A T$_1$ topological space X is called an almost GP-space if every dense G$_{\delta}$-set of X has nonempty interior. The behaviour of almost GP-spaces under taking subspaces and superspaces, images and preimages and products is studied. If each dense G$_{\delta}$-set of an almost GP-space X has dense interior in X, then X is called a GID-space. In this paper, some interesting properties of GID-spaces are investigated. We will generalize some theorems that hold in almost P-spaces.
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm which finds the optimal texture from the restricted number of multi-view images. The X-Y plane of the normalized object space is divided into triangular patches. The depth value of the node is determined by applying the block based disparity compensation method and then the texture of the each patch is extracted by applying the affine transformation patch is extracted by applying the affine transformation based disparity compensation method to the multi-view images. We restricted the number of images contributed to determining the texture comapred to traditional methods which use all the multi-view images in the texture extraction. Experimental results show that the SNR of images encoded by the proposed algorithm is better than that of imaes encoded by the traditional method by the amount about 0.2dB for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa. The recovered images from the encoded data by the proposed method show the better visual images than the recovered images from the encoded data by the traditional methods.
Kim, Il-Joong;Seon, Kwang-Il;Min, Kyoung-Wook;Han, Wonyong;Edelstein, Jerry
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.37
no.2
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pp.99.2-99.2
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2012
We updated the far-ultraviolet (FUV) spectral images of the entire Vela supernova remnant (SNR) using newly processed FIMS/SPEAR data. In the present study, we compare the newly produced FUV images with the X-ray and $H{\alpha}$ images, and examine how the Vela SNR evolves and interacts with the ambient medium on a global scale. The comparison with X-ray images has revealed a FUV filamentary feature corresponding with the boundary of the northeast-southwest asymmetry of the X-ray shell. The relatively low O IV] ${\lambda}1404$ to O III] ${\lambda}{\lambda}1661$, 1666 ratio estimated on the FUV filament is compatible with the previous proposal that the observed asymmetry of the Vela SNR could be due to the ${\gamma}2$ Velorum stellar wind bubble (SWB). The southwest FUV features surrounding a faint extended X-ray region are characterized as the region where the Vela SNR is interacting slightly stronger with ambient mediums within the dim X-ray southwest section. From a comparison with the $H{\alpha}$ image, we identify a ring-like $H{\alpha}$ feature overlapped with an extended hot X-ray feature of similar size and two local peaks of C IV ${\lambda}{\lambda}1548$, 1551 emission. Their morphologies are consistent with the expected shape when the $H{\alpha}$ ring is in direct contact with the near or far side of the Vela SNR. We suggest that the B3V-type star HD 76161 found at the center of the $H{\alpha}$ ring would be the exciting source of the H II region.
Kim, Dae-Won;Byun, Yong-Ik;Kim, Su-Yong;Kang, Yong-Woo;Han, Won-Yong;Moon, Hong-Kyu;Yim, Hong-Suh
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.22
no.4
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pp.385-392
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2005
We developed an algorithm to efficiently detect streaks in survey images and made a performance test with YSTAR-NEOPAT images obtained by the 0.5m telescope stationed in South Africa. Fast moving objects whose apparent speeds exceed 10 arcsec/min are the main target of our algorithm; these include artificial satellites, space debris, and very fast Near-Earth Objects. Our algorithm, based on the outline shape of elongated sources employs a step of image subtraction in order to reduce the confusion caused by dense distribution of faint stars. It takes less than a second to find and characterize streaks present in normal astronomical images of 2K format. Comparison with visual inspection proves the efficiency and completeness of our automated detection algorithm. When applied to about 7,000 time-series images from YSTAR telescope, nearly 700 incidents of streaks are detected. Fast moving objects are identified by the presence of matching streaks in adjoining frames. Nearly all of confirmed fast moving objects turn out to be artificial satellites or space debris. Majority of streaks are however meteors and cosmic ray hits, whose identity is often difficult to classify.
In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.
Cave on the Moon is considered as the most appropriate place for human to live during the frontier lunar exploration. While the lava flows, the outer crust gets cooled and solidified. Then, the empty space is remained inside after lava flow stops. Such empty space is called the lava caves. Those lava tubes on the Earth are formed mostly by volcanic activity. However, the lava tubes on satellite like Moon and planet like Mars without volcanic activity are mostly formed by the lava flow inside of the crater made by large meteorite impact. Some part of lava tube with collapsed ceiling appears as the entrance of the cave. Such area looks like a deep crater so called a pit crater. Four large pit craters with diameter of > 60 m and depth of > 40 m are found without difficulty from Kaguya and LRO mission image archives. However, those are too deep to use as easily accessible human frontier base. Therefore, now we are going to identify some smaller lunar caves with accessible entrances using LRO camera images of 0.5 m/pixel resolution. Earth's lava caves and their entrances are well photographed by surface and aerial camera in immense volume. Thus, if the image data are sorted and archived well, those images can be used in comparison with the less distinct lunar cave and entrance images due to its smaller size. Then, we can identify the regions on the Moon where there exist caves with accessible entrances. The database will be also useful in modeling geomorphology for lunar and Martian caves for future artificial intelligence investigation of the caves in any size.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.2
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pp.365-380
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2022
The target detection algorithm based on supervised learning is the current mainstream algorithm for target detection. A high-quality dataset is the prerequisite for the target detection algorithm to obtain good detection performance. The larger the number and quality of the dataset, the stronger the generalization ability of the model, that is, the dataset determines the upper limit of the model learning. The convolutional neural network optimizes the network parameters in a strong supervision method. The error is calculated by comparing the predicted frame with the manually labeled real frame, and then the error is passed into the network for continuous optimization. Strongly supervised learning mainly relies on a large number of images as models for continuous learning, so the number and quality of images directly affect the results of learning. This paper proposes a dataset STAR-24K (meaning a dataset for Space TArget Recognition with more than 24,000 images) for detecting common targets in space. Since there is currently no publicly available dataset for space target detection, we extracted some pictures from a series of channels such as pictures and videos released by the official websites of NASA (National Aeronautics and Space Administration) and ESA (The European Space Agency) and expanded them to 24,451 pictures. We evaluate popular object detection algorithms to build a benchmark. Our STAR-24K dataset is publicly available at https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K.
Images taken with the Chandra X-ray telescope have for the the first time revealed the central, wind-driven, hot bubble (Chu et al. 2001), while Hubble Space Telescope (HST) WFPC2 images of the Cat's Eye nebula, NGC 6543, show that the temperature of the halo region of angular radius ~ 20", is much higher than that of the inner bright H II region. With the coupling of a photoionization calculation to a hydrodynamic simulation, we predict the observed 〔O III〕 line intensities of the halo region with the same O abundance as in the core H II region: oxygen abundance gradient does not appear to exist in the NGC 6543 inner halo. An interaction between a (leaky) fast stellar wind and halo gas may cause the higher excitation temperatures in the halo region and the inner hot bubble region observed with the Chandra X-ray telescope.
In this paper, a content-based image retrieval scheme based on scale-space theory is proposed. The existing methods using scale-space theory consider all scales for image retrieval,thereby requiring a lot of computation. To overcome this problem, the proposed algorithm utilizes amodified histogram intersection method to select candidate images from database. The relative scalebetween a query image and a candidate image is calculated by the ratio of histograms. Feature pointsare extracted from the candidates using a corner detection algorithm. The feature vector for eachfeature point is composed of RGB color components and differential invariants. For computing thesimilarity between a query image and a candidate image, the euclidean distance measure is used. Theproposed image retrieval method has been applied to various images and the performance improvementover the existing methods has been verified.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2005.10a
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pp.96-99
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2005
One of the characteristics of contemporary interior design is the prominence of material and its challenge to the established concept of interior design. As material has risen to the new element of design, losing its old concept as something secondary surrounding space, it had become an useful instrument to create unique images as well as to express the paradigm of space that modern society demands. The active role of material has made itself one of the primary elements that make a difference in design. Particularly in commercial spaces where sales are important and attractive spaces are needed, material has been emergent conveying its appling to consumers. Therefore, this study analyses the materiality that material has and its characteristics represented as images in commercial spaces. With the analysis, it researches further into the unlimited possibility of material and show the way for modern interior design to head for.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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