• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.247-250
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• 2004

OSMI/KOMPSAT-I 위성의 Level-0 영상자료의 줄무늬 제거에 대한 연구가 수행되었다. 이 줄무늬 원인은 크게 2가지로 구분되었다. 하나는 96 pixel CCD의 전반부와 후반부에 따라 얻어지는 신호크기 차이 있으며, 다른 하나는 pixel간의 감도의 차이가 있는 것으로 나타났다. 문제는 각 영상자료마다 이들의 보정계수가 일치하지 못하여 매 영상으로부터 새로운 보정계수가 필요하다는 것이다. 줄무늬 제거의 근본적인 접근은 바로 2가지 문제를 해결하는 방향으로 접근하였다. 즉, 첫 번째 문제인 전후반부의 CCD pixel에서 얻어지는 신호의 크기 차이가 감도의 차이인지 아니면 upset 값의 차이인지가 규명되었고, 동시에 각 센서 pixel의 감도 역시 신호의 세기에 따라 감도가 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 모든 줄무늬 보정 정보를 매 영상마다 독립적으로 얻게 하여 OSMI 위성영상의 질을 보다 높일 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.483-493
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• 2019

Considering the high dimensions of video sequences, it is often challenging to acquire a sufficient dataset to train the tracking models. From this perspective, we propose to revisit the idea of hand-crafted feature learning to avoid such a requirement from a dataset. The proposed tracking approach is composed of two phases, detection and tracking, according to how severely the appearance of a target changes. The detection phase addresses severe and rapid variations by learning a new appearance model that classifies the pixels into foreground (or target) and background. We further combine the raw pixel features of the color intensity and spatial location with convolutional feature activations for robust target representation. The tracking phase tracks a target by searching for frame regions where the best pixel-level agreement to the model learned from the detection phase is achieved. Our two-phase approach results in efficient and accurate tracking, outperforming recent methods in various challenging cases of target appearance changes.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.587-598
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• 2022

To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.

• 감성과학
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• 제17권3호
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• pp.3-14
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• 2014

2009년 아이폰의 국내 출시 이후 스마트폰의 보급이 급격히 증가하여 기존에 다양한 장비로 수행되어 오던 작업이 스마트폰으로 대체되었다. 이 과정에서 스마트폰의 작은 화면을 통하여 글자를 읽는 과제를 수행하는 비중이 상당히 증가하였다. 본 연구에서는 일상적인 스마트폰 사용 환경에서 디스플레이 요인(화소 밀집도, 화소 하부구조, 휘도)과 환경 요인(조명 조도)이 글자를 읽을 때의 가독성 관련 불편감에 어떤 영향을 미치는지를 확인하였다. 그 결과 지각된 가독성 관련 불편감에 영향을 미치는 것은 주로 화소 밀집도로, 화소 밀집도가 300 PPI미만인 경우 글자를 읽는데 불편함을 느낀다는 것을 확인하였다. 조명 조도는 제한적인 영향을 보였다. 참가자들은 조명 조도가 변화 할 때 변화하지 않을 때 보다 더 큰 가독성 관련 불편감을 보고하였다. 화소 하부구조와 밝기는 가독성 관련 불편감에 영향을 미치지 않았다. 이 결과를 바탕으로 가독성을 고려할 때 다양한 크기를 가지는 스마트 기기(스마트 폰, 태블릿 컴퓨터)에서 가독성을 해치지 않는 해상도의 하한선을 제안하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권2호
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• pp.32-40
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• 2007

본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.149-156
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• 2013

본 논문에서는 bump 회로를 이용한 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 회로를 제안한다. 하나의 픽셀은 빛을 전기적인 신호로 변환하는 active pixel sensor (APS)와 주변 픽셀의 밝기 차이를 비교하는 bump회로로 구성된다. 제안하는 회로는 $64{\times}64$의 이미지를 대상으로하며, 각 열(column)마다 비교기를 공유한다. 비교기는 외부에서 인가되는 기준전압을 통해 최종적으로 대상픽셀의 윤곽선 여부를 판별한다. 또한 기존의 4개 혹은 그 이상의 픽셀 데이터를 비교하는 윤곽선 검출 알고리즘을 상대적으로 간소화하여 대상픽셀을 포함하여 3개의 픽셀만으로 윤곽선 검출을 가능토록 제안하였다. 따라서 하나의 픽셀에 비교적 적은 수의 트랜지스터로 구성하였다. 따라서 제한적인 픽셀 크기에서 fill factor를 충분히 확보함으로써 수용 가능한 조도의 범위를 확장하였고, 기준전압을 외부에서 입력 받기 때문에 윤곽선 레벨을 조절 할 수 있다. Bump 회로기반의 윤곽선 검출 회로는 0.18um CMOS 공정에서 설계되었으며, 1.8V의 공급전압에서 픽셀 당 0.9uW의 전력 소모율, 34%의 fill factor을 갖는다. 이는 기존회로대비 전력 소모율을 90% 개선하였고, 기존 회로에 비하여 면적은 약 18.7%, fill factor는 약 16%를 더 확보하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.36-43
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• 2015

본 연구를 통해서 초점면 배열 이차원 마이크로볼로미터를 위한 픽셀 단위의 신호취득 회로를 연구하였다. 높은 응답도와 긴 적분시간을 갖는 픽셀 단위의 구조를 위해 이 단계 바이어스 전류 억제 방식을 갖는 전류 미러 입력회로를 제안하였다. 제안하는 회로는 $0.35-{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS 공정을 이용하여 설계했고, 마이크로볼로미터의 배열 크기는 $320{\times}240$이며 픽셀 크기는 $50{\mu}m{\times}50{\mu}m$이다. 제안하는 이 단계 바이어스 전류 억제 방식은 넓은 보정 범위에서 충분히 작은 보정 오차를 보이며, 설계 파라미터를 조정하여 보정 범위와 보정 오차를 간단히 최적화할 수 있다. 제안하는 회로는 높은 응답도와 1 ms 이상의 긴 적분시간을 갖기 때문에 회로의 잡음등가온도차(NETD)를 26 mK까지 개선할 수 있고, 이는 기존회로의 잡음등가 온도차인 67 mK에 비해 매우 개선된 수치이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권1호
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• pp.16-25
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• 2020

Vegetation segmentation in a field color image is a process of distinguishing vegetation objects of interests like crops and weeds from a background of soil and/or other residues. The performance of the process is crucial in automatic precision agriculture which includes weed control and crop status monitoring. To facilitate the segmentation, color indices have predominantly been used to transform the color image into its gray-scale image. A thresholding technique like the Otsu method is then applied to distinguish vegetation parts from the background. An obvious demerit of the thresholding based segmentation will be that classification of each pixel into vegetation or background is carried out solely by using the color feature of the pixel itself without taking into account color features of its neighboring pixels. This paper presents a new pixel-based segmentation method which employs a multi-layer perceptron neural network to classify the gray-scale image into vegetation and nonvegetation pixels. The input data of the neural network for each pixel are 2-dimensional gray-level values surrounding the pixel. To generate a gray-scale image from a raw RGB color image, a well-known color index called Excess Green minus Excess Red Index was used. Experimental results using 80 field images of 4 vegetation species demonstrate the superiority of the neural network to existing threshold-based segmentation methods in terms of accuracy, precision, recall, and harmonic mean.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1760-1778
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• 2018

For image segmentation with intensity inhomogeneity, many region-based level set methods have been proposed. Some of them however can't get the relatively ideal segmentation results under the severe intensity inhomogeneity and weak edges, and without use of the image gradient information. To improve that, we propose a new level set method combined with local direction gradient in this paper. Firstly, based on two assumptions on intensity inhomogeneity to images, the relationships between segmentation objects and image gradients to local minimum and maximum around a pixel are presented, from which a new pixel classification method based on weight of Euclidian distance is introduced. Secondly, to implement the model, variational level set method combined with image spatial neighborhood information is used, which enhances the anti-noise capacity of the proposed gradient information based model. Thirdly, a new diffusion process with an edge indicator function is incorporated into the level set function to classify the pixels in homogeneous regions of the same segmentation object, and also to make the proposed method more insensitive to initial contours and stable numerical implementation. To verify our proposed method, different testing images including synthetic images, magnetic resonance imaging (MRI) and real-world images are introduced. The image segmentation results demonstrate that our method can deal with the relatively severe intensity inhomogeneity and obtain the comparatively ideal segmentation results efficiently.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.231-233
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• 2003

Agricultural land use generally shows specific temporal characteristics of NDVI obtained from satellite data. In terms of winter wheat, a higher value compared with other land use types in May and a considerably low value in June could be discriminative features of temporal change of NDVI. In this study, the author examined methods for estimating winter wheat sown area in sub-pixel level of coarse resolution satellite data using temporal characteristics of NDVI. Application of the methods to the major grain production area in China exhibited properly a spatial distribution pattern of winter wheat sown area.