Kutubi, Abdullah Al Rahat;Hong, Min-Gee;Kim, Choen
대한원격탐사학회지
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제34권1호
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pp.151-166
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2018
This paper compares the four selections of performance used in the application of genetic algorithms (GAs) to automatically optimize multispectral pixel cluster for unsupervised classification from KOMPSAT-3 data, since the selection among three main types of operators including crossover and mutation is the driving force to determine the overall operations in the clustering GAs. Experimental results demonstrate that the tournament selection obtains a better performance than the other selections, especially for both the number of generation and the convergence rate. However, it is computationally more expensive than the elitism selection with the slowest convergence rate in the comparison, which has less probability of getting optimum cluster centers than the other selections. Both the ranked-based selection and the proportional roulette wheel selection show similar performance in the average Euclidean distance using the pixel clustering, even the ranked-based is computationally much more expensive than the proportional roulette. With respect to finding global optimum, the tournament selection has higher potential to reach the global optimum prior to the ranked-based selection which spends a lot of computational time in fitness smoothing. The tournament selection-based clustering GA is used to successfully classify the KOMPSAT-3 multispectral data achieving the sufficient the matic accuracy assessment (namely, the achieved Kappa coefficient value of 0.923).
본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이며, 고립된 픽셀이 발생하지 않는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 본 연구에서 고려하는 2D ISI 및 IPI를 줄이기 위한 변조부호 선택문제에서는 코드 내부에서 인접 셀간 심볼값의 차이를 최소화하고, 사용된 심볼의 분포가 균등하고, 선택된 코드워드가 임의로 이차원에 배열될 때, 고립된 픽셀이 발생할 수 없는 코드워드를 선택한다. 코드워드 선택 문제와 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 형성되고, 두 모형을 결합하는 절단평면(cutting plane) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 $4{\times}2$ 6/8 변조부호에서 고립된 픽셀이 발생하지 않으면서, 2D ISI와 IPI를 줄일 수 있는 코드워드를 계산하였다.
The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.
본 논문에서는, 눈 검출에서의 픽셀 선택 방법을 이용한 편향 판별 분석(BDA) 기반의 신뢰 척도를 제안하고 이를 이용하여 hybrid 눈 검출기를 설계한다. 이를 위해 눈 조각 영상에서 먼저 판별 분석에 유용한 픽셀들을 선택하여 부분 영상을 만들고, 부분 영상에 BDA를 적용하여 신뢰 척도를 위한 특징 공간을 구성한다. Hybrid 눈 검출기를 구성하는 기본 검출기로는 상호 보완적인 특성을 가진 HFED와 MFED를 사용하였다. 주어진 영상에 대해, 기본 검출기들에 의해 생성된 눈 좌표를 가지고 생성한 눈 조각 영상의 부분 영상들을 BDA 특징공간에 투영하여 positive 샘플의 평균과의 거리를 측정함으로써 그 정확성을 측정하고, 기본 검출기의 결과들 중에서 신뢰도가 높은 결과를 최종 눈 검출 결과로 사용한다. 다양한 얼굴 데이터베이스들에 대한 실험 결과에서, 제안한 방법은 검출된 눈 좌표의 정확도 측면에서 뿐만 아니라 검출된 눈 좌표를 이용한 얼굴 인식 성능에서도 다른 방법들보다 우수한 결과를 나타내었다.
A two-dimensional lens is required to reproduce both the horizontal and vertical parallax through an autostereoscopic 3D display. Among the two-dimensional lenses, a hexagonal micro lens array (MLA) having good optical efficiency is mainly used. However, the hexagonal MLA has complex geometric features. The first feature is that the lens cells are zigzagged in the vertical direction, which should be reflected in the view number calculation for each sub-pixel. The second feature is that the four sides of a hexagonal lens cell are tilted, requiring a more careful view index assignment to the lens cell. In this paper, we propose a sub-pixel multiplexing scheme suitable for the features of the hexagonal MLA. We also propose a view-overlay algorithm based on a two-dimensional lens and compare subjective image quality with existing view-selection through autostereoscopic 3D display implementation.
In this paper, a new pixel decimation algorithm for the estimation of motion vector is proposed. In traditional methods, the computational cost can be reduced since only part of the pixels are used for motion vector calculation. But these methods limits the accuracy ofmotion vector because of the same reason. We derive a selection criteria of subsampled pixels that can reduce the probablity of false motion vector detection based on stochastic point of view. By using this criteria, a new pixel decimation algorithm that can reduce the prediction error with similar computational cost is presented. The simulation results applied to standard images haveshown that the proposed algorithm has less mean absolute prediction error than conventional pixel decimation algorithm.
초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
선도형은 디지털 영상의 형상과 특성을 표현하기에 가장 적합한 정보이므로 인식과 데이터 전송에 많이 사용되고 있다. 선도형의 부호화로는 8방향 체인코드가 가장 많이 사용되나. 보고에서는 선도형을 효율적으로 부호화하여 기존의 8방향 체인코드에 비해서 약 20% 정도의 데이터 압축 효과를 낼 수 있고 정확도를 요구하는 선도형의 부호화형식으로 사용될 수 있는 모드설정 체인부호화법을 새로이 제시하고 이것의 응용으로 선도형의 특징점이 될 수 있는 에지결정법을 제시한다. 이 부호화는 한 점의 8근방에 대하여 각 상한마다 기준모드를 설정하고, 이 기준모드에 3개의 방향코드를 할당하여 3비트로 하나의 선화소가 부호화되도록 한다.
본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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