In landscape simulatin, it is necessary to express very realistic image generated by computer graphics. One solution is to use texture mapping; however, it needs a lot of work and time to obtain images for texture mapping since there are huge variety of images for buildings, roads, stations and so on, and the landscape image is diverse due to the weather and time. Especially, weathered images such as stain on walls, crack on roads and so forth, are needed to make the landscape image very realistic. These weathered images do not have to be strict so that it saves a lot of work and time for obtaining the images for texture mapping if we can generate a variety of weathered images automatically. Therefore, this paper describes how to generate a variety of weathered images automatically by changing the weathered shape of the original image.
To analyze temporal and spatial changes in vegetation, it is necessary to determine the associated continuous distribution and conduct growth observations using time series data. For this purpose, the normalized difference vegetation index, which is calculated from optical images, is employed. However, acquiring images under cloud cover and rainfall conditions is challenging; therefore, time series data may often be unavailable. To address this issue, La et al. (2015) developed a multilinear simulation method to generate missing images on the target date using the obtained images. This method was applied to a small simulation area, and it employed a simple analysis of variables with lower constraints on the simulation conditions (where the environmental characteristics at the moment of image capture are considered as the variables). In contrast, the present study employs variables that reflect the growth characteristics of vegetation in a greater simulation area, and the results are compared with those of the existing simulation method. By applying the accumulated temperature, the average coefficient of determination (R2) and RMSE (Root Mean-Squared Error) increased and decreased by 0.0850 and 0.0249, respectively. Moreover, when data were unavailable for the same season, R2 and RMSE increased and decreased by 0.2421 and 0.1289, respectively.
It will be very effective in studying fashion images that reflect society to investigate the process of the images of military uniforms becoming fashion with the images as the original or image changes in the military look in relation to The hyperreal of the Simulation phenomenon. The foundation of the study was set up by studying simulation and simulacra. Studying the simulation phenomenon in fashion was followed by explaining the aspects of simulacra and the hyperreal in image changes in fashion to study and analyze the simulation phenomenon of the military look based on the findings. The study examined the military look from the Industrial Age to modern times through simulation and the hyperreal in the military look of modern fashion through the changes of images that started with military uniforms. Those research efforts led to the following conclusions: Looking into fashion through the military look reveals that The hyperreal made its appearance in most cases with few cases of the 1st and 2nd simulacrum. And hyperreality was closely related to media in fashion under the influence of media. In short, fashion and copy are in an inseparable relation, and the hyperreality phenomenon has always been present in modern fashion.
The use of GEANT4 simulation toolkit has increased in the radiation medical field for the design of treatment system and the calibration or validation of treatment plans. Moreover, it is used especially on calculating dose simulation using medical data for radiation therapy. However, using internal visualization tool of GEANT4 detector constructions on expressing dose result has deficiencies because it cannot display isodose line. No one has attempted to use this code to a real patient's data. Therefore, to complement this problem, using the result of gMocren that is a three-dimensional volume-visualizing tool, we tried to display a simulated dose distribution and isodose line on medical image. In addition, we have compared cross-validation on the result of gMocren and GEANT4 simulation with commercial radiation treatment planning system. We have extracted the analyzed data of dose distribution, using real patient's medical image data with a program based on Monte Carlo simulation and visualization tool for radiation isodose mapping.
We present the FIMS/SPEAR FUV continuum map of The Taurus - Auriga - Perseus (TPA) complex, which is one of the largest local association of dark clouds located in (l,b)~([152,180],[-28,0]). We also present the result of FUV dust scattering simulation, which is based on Monte Carlo Radiative Transfer(MCRT) technique. Before the simulation we generate the model cloud using Hipparcos 77834 stars and the calculation of their E(B-V). From the density-integrated image and the cross section image of the modeled cloud we confirmed that the Taurus cloud is located in ~130pc. The cloud north of the California nebula is known for its two layered structure and we confirm that using the cross section image of the modeled cloud. In our modeled cloud, that two clouds are located at ~130pc and at ~300pc, respectively. Over the whole region the result image of simulation is well correlated with the diffuse FUV observed with FIMS/SPEAR. The dense core of the Taurus cloud, however, is not revealed completely in the map.
최근 인테리어에 관심을 가지는 인구가 증가함에 따라 세계적으로 인테리어 시장이 크게 성장하고 있으며, 글로벌 인테리어 업체들은 다양한 인테리어 요소에 대한 시뮬레이션 서비스를 개발하여 제공하고 있다. 벽지의 디자인은 가장 중요한 인테리어 요소임에도 불구하고, 기존 벽지 디자인 시뮬레이션 서비스들은 예상되는 결과물과 실제 결과물 간 차이, 긴 시뮬레이션 작업시간, 전문적인 기술의 필요 등의 단점으로 인해 사용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 벽지 인테리어 시뮬레이션을 위한 Cycle GAN(: Generative Adversarial Networks) 기반의 벽지 이미지 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 모양의 벽지가 사용된 인테리어 이미지 데이터를 기반으로 모델을 학습하여, 사용자에게 짧은 시간 내에 벽지 인테리어 시뮬레이션을 제공할 수 있다.
본 논문은 검출기의 비선형 모델을 바탕으로 유도된 영상 신호-잡음비(Image SNR)[1]의 분포도를 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 선형/비선형 이득값들의 변화에 따른 분포도의 특성을 분석한다. 특히, 이득값들의 변화에 따른 분포도의 영향은 운영중인 위성 카메라의 잡음 특성 변화에 상관없이 이득값들에 의한 영상 신호-잡음비 변화 가능성을 보여준다. 마지막으로 본 논문은 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 운영 변수(누적횟수, 노출시간) 선정과 관련된 최적화 방법에 대한 예시를 제시함으로써, 유도된 분포도의 유용성을 확인한다.
본 연구에서는 딥러닝을 통해 고해상도 광학 위성영상에 동종센서로 촬영한 영상을 참조하여 폐색 영역을 복원하는 방법을 제안하였다. 패치 단위로 분할된 영상에서 원본 영상의 화소 분포를 최대한 유지하며 폐색 영역을 모의한 영상과 주변 영상의 자연스러운 연속성을 위해 ConvNeXt 블록을 적용한 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 실험을 진행하였고 이를 3개의 실험지역에 대해 분석하였다. 또한, 학습패치 크기를 512*512화소로 하는 경우와 2배 확장한 1024*1024화소 크기의 적용 결과도 비교하였다. 서로 특징이 다른 3개의 지역에 대하여 실험한 결과, ConvNeXt CycleGAN 방법론이 기존의 CycleGAN을 적용한 영상, Histogram matching 영상과 비교하여 개선된 R2 값을 보여줌을 확인하였다. 학습에 사용되는 패치 크기별 실험의 경우 1024*1024화소의 패치를 사용한 결과, 약 0.98의 R2값이 산출되었으며 영상밴드별 화소 분포를 비교한 결과에서도 큰 패치 크기로 학습한 모의 결과가 원본 영상과 더 유사한 히스토그램 분포를 나타내었다. 이를 통해, 기존의 CycleGAN을 적용한 영상 및 Histogram matching 영상보다 발전된 ConvNeXt CycleGAN을 사용할 때 원본영상과 유사한 모의 결과를 도출할 수 있었고, 성공적인 모의를 수행할 수 있음을 확인하였다.
La, Phu Hien;Jeon, Min Cheol;Eo, Yang Dam;Nguyen, Quang Minh;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook
한국측량학회지
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제34권2호
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pp.121-132
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2016
This study proposes an approach for simulating high spatial resolution satellite images acquired under arbitrary sun-sensor geometry using existing images and 3D (three-dimensional) data. First, satellite images, having significant differences in spectral regions compared with those in the simulated image were transformed to the same spectral regions as those in simulated image by using the UPDM (Universal Pattern Decomposition Method). Simultaneously, shadows cast by buildings or high features under the new sun position were modeled. Then, pixels that changed from shadow into non-shadow areas and vice versa were simulated on the basis of existing images. Finally, buildings that were viewed under the new sensor position were modeled on the basis of open library-based 3D reconstruction program. An experiment was conducted to simulate WV-3 (WorldView-3) images acquired under two different sun-sensor geometries based on a Pleiades 1A image, an additional WV-3 image, a Landsat image, and 3D building models. The results show that the shapes of the buildings were modeled effectively, although some problems were noted in the simulation of pixels changing from shadows cast by buildings into non-shadow. Additionally, the mean reflectance of the simulated image was quite similar to that of actual images in vegetation and water areas. However, significant gaps between the mean reflectance of simulated and actual images in soil and road areas were noted, which could be attributed to differences in the moisture content.
Aesthetic consciousness of the body determines the form of clothing, reflecting the time and culture as well as the individual and society. Using 'body' to analyze the clothing form, my study develops a framework by which to classify the representation and non-representation of the body in fashion. Theoretically, this study draws from Jean Baudrillard's Simulation theory which maintains that simulation develops the whole edifice of representation. My study substitutes the successive phases of the image to that of (non) representing body in fashion. The correspondences between them are; first, 'image is the reflection of a basic reality' for the representation of physicality, second, 'image masks and perverts a basic reality' for the manipulation of physicality, third, 'image masks the absence of a basic reality' for the absence of physicality, and fourth, 'image bears no relation to any reality whatever' for the absence of body in fashion. Aesthetic ideal of the body is visualized in the form of a dress. Fashion continues to explore forms and images that transcend the traditional representations of the clothed body. My study suggests a framework to analyze bodily representation in fashion, focusing on the relationship between the clothes and body.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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