The coefficients of variation obtained from three typical vegetation indices of eight levels of multi-spatial resolution images in urban areas were employed to identify the optimum spatial resolution in terms of maintaining information quality. These multi-spatial resolution images were prepared by degrading 1 meter simulated, 16 meter ADEOS/AVNIR, and 30 meter Landsat-TM images. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Perpendicular Vegetation Index (PVI) and Soil Adjusted Ratio Vegetation Index (SARVI) were applied to reduce data redundancy and compare the characteristics of multi-spatial resolution image of vegetation indices. The threshold point on the curve of the coefficient of variation was defined as the optimum resolution level for the analysis with multi-spatial resolution image sets. Also, the results from the image segmentation approach of region growing to extract man-made features were compared with these multi-spatial resolution image sets.
Kim, Sang-Ho;Lee, Mi-Seon;Park, Geun-Ae;Kim, Seong-Joon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.1
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pp.15-20
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2007
This study is to apply QuickBird satellite image for the simulation of storm runoff in a small rural watershed. For a $1.05km^2$ watershed located in Goesan-Gun of Chungbuk Province, the land use from the QuickBird image was produced by on-screening digitising after ortho-rectifying using 2 m DEM. For 3 cases of land use, soil and elevation scale (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000), SCS-CN and the watershed physical parameters were prepared for the storm runoff model, HEC-HMS (Hydrologic Modelling System). The model was evaluated for each case and compared the simulated results with couple of selected storm events.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.12
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pp.35-41
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2018
In this paper, we propose a swarm-based possibilistic c-means(PCM) algorithm in order to overcome the problems of PCM, which are sensitiveness of clustering performance due to initial cluster center's values and producing coincident or close clusters. To settle the former problem of PCM, we adopt a swam-based global optimization method which can be provided the optimal initial cluster centers. Furthermore, to settle the latter problem of PCM, we design an adaptive thresholding model based on the optimized cluster centers that yields preliminary clustered and un-clustered dataset. The preliminary clustered dataset plays a role of preventing coincident or close clusters and the un-clustered dataset is lastly clustered by PCM. From the experiment, the proposed method obtains a better performance than other PCM algorithms on a simulated magnetic resonance(MR) brain image dataset which is corrupted by various noises and bias-fields.
Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.364-373
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2022
Image morphing methods make seamless transition changes in the image and mask the meaningful information attached to it. This can be detected by traditional machine learning algorithms and new emerging deep learning algorithms. In this research work, scope of different Hybrid learning approaches having combination of Deep learning and Machine learning are being analyzed with the public dataset CASIA V1.0, CASIA V2.0 and DVMM to find the most efficient algorithm. The simulated results with CNN (Convolution Neural Network), Hybrid approach of CNN along with SVM (Support Vector Machine) and Hybrid approach of CNN along with Random Forest algorithm produced 96.92 %, 95.98 and 99.18 % accuracy respectively with the CASIA V2.0 dataset having 9555 images. The accuracy pattern of applied algorithms changes with CASIA V1.0 data and DVMM data having 1721 and 1845 set of images presenting minimal accuracy with Hybrid approach of CNN and Random Forest algorithm. It is confirmed that the choice of best algorithm to find image forgery depends on input data type. This paper presents the combination of best suited algorithm to detect image morphing with different input datasets.
Near-infrared (NIR) sensing technology using CMOS image sensors is used in many applications, including automobiles, biological inspection, surveillance, and mobile devices. An intuitive way to improve NIR sensitivity is to thicken the light absorption layer (silicon). However, thickened silicon lacks NIR sensitivity and has other disadvantages, such as diminished optical performance (e.g. crosstalk) and difficulty in processing. In this paper, a pixel structure for NIR sensing using a stacked CMOS image sensor is introduced. There are two photodetection layers, a conventional layer and a bottom photodiode, in the stacked CMOS image sensor. The bottom photodiode is used as the NIR absorption layer. Therefore, the suggested pixel structure does not change the thickness of the conventional photodiode. To verify the suggested pixel structure, sensitivity was simulated using an optical simulator. As a result, the sensitivity was improved by a maximum of 130% and 160% at wavelengths of 850 nm and 940 nm, respectively, with a pixel size of 1.2 ㎛. Therefore, the proposed pixel structure is useful for NIR sensing without thickening the silicon.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.3
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pp.60-66
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1999
The purpose of this study is to design and materialize the simulated courseware which is based on new educational environments and student-based education. The scope of this study is reflection and refraction of in the physics of high school. This paper introduce the theoretical background of courseware and investigate the structure and process of the teaching-theory by visualized computer simulation. We applied the basic concept about the reflection and refraction of light and explained the simulated images of spherical mirror and lens with the principles expressions and relative image forms. The last we simulated the various kinds of the images, shapes and distance of the images by changing the distance of object and focus which are made by computer simulation.
This study aimed at establishing the multi-ranged approach on data acquisition technique for rural landscape planning, which tried categorization, grading and transferring of landscape elements in the more detailed level. For the systematic management of database for the topographic informations in the village level, a kind of the aerial photographing techniques with UAV(Unmanned Aerial Vehicle) was used and its resultant data for the landscape simulation of the rural village, which in turn helped the convenient approach to understanding of its comprehensive spatial structure. The image data from aerial photography was systematically processed through; First, after revision of the distorted one, the image map was adjusted with the topographical and cadastral maps. Second, the farm houses and buildings, and other facilities difficult to find out in the topographical map was digitally read from the adjusted image. The topographical landscape view of rural village was simulated on the base of DEM(Digital Elevation Model) and the 3-dimensional shapes of farm houses and buildings were automatically modelled using the input system developed by the author. In conclusion, the aerial image information adjusted with the edited maps could give more intuitive and detailed villagescape than the ordinary one and through landscape simulation of the rural village, its topography, features of houses/buildings and spatial distribution of land uses were effectively reproduced. And, by the linkage between field survey and photographed/simulated results of the typical landscape elements using hyper-link method, it would be expected to develop as an effective visualization technique of rural landscape.
The purpose of this study was to compare the canal configuration after shaping by ProTaper rotary files and ProTaper hand files in resin simulated canals. Forty resin simulated canals with a curvature of J-shape and S-shape were divided into four groups by 10 blocks each Simulated root canals in resin block were prepared by ProTaper rotary files and ProTaper hand files using a crown-down pressureless technique All simulated canals were prepared up to size $\#25$ file at end-point of preparation. Pre- and post-instrumentation images were recorded with color scanner. Assessment of canal shape was completed with an image analysis program. Measurements were made at 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 and 7 mm from the apex. At each level, outer canal width, inner canal width, total canal width, and amount of transportation from original axis were recorded. Instrumentation time was recorded. The data were analyzed statistically using independent t-test. The result was that ProTaper hand files cause significantly less canal transportation from original axis of canal body and maintain original canal configuration better than ProTaper rotary files, however ProTaper hand files take more shaping time.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.1
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pp.14-26
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2010
This study investigates the effectiveness of fashion coordination presentation formats when people buy apparel products online. This study conducted an online survey with 595 females who shopped online at the simulated website by a single apparel plan picture (n=189), coordination plane picture (n=187), and 3-D coordination image (n=216). For data analysis, factor analysis, Cronbach's alpha, MANCOVA, ANOVA, Duncan test, correlation analysis, and chi-square are used. The results of this study are: First, the hedonic shopping value was significantly the highest when respondents shopped at a 3-D coordination image shopping mall, the next highest-scored presentation type was the coordination plane picture, and the case of presenting only the single apparel picture was significantly the lowest. The utilitarian shopping value and information shopping value were higher in the coordination plane picture and the 3-D coordination image shopping mall than the single apparel picture. Second, transactions satisfaction was high when respondents shopped at a 3-D coordination image, coordination plane image, and single apparel image in decreasing order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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