellite images using directly the pixel intensity. Image features for MI are more abundantly obtained by employing a Gabor filter which varies adaptively with the filter characteristics such as filter size, frequency and orientation for each pixel. In this paper we employed Bidirectional Gabor Filter Energy (BGFE) defined by Gabor filter features and applied the BGFE to similarity measure calculation as an image feature for MI. The experiment results show that the proposed method is more robust than the conventional MI method combined with intensity or gradient magnitude.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.294-296
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2006
Recently the development of GIS and spatial information technology is used to construct very detail forest information. In addition, in order to classify forest characteristic, the geographical characteristic information of forest could be very useful for the forest classification, In this study sampling points were arranged to clarify the difference between the orm area and the land forest area. Also, forest feature pattern could be discriminated by using satellite images and SML. This study result should be constructed to efficiency forest management in especially forest area in Jeju Island
Ground-based solar observations have several merits such as wider field of view and higher time cadence than those of satellite observations. The Domeless Solar Telescope of Hida Observatory is designed to acquire solar surface images at the highest possible spatial resolution using two types of spectrographs: a vertical spectrograph with the highest wavelength resolution in the world, and a horizontal spectrograph that can take images of the sun in multi-wavelength over the entire visible solar spectrum. The temporal variation of fine features such as chromospheric grains in the supergranulation cells and facular points in the network region has been obtained using DST Ca II K lines compared with Hinode Ca II H lines. This analysis is expected to provide a fundamental tool for research of diverse phenomena on the solar surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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