The objective of this study is to characterize the landscape retaining dynamic character through the distinction between the spatial structure and the landscape. In this study, the landscape was characterized by the image of environment viewed by human being. Firstly, the landscape was disscussed in terms of such three element as the environment viewed by human being, the psychological detachment from the environment and the meaning of image. Secondly, the dynamic character of the landscape was determined by the comparision between the spatial structure of the static elements and the landscape experience through the case study Soshe garden. In the study found that landscape experience depend on the dynamic viewpoint and human views while the spatial structure is stable and static. This study also found that landscape is an open system which can be diachronically transformed by human value, while spatial structure is a synchronic closed system.
A straightforward strategy for particle image velocimetry (PIV) interrogation and post-processing has been proposed, aiming at reducing errors and clarifying vortex structures. The interrogation window size should be kept small to reduce bias error and improve spatial resolution. A spatial filter is then applied to the velocity field to reduce random error and clarify flow structure. The performance of three popular spatial filters were assessed: box filter, median filter, and local quadratic polynomial regression filter. In order to quantify random uncertainty, the image matching (IM) method is applied to an experimental dataset of homogeneous and isotropic turbulence (HIT) obtained by 2D-PIV. We statistically analyze the uncertainty propagation through the spatial filters, and verify the reduction in random uncertainty. Moreover, we illustrate that the spatial filters help clarify vortex structures using vortex identification criteria. As a result, PIV random uncertainty was reduced and the vortex structures became clearer by spatial filtering.
공간 분해능을 평가하기 위해서 이제까지는 일정하게 두 물체의 간격(이중 표적)을 근접한 것부터 점점 떨어진 간격으로 만들어진 테스트 패턴이나 팬텀을 이용하였다. 이러한 방법으로 공간분해능을 평가하면 분해능은 테스트용으로 제작된 팬텀에 있는 표적 간격으로 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하고자 1개의 단일 표적으로 공간 분해능을 간편하게 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안하고 검증한 것이다. 이를 위해 PSF 및 JND를 이용하여 공간 분해능을 추정하는 개념을 제시하였다. 이렇게 유도된 공간 분해능 추정 이론을 검증하기 위해, 상용 팬텀을 이용하여 실험하였다. 실험으로 얻어진 디지털 영상에서 라인 픽셀 프로파일을 구하기 위해 만든 LabVIEW 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 본 연구에서 유도한 단일 표적을 이용한 공간 분해능 추정 이론과 실험적으로 일치하는 것을 알 수 있었다. 실험 결과로 디지털 영상에서 공간분해능의 상대적 평가는 단일 표적을 가지고도 충분하다는 것을 증명할 수 있었다. 따라서 단일 표적 공간분해능 평가법을 이용하면 이제까지 사용되어 왔던 이중 표적을 이용한 공간분해능 평가의 한계를 극복할 수 있다.
Kim Jun-chul;Lee Young-ran;Shin Sung-woong;Kim Kyung-ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.641-644
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2005
This paper introduces an Interactive Feature Extraction (!FE) approach for the registration of satellite imagery by matching extracted point and line features. !FE method contains both point extraction by cross-correlation matching of singular points and line extraction by Hough transform. The purpose of this study is to minimize user's intervention in feature extraction and easily apply the extracted features for image registration. Experiments with these imagery dataset proved the feasibility and the efficiency of the suggested method.
Image resizing is to change an image size by upsampling or downsampling of a digital image. Most still images and video frames are given in a compressed domain on digital media. Image resizing of a compressed image can be performed in a spatial domain via decompression or recompression. In general, resizing of a compressed image in a compressed domain is much faster than that in a spatial domain. In this paper, we propose an approach to resize images in the integer discrete cosine transform (DCT) domain, which exploits the multiplication-convolution property of DCT.
The demand for handling images in digital form has increased dramatically in recent years. Digital image compression is required to store and transmit mass information in different from general information. JPEG(Joint Photographic Experts Group) committee founded by CCITT and ISO is define the still-image standard compression/restoration algorithm. JPEG is proposed the standard of grayscale and color still-image compression/restoration. In the image quality, JPEG is applicable to the various applications in which compression is able to from 1/10 to 1/50 without the visible obstacle. In this paper, we proposed that the proposed method enhance the compression ratio which is reducing the higher frequency in order to increasing the spatial redundancy in the image. The proposed method is using the low pass filter in order to reducing the higher frequency. The low-pass filters are using the median filter and convolution filter in the spatial domain, FFT filter in the frequency domain. We acquired the additive compression ratio reducing the higher frequency using the low-pass filter.
A new multiple-image encryption scheme that is based on a compressive ghost imaging concept along with a Fourier transform sampling principle has been proposed. This further improves the security of the scheme. The scheme adopts a Fourier transform to sample the original multiple-image information respectively, utilizing the centrosymmetric conjugation property of the spatial spectrum of the images to obtain each Fourier coefficient in the most abundant spatial frequency band. Based on this sampling principle, the multiple images to be encrypted are grouped into a combined image, and then the compressive ghost imaging algorithm is used to improve the security, which reduces the amount of information transmission and improves the information transmission rate. Due to the presence of the compressive sensing algorithm, the scheme improves the accuracy of image reconstruction.
In this paper, we present a content-based image retrieval method that is less sensitive to some rotations and translations of an image by using the fuzzy region segmentation. The algorithm retrieves similar images from a database using the two features of color and color spatial information. To index images, we use the average coordinates of color distribution to obtain the spatial information of each segmented region. Furthermore, we also propose the alternative to the ripple phenomenon, which is occurred in the conventional fuzzy region segmentation algorithm.
A new method, called dynamic space projection method that is suitable to remote sensing image, is adopted to encrypt GCP (ground control point) datum in this paper. The essence of this method is to encrypt enough GCP by using a few known GCP in order to realize the precise correction of remote sensing image. By making use of the method to the GCP datum encrypting and precise geometric correction of TM image and SPOT image, the precision of encrypted GCP is less than one pixel, the precision of precisely corrected image is less than two pixels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2113-2128
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2019
Image thresholding techniques introducing spatial information are widely used image segmentation. Some methods are used to calculate the optimal threshold by building a specific histogram with different parameters, such as gray value of pixel, average gray value and gradient-magnitude, etc. However, these methods still have some limitations. In this paper, an entropic thresholding method based on Gabor histogram (a new 2D histogram constructed by using Gabor filter) is applied to image segmentation, which can distinguish foreground/background, edge and noise of image effectively. Comparing with some methods, including 2D-KSW, GLSC-KSW, 2D-D-KSW and GLGM-KSW, the proposed method, tested on 10 realistic images for segmentation, presents a higher effectiveness and robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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