The spread of satellite image increases various services using it. Especially, 3D visualization services of the whole earth such as $Google\;Earth^{TM}$ and $Virtual\;Earth^{TM}$ or 3D GIS services for several cities provide realistic geometry information of buildings and terrain of wide areas. These service can be used in the various fields such as urban planning, improvement of roads, entertainment, military simulation and emergency response. The research about extracting the building and terrain information effectively from the high-resolution satellite image is required. In this paper, presents a system for effective extraction of the building model from a single high-resolution satellite image, after examine requirements for building model extraction. The proposed system utilizes geometric features of satellite image and the geometric relationship among the building, the shadow of the building, the positions of the sun and the satellite to minimize user interaction. Finally, after extracting the 3D building, the fact that effective extraction of the model from single high-resolution satellite will be show.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1117-1123
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2021
Object recognition is to identify the location and class of a specific object by analyzing the given image when a specific image is input. One of the fields in which object recognition technology is actively applied in recent years is autonomous vehicles, and this paper describes the trend of image-based object recognition artificial intelligence technology in autonomous vehicles. The image-based object detection algorithm has recently been narrowed down to two methods (a single-step detection method and a two-step detection method), and we will analyze and organize them around this. The advantages and disadvantages of the two detection methods are analyzed and presented, and the YOLO/SSD algorithm belonging to the single-step detection method and the R-CNN/Faster R-CNN algorithm belonging to the two-step detection method are analyzed and described. This will allow the algorithms suitable for each object recognition application required for autonomous driving to be selectively selected and R&D.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.44
no.2
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pp.78.1-78.1
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2019
There are a huge number of faint objects that have not been observed due to the lack of large and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional image stacking technique or the expensive large and deep surveys. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) stripe 82 which provide repeatedly scanned imaging data, a training data set is constructed: g-, r-, and i-band images of single pass data as an input and r-band co-added image as a target. Out of 151 SDSS fields that have been repeatedly scanned 34 times, 120 fields were used for training and 31 fields for validation. The size of a frame selected for the training is 1k by 1k pixel scale. To avoid possible problems caused by the small number of training sets, frames are randomly selected within that field each iteration of training. Every 5000 iterations of training, the performance were evaluated with RMSE, peak signal-to-noise ratio which is given on logarithmic scale, structural symmetry index (SSIM) and difference in SSIM. We continued the training until a GAN model with the best performance is found. We apply the best GAN-model to NGC0941 located in SDSS stripe 82. By comparing the radial surface brightness and photometry error of images, we found the possibility that this technique could generate a deep image with statistics close to the stacked image from a single-pass image.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.27
no.11
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pp.1260-1269
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2003
This paper endeavors to examine the most suitable formal dress design for mid-aged men who lives in Kwangju, the Republic of Korea. Visual effect in associate design is considered with adjustment, figured and the body type. There are partly similarity differences in associate design visual effect by one's shape and clothes design. Firstly, in thin type, striped figured suit is the most attractive. Single adjustment suit with striped figured tend to be attractive, young and modernistic. Single adjustment without figured is felt the mellowest. Secondly, in standard type, the suit without figured is perceived the most attractive and masculine. The suit with striped figured is looked more young. Single adjustment suit without figured is the most attractive and mellow also single adjustment with figured is felt the youngest. Double adjustment without figured is felt mellow and with striped figured is felt the most modernistic and familiar. Also double adjustment suit with check figured is felt more modernistic. Thirdly, in pyknic type, the solid figured and striped figured of the suits are felt more masculine and single without figured is thought attractive. Single adjustment with check figured is common image. Also, double adjustment with stripe figured is perceived attractive. In conclusion, the adjustment, number of button and figure are very important facts for the clothes for giving whole visual effect of men's suit.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.05c
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pp.120-123
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2003
To investigate the characteristics of the single dendrimer molecule, we attempt to measure morphology and electrical properties of the self-assembled dendrimer on Au (111)substrate with SPM(scanning probe microscopy). The same self-assembly procedure was used for two different concentrations, $10{\mu}mol/ml$ and $100{\mu}mol/ml$. The case of lower concentration, we can measure the diameter and the height of the single molecule with the tapping mode AFM image. The imaged single molecules were dome shaped and the average diameter and height were 15.6 nm, 1.2 nm respectively. From these sizes, we can calculate the volume of the single molecule. The volume of the single molecule was estimated about $116nm^3$. However, that of higher concentration, it is difficult to obtain obvious image of the single molecule. To add to, I-V characteristics were investigated using STM, on which the phenomenon of negative differential resistance (NDR)was observed between 0.14 V and 0.24 V reproductively.
The purpose of this study was to present a non-photorealistic rendering technique that is efficient in single images and moving images. In case of single images, they could be processed in a real-time base by realizing flow-based DoG filter and bilateral filter, which have been frequently used in the single image NPR technique recently, in the CUDA environment. In case of moving images, the investigator presented not the existing method of NPR moving images which generating images by applying the single image NPR technique to every frame, but the method of using the single image NPR technique in the first frame and stylizing it, and then of using the motion vector-based pixel mapping in the second frame on and copying the bright values of pixels that move on the frame into the location of next frame's motion vector, thus reducing unnecessary volume of calculation and maintaining the consistency between frames. In this study, the performance of this method was proved via an experiment.
Hitherto, spatial resolution has commonly been evaluated by test patterns or phantoms built on some specific distances (from close to far) between two objects (or double targets). This evaluation method's shortcoming is that resolution is restricted to target distances of phantoms made for test. Therefore, in order to solve the problem, this study proposes and verifies a new method to efficiently test spatial resolution with a single target. For the research I used PSF and JND to propose an idea to measure spatial resolution. After that, I made experiments by commonly used phantoms to verify my new evaluation hypothesis inferred from the above method. To analyse the hypothesis, I used LabVIEW program and got a line pixel from digital image. The result was identical to my spatial-resolution hypothesis inferred from a single target. The findings of the experiment proves only a single target can be enough to relatively evaluate spatial resolution on a digital image. In other words, the limit of the traditional spatial-resolution evaluation method, based on double targets, can be overcome by my new evaluation one using a single target.
Shadow is a common phenomenon observed in natural scenes, but it has a negative influence on image analysis such as object recognition, feature detection and scene analysis. Therefore, the process of detecting and removing shadows included in digital images must be considered as a pre-processing process of image analysis. In this paper, the existing methods for acquiring 1D invariant images, one of the feature elements for detecting and removing shadows contained in a single natural image, are described, and a method for obtaining 1D invariant images based on linear regression has been proposed. The proposed method calculates the log of the band-ratio between each channel of the RGB color image, and obtains the grayscale image line by linear regression. The final 1D invariant images were obtained by projecting the log image of the band-ratio onto the estimated grayscale image line. Experimental results show that the proposed method has lower computational complexity than the existing projection method using entropy minimization, and shadow detection and removal based on 1D invariant images are performed effectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2997-3017
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2020
With the advancement in the field of image processing, images are being processed using various image processing algorithms. Nowadays, many efficient content-aware image resizing techniques are being used to safeguard the prominent regions and to generate better results that are visually appealing and pleasing while resizing. Advancements in the new display device with varying screen size demands the development of efficient image resizing algorithm. This paper presents a survey on various image retargeting methods, comparison of image retargeting results based on performance, and also exposes the main challenges in image retargeting such as content preservation of important regions, distortion minimization, and improving the efficiency of image retargeting methods. After reviewing literature from researchers it is suggested that the use of the single operator in image retargeting such as scaling, cropping, seam carving, and warping is not sufficient for obtaining satisfactory results, hence it is essential to combine multiple image retargeting operators. This survey is useful for the researchers interested in content-aware image retargeting.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.1
s.343
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pp.59-64
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2006
The slope of the ramp generator in a single slope ADC(analog-to-digital converter) suffers from process and frequency variation. This variation in ramp slope causes ADC gain variation and eventually limits the performance of the ISP(image signal processing) in a CIS(CMOS image sensor) that uses the single slope ADC. This paper proposes a ramp slope BISC(built-in-self-calibration) scheme for CIS. The CIS with proposed BISC was fabricated with a $0.35{\mu}m$ process. The measurement results show that the proposed architecture effectively calibrate the ramp slope against process and clock frequency variation. The silicon area overhead is less than $0.7\%$ of the full chip area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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