본 논문은 원본 디지털 영상을 보호하고 동시에 저작권 정보 등을 저장할 수 있는 콘텐츠 기반 정지 영상 보호에 관한 새로운 방법을 제시한다. Gradient값을 이용한 기존의 알고리즘은 픽셀 단위의 소벨 연산자 알고리즘이 적용되었기 때문에 외부 공격에 대하여 상대적으로 민감하게 반응하고 저작권 정보 등을 정확하게 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 약점을 보완하기 위하여 블록 단위의 연산이 이루어지는 OCL(Orientation Certainty Level)을 적용하여 특징점을 선택하였다. 실험 결과 기존의 알고리즘에 비해 변화가 심한 공격에서도 99% 이상의 높은 검출도를 나타내는 것을 볼 수 있고 특히 회전 공격에 대해서는 10%이상의 큰 성능 향상을 보여주고 있다.
본 논문에서는 차세대 저장장치로 주목받고 있는 멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치에서 여러 가지 레벨의 변조부호를 제안하고 이들의 성능을 알아본다. 멀티레벨 변조부호는 한 픽셀에 1비트 이상 저장이 가능하기 때문에 저장용량을 증가시킬 수 있으며, 동일한 픽셀 개수에서 더 많은 코드워드의 표현이 가능하다. 따라서 코드워드간 최소거리가 큰 변조부호를 만들 수 있으며 이런 성질은 오류정정 능력을 가지는 변조부호를 구성할 수 있다. 부호율을 1/2로 고정하고 제안된 변조부호들의 성능을 조사한 결과, 레벨 수가 커서 최소거리가 큰 변조부호의 성능보다 낮은 레벨이기 때문에 최소거리가 작은 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권3호
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pp.205-214
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2015
In this paper, we propose a new approach to learning a discriminative model for figure/ground segmentation by incorporating the bag-of-features and conditional random field (CRF) techniques. We advocate the use of image patches instead of superpixels as the basic processing unit. The latter has a homogeneous appearance and adheres to object boundaries, while an image patch often contains more discriminative information (e.g., local image structure) to distinguish its categories. We use pixel-level sparse coding to represent an image patch. With the proposed feature representation, the unary classifier achieves a considerable binary segmentation performance. Further, we integrate unary and pairwise potentials into the CRF model to refine the segmentation results. The pairwise potentials include color and texture potentials with neighborhood interactions, and an edge potential. High segmentation accuracy is demonstrated on three benchmark datasets: the Weizmann horse dataset, the VOC2006 cow dataset, and the MSRC multiclass dataset. Extensive experiments show that the proposed approach performs favorably against the state-of-the-art approaches.
본 연구에서는 이차원 인접 심볼간 간섭(2D ISI) 및 인접 페이지간 간섭 (IPI)을 줄이는 홀로그래픽 저장장치를 위한 이차원 변조부호를 선택하는 문제를 고려한다. 변조부호 선택문제는 목적함수로 코드내부와 코드 상호간 인접심볼값의 차이를 최소화하고, 제약식으로는 사용된 심볼의 분포가 균등하며, 최소 해밍거리 조건이 주어진 이차정수계획법 모형으로 수식화되었다. 선택된 코드워드에서 고립된 픽셀의 발생여부를 검색하는 모형은 정수계획법 모형으로 수식화되었다. 제안된 모형들은 4-레벨 6/8 코드 및 2-레벨 6/8 코드에 적용되어 성능을 계산하였다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.252-256
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1998
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System), 다목적 적외선 영상시스템은 한국천문연구원에서 개발하고 있는 과학위성 3호의 주 탑재체이다. MIRIS 우주관측카메라는 한국에서 최초로 발사되는 천문우주관측용 적외선 우주망원경이다. 그 유효 구경은 80mm 이고, 탑재되는 검출기는 Teledyne사의 PICNIC $256{\times}256$ Array 이며, 이 검출기를 적용한 관측 화각(FoV)은 $3.67 deg{\times}3.67 deg$, Pixel Scale은 51.6 arcsec/pixel 이다. MIRIS는 현재 비행모델의 납품을 앞두고 우주환경 시험을 준비 및 진행하고 있으며, 시스템의 최적화 작업을 함께 수행하고 있다. 최근에 과학기술위성 3호의 발사체가 러시아 Dnepr로 결정되면서 시험 조건이 변경된 시험 항목에 대해서 EQM의 Sine진동, 충격 시험이 Qualification level로 진행되었다. 그리고 MIRIS 비행모델의 열진공 환경 시험 및 진동시험에 대한 준비 현황을 보고한다. MIRIS 비행 모델의 환경시험은 실제 위성이 겪는 acceptance level로 진행되며, 모든 시험을 통과하면 최종 납품이 이뤄질 예정이다. 또한 시스템의 최적화를 위해 수행했던 조립의 수정 항목들도 함께 보고한다.
Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
When Flat Panel Display (FPD) is made with backlight module, such as LED TV, it inherently suffers from the non-uniform backlight luminance problem that results in un-even brightness distribution throughout the TV screen. If the luminance of each pixel location of a TV screen as a function of the driving voltage can be measured, it can be used to compensate the non-uniformity of the backlight module. We use a carefully calibrated imaging system to take pictures of a TV screen at different levels of brightness and generate the compensation functions for the driving circuitry to correct the luminance level at each pixel location. Making use of the fact that the luminance of the screen is normally brightest at around the center of the screen and gradually decreases toward the border of the screen, the luminance of the whole TV screen is approximated by a mathematical function of the pixel locations. The parameters of the function are computed in the least square sense by the values of both the pixel luminance sent from the driving circuit and the grayscale value measured from the image taken by the imaging system. To justify the correction system, a simple second order polynomial function is used to approximate the luminance across the screen. When the driving circuit voltage is corrected according to the measured function, the variance of the screen luminance is reduced to one tenth of the one measured from the un-corrected TV screen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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