본 논문에서는 초음파 회절 토모그라피를 위한 FBP와 BFP 영상복원 알고리즘에 관한 분해능을 연구하였다. 고정좌표계를 사용한 수정된 FBP 영상복원 알고리즘과 평면구조물에 적합한 BFP 영상복원 알고리즘을 이용하여 복원할 수 있는 토모그라픽 영상에 대한 분해능을 분석할 수 있는 모호함수를 유도하고 모의실험을 통하여 얻은 측방향 및 축방향 분해능을 분석하였다. 분석결과, FBP 영상복원 알고리즘에 대한 측방향 및 축방향의 3dB분해능은 각각 0.27파장, 0.70파장을 얻었으며, 또한 BFP 영상복원 알고리즘에 대한 측방향 및 축방향 분해능도 각각 0.39파장과 0.98파장으로 정량적으로 결정하였다. 따라서 본 연구를 통하여 수정된 FBP 영상복원 알고리즘과 BFP 영상복원 알고리즘은 회절 토모그라피를 위한 영상복원에 유용하게 이용할 수 있음을 확인하였다.
최근 고해상도위성의 개발 및 활용이 활발해지면서, 데이터 전송 및 처리를 위한 영상압축의 중요성이 대두되고 있다. 이에 발맞추어 CCSDS (Consultative Committee for Space Data Systems)에서는 고해상도위성의 영상압축권 고안인 CCSDS 122.0-B-1을 2005년 말에 발표했으며, 이는 향후 고해상도 위성의 영상압축에 널리 적용될 것으로 기대된다. 본 논문에서는 고해상도위성의 최근 동향을 알아보고, CCSDS 122.0-B-1 기반의 고해상도위성 영상압축 기술에 대해 설명하며, JPEG과 성능을 비교한 결과를 기술한다.
This paper presents a new image cache algorithm for real-time implementation of high-resolution color image warping. The cache memory is divided into four cache memory modules for simultaneous readout of four input image pixels in consideration of the color filter array (CFA) pattern of an image sensor and CFA image warping. In addition, a pipeline structure from the cache memory to an interpolator is shown to guarantee the generation of an output image pixel at each system clock cycle. The proposed image cache algorithm is applied to an FPGA-based real-time color image warping, and experimental results are presented to show the validity of the proposed method.
단일 영상 초해상도는 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 심층신경망을 적용한 초해상도 기법이 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 심층신경망 기반 초해상도 복원 기법보다 속도와 성능을 개선한 신경망 구조를 제안한다. 이를 위해 기존 기법의 단점을 분석하고 해결책을 제시한다. 제안하는 방법은 기존 기법의 5단계를 3단계로 줄여 효율성을 높였으며, 네트워크의 폭과 깊이에 대한 실험을 통해 가장 효율적인 신경망 구조를 연구하였다. 제안하는 방법의 성능과 속도를 알아보기 위해 비교 실험을 진행하였다. 제안하는 방법은 $1024{\times}1024$ 영상을 초당 148장 복원하는 속도를 나타냈으며, 4가지 데이터에 대해 기존 방법보다 복원 성능이 우수하였다.
classification of the satellite images provides information about land cover and/or land use. Quality of the classification result depends mainly on the spatial and spectral resolutions of the images. In this study, image fusion in terms of resolution merging, and band integration with multi-source of the satellite images; Landsat ETM+ and Ikonos were carried out to improve classification. Resolution merging and band integration could generate imagery of high resolution with more spectral bands. Precise image co-registration is required to remove geometric distortion between different sources of images. Combination of unsupervised and supervised classification of the fused imagery was implemented to improve classification. 3D display of the results was possible by combining DEM with the classification result so that interpretability could be improved.
Analysis of high-resolution satellite image becomes important for cartography, surveillance, and remote sensing. However, there are lots of problems to be solved for automatic analysis of high-resolution satellite image especially in urban area. The problems are originated from the increased complexity due to the unnecessary details and shadows, and time-varying illuminations. Because of such obstacles, it seems impossible to make automatic analysis. This paper proposes a way of change detection of buildings in urban area by using digital vector map. The proposed way makes the buildings on the vector map parameterized, and searches them in the preprocessed high-resolution image by using generalized Hough transform. The searched building objects are overlaid on the satellite image. The overlaid image can help to detect the change of building rapidly.
An automated surface-strain measurement system, named ASIAS, was developed by using the image processing and stereo vision techniques in the previous studies by the corresponding author and his coworkers. This system has been upgraded mainly to improve the accuracy through image enhancement, sub-pixel measurement, surface smoothing, etc., since the first version was released. The present study has still more improved the convenience of users as well as the accuracy of measurement by processing high resolution images 8 mega pixels or more which can be easily obtained from a portable digital steal camera. It is proved that high resolution image processing greatly decreases the measurement error and gives strain data without considerable deterioration of accuracy even when the deformed grids to be measured and the master grids for camera calibration are captured together in the same image, making the whole process of strain measurement much simpler.
현재 의료용으로 사용되고 있는 광섬유를 이용한 내시경은 굴절률이 다른 두 가지 유리로써(Step Index SI) 제작되고 있다. 이와 같은 내시경은 취급에 주의하여야 하는 근본적인 재료상의 문제점 외에도 영상 가이드의 최고 분해능이 5$\mu$m으로 제약되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 플라스틱을 이용하여 고 영상 분해능($7\mu\;m\~2.5\mu$m)을 가진 미세 내시경(Ultrathin Endoscope)용 영상 가이드의 분해능을 측정하였다. 그 각각의 플라스틱 광섬유 굴절률은 광섬유 중심으로부터 외곽까지 점차 감소하는 특성 (Graded Index GRIN)을 가지고 있다. 플라스틱 GRIN 영상가이드의 분해능 측정 결과. 마이크로 광섬유의 지름이 작아질수록 그 분해능이 증가되었고, 유리를 이용한 SI 영상 가이드 분해능과의 비교 연구 결과, 2배의 분해능을 가진 (2.5$\mu$m) 플라스틱 GRIN 영상가이드 제작이 가능함을 보였다. 이와 같은 플라스틱 GRIN 광섬유 다발은 의료 분야뿐 아니라 국방 및 산업분야의 새로운 광학적 설계에 많은 영향을 줄 것으로 기대된다.
다양한 분야에서 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 많은 고해상도 인공위성이 발사되고 있으며 발사예정에 있다. 본 논문은 DEM과 항공사진영상을 이용하여 임의의 궤도정보와 자세정보를 가지는 인공위성에 대하여 모의위성영상을 제작할 수 있는 두 가지 방법을 제안하였다. 제작된 모의위성영상의 센서모델에서 자세는 변화가 없는 것으로 가정하였고, 투영중심의 위치는 위성의 진행방향에 따라 변화하는 모델을 사용하였다. 또한 자세와 위치에 변화를 준 모의위성영상을 제작하여 입체시 가능성을 실험하였으며, 제작된 모의위성영상의 정확도를 검증하기 위해 공간전방 교회를 이용하여 검증하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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