Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
제28권4호
/
pp.587-592
/
2004
Pixel classification is one of basic issues of image processing. The general characteristics of the pixels belonging to various classes are discussed and the radical principles of pixel classification are given. At the same time, a pixel classification scheme based on image information scales is proposed. The proposed method is overcome that computation amount become greater and contents easily get turned. And image directional scales has excellent anti-noise performance. In the result of experiment. good efficiency is showed compare with other methods.
Forest cover density studies using high resolution satellite data and object oriented classification are limited in India. This article focuses on the potential use of QuickBird satellite data and object oriented classification in forest density mapping. In this study, the high-resolution satellite data was classified based on NDVI/pixel based and object oriented classification methods and results were compared. The QuickBird satellite data was found to be suitable in forest density mapping. Object oriented classification was superior than the NDVI/pixel based classification. The Object oriented classification method classified all the density classes of forest (dense, open, degraded and bare soil) with higher producer and user accuracies and with more kappa statistics value compared to pixel based method. The overall classification accuracy and Kappa statistics values of the object oriented classification were 83.33% and 0.77 respectively, which were higher than the pixel based classification (68%, 0.56 respectively). According to the Z statistics, the results of these two classifications were significantly different at 95% confidence level.
Local Binary Pattern (LBP) is becoming a popular tool for various machine vision applications such as face recognition, classification and background subtraction. In this paper, we propose a new extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the image-based gender classification problem arise in interactive display systems. Instead of comparing neighbor pixels with the center pixel, DLBP generates codes by comparing a neighbor pixel with the diagonal pixel (the neighbor pixel in the opposite side). It can reduce by half the code length of LBP and consequently, can improve the computation complexity. The Support Vector Machine is utilized as the gender classifier, and the texture profile based on DLBP is adopted as the feature vector. Experimental results revealed that our approach based on the diagonal LPB is very efficient and can be utilized in various real-time pattern classification applications.
In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.
본 연구는 고해상도 위성영상인 QuickBird 영상을 이용한 픽셀 및 분할기반의 분류방법의 정확도를 비교하여 적합한 수종 분류방법을 선정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 연구대상지인 충청북도 옥천군과 영동군의 산림을 대상으로 현지조사를 실시하여 총 398개 토지피복정보를 수집하였다. 총 14개의 토지 피복 등급(4개의 침엽수종과 7개의 활엽수종, 그리고 3개의 비산림지)으로 구분된 현지조사 자료를 훈련자료로 이용하였다. 픽셀기반 분류에 있어서 위성영상이 가지고 있는 원 화소값, tasseled cap 분석에 의한 3개의 지수, 그리고 주성분 분석을 통한 3개의 성분값을 이용한 3가지의 밴드조합 영상을 생성하여 분류정확도를 비교한 결과, 위성영상의 원 화소값을 이용한 분류 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 분할기반 분류에서는 3개의 축척계수에 따른 정확도를 비교한 결과, 축척계수 50%을 적용하였을 때 전체 정확도는 76%, 그리고 ${\hat{k}}$ 값은 0.74로 다른 축척계수에 의한 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 QuickBird 영상의 원 화소값과 50%의 축척계수를 이용한 분할기반의 수종분류 결과가 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다.
This study proved if the high resolution satellite imagery of IKONOS is suitable for preparing digital forest cover map. Three methods, the pixel based classification with maximum likelihood (PML), the segment based classification with majority principle(SMP), and the segment based classification with maximum likelihood(SML), were applied to classify and delimitate forest cover of IKONOS imagery taken in May 2000 in a forested area in the central Korea. The segment-based classification was more suitable for classifying and deliminating forest cover in Korea using IKONOS imagery. The digital forest cover map in which each class is delimitated in the form of a polygon can be prepared on the basis of the segment-based classification.
인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있으나, 이와 함께 인공지능 기반 시스템에 대한 공격 위협이 증가하고 있다. 특히, 딥러닝에서 사용되는 인공신경망은 입력 데이터를 고의로 변형시켜 모델의 오류를 유발하는 적대적 공격에 취약하다. 본 연구에서는 이미지에서 단 하나의 픽셀 정보만을 변형시킴으로써 시각적으로 인지하기 어려운 One-Pixel 공격으로부터 이미지 분류 모델을 보호하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방어 기법은 오토인코더 모델을 이용하여 분류 모델에 입력 이미지가 전달되기 전에 잠재적 공격 이미지에서 위협 요소를 제거한다. CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험에서 본 논문에서 제안하는 오토인코더 기반의 One-Pixel 공격 방어 기법을 적용한 사전 학습 이미지 분류 모델들은 기존 모델의 수정 없이도 One-Pixel 공격에 대한 강건성이 평균적으로 81.2% 향상되는 결과를 보였다.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
/
pp.708-708
/
2002
Recent developments in sensor technologies have provided remotely sensed data with very high spatial resolution. In order to fully utilize the potential of high resolution images, new image classification strategies are necessary. Unfortunately, the high resolution images increase the spectral within-field variability, and the classification accuracy of traditional methods based on pixel-based classification algorithms such as Maximum-Likelihood method may be decreased (Schiewe 2001). Recent development in Object Oriented Classification based on image segmentation algorithms can be used for the classification of forest patches on rugged terrain of Korea. The objectives of this paper are as follows. First, to compare the pros and cons of image classification methods based on pixel-based and object oriented classification algorithm for the forest patch classification. Landsat ETM+ data and IKONOS data will be used for the classification. Second, to investigate ways to increase classification accuracy of forest patches. Supplemental data such as DTM and Forest Type Map of 1:25,000 scale are used for topographic correction and image segmentation. Third, to propose the best classification strategy for forest patch classification in terms of accuracy and data requirement. The research site for this paper is Namhansansung Provincial Park located at the eastern suburb of Seoul Metropolitan City for its diverse forest patch types and data availability. Both Landsat ETM+ and IKONOS data are used for the classification. Preliminary results can be summarized as follows. First, topographic correction of reflectance is essential for the classification of forest patches on rugged terrain. Second, object oriented classification of IKONOS data enables higher classification accuracy compared to Landsat ETM+ and pixel-based classification. Third, multi-stage segmentation is very useful to investigate landscape ecological aspect of forest communities of Korea.
In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.