Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.11
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pp.71-81
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1999
In this paper, digital holographic data storage system is implemented to record and retrieve the color images using new direct access method and binary image processing. As a result of applying image processing via a proposed direct access method, we can reduce the number of data page than binary image processing using raw file and replay color image of resolution of $128{\times}80{\times}256$ (6.6KB). Also it is showed that the input data can be transformed into digital holograms regardless of any kinds of file such as character data, moving picture. etc.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.585-588
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2010
Recently, there is increasing concern about smart phone due to the release of Iphone and Android phone. Like the normal desktop application, using multimedia contents will have important role for smart phone application. The multimedia contents mentioned here mean Image and Video. The famous codecs for Image and video are Jpeg Mpeg and h.264, which is popular recently as a vedeo codec because of its high compression ratio compared with the other video codecs. In this paper, we will use Jpeg and H.264 encoded raw sequences. This paper will suggest how to decode and display effectively Jpeg and H.264 raw sequences arrived from socket stream. And we will show you the simulation result.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.6
no.2
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pp.1-9
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2011
The Communication Ocean and Meteorological Satellite(COMS), the first geostationary observation satellite, was successfully launched on June 27th in 2010. The raw data of Meteorological Imager(MI) and Geostationary Ocean Color Imager(GOCI), the main payloads of COMS, is delivered to end-users through the on-ground processing. The COMS Image Data Acquisition and Control System(IDACS) developed by Korea Aerospace Research Institute(KARI) in domestic technologies performs radiometric and geometric corrections to raw data and disseminates pre-processed image data and additional data to end-users through the satellite. Currently the IDACS is in the nominal operations phase after successful in-orbit testing and operates in National Meteorological Satellite Center, Korea Ocean Satellite Center, and Satellite Operations Center, During the in-orbit test period, validations on functionalities and performance IDACS were divided into 1) image data acquisition and transmission, 2) preprocessing of MI and GOCI raw data, and 3) end-user dissemination. This paper presents that IDACS' operational validation results performed during the in-orbit test period after COMS' launch.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.4
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pp.14-23
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2005
This paper proposes a method for matching two different images, especially satellite images. In the general image matching fields, when an image is compared to other image, they may have different properties on the size, contents, brightness, etc. If there is no noise in each image, in other words, they have identical pixel level and unchanged edges, the image matching method will be simple comparison between two images with pixel by pixel. However, in many applications, most of images to be matched should have much different properties. This paper proposes an efficient method for matching satellite images. This method is to match a raw satellite image with GCP chips. From this we can make a geometrically corrected image. The proposed method is based on wavelet transformation, not required any pre-processing such as histogram equalization, analysis of raw image like the traditional methods.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.22
no.2
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pp.73-82
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2004
A thermal transfer method was developed novel method to form the phosphor screen for monochrom VPT. This method have advantages of simple process, clean environment, saving raw material and running-cost. But now applying phosphor screen for thermal transfer method has been formed three layers (phosphor layer, ITO layer and thermal adhesive layer) on the PET film as substrate. This is complex process, consumption of raw-material and require of high cost. Also ITO paste at present has been imported from Japan. To improve these problems, we have developed ITO paste as conductive paste by using ITO sol and binder resin (AA3003). Ito paste as developed in this study has both conductive and excellent thermal transfer abilities. Thus we could manufacture phosphor screen formed two layers (phosphor layer and ITO layer).
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.2
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pp.162-169
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2019
This paper describes a thermal image processing algorithm for uncooled type TEC-less IR detector which is applicable to fire control system of small arms. We implemented a real-time gain and offset compensation algorithm based on polynomial approximation from the raw dataset which is acquired by two reference temperature of blackbody from various FPA(Focal Plane Array) temperature. Through the experiment, we analyzed the output characteristics of detector's raw-data and compared IR image quality to traditional non-uniformity correction method. It shows that the proposed method works well in all FPA temperature range with low residual non-uniformity.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.27
no.3
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pp.59-65
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2004
This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions which are coherent in color and texture space. These schemes are used for object-based image retrieval. Features for image retrieval are three color features from HSV color model and five texture features from Gray-level co-occurrence matrices. Once the feature extraction scheme is performed in the image, 8-dimensional feature vectors represent each pixel in the image. VQ algorithm is used to cluster each pixel data into groups. A representative feature table based on the dominant groups is obtained and used to retrieve similar images according to object within the image. The proposed method can retrieve similar images even in the case that the objects are translated, scaled, and rotated.
Slow sync is a photography technique where a user takes an image with long exposure and a camera flash to enlighten the foreground and background. Unlike short exposure with flash and long exposure without flash, slow sync guarantees the bright foreground and background in the dim environment. However, taking a slow sync image with a smartphone is difficult because the smartphone camera has continuous and weak flash and can not turn on flash if the exposure time is long. This paper proposes a deep learning method that input is a short exposure flash image and output is a slow sync image. We present a deep learning network with a weight map for spatially varying enlightenment. We also propose a dataset that consists of smartphone short exposure flash images and slow sync images for supervised learning. We utilize the linearity of a RAW image to synthesize a slow sync image from short exposure flash and long exposure no-flash images. Experimental results show that our method trained with our dataset synthesizes slow sync images effectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.19-25
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2023
In this paper, we propose a method for improving raw images captured in a low light condition based on deep learning considering the image signal processing. In the case of a smart phone camera, compared to a DSLR camera, the size of a lens or sensor is limited, so the noise increases and the reduces the quality of images in low light conditions. Existing deep learning-based low-light image processing methods create unnatural images in some cases since they do not consider the lens shading effect and white balance, which are major factors in the image signal processing. In this paper, pixel distances from the image center and channel average values are used to consider the lens shading effect and white balance with a deep learning model. Experiments with low-light images taken with a smart phone demonstrate that the proposed method achieves a higher peak signal to noise ratio and structural similarity index measure than the existing method by creating high-quality low-light images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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