Hyperspectral images are often contaminated with stripe noise, which severely degrades the imaging quality and the precision of the subsequent processing. In this paper, a variational model is proposed by employing spectral-spatial adaptive unidirectional variation and a sparse representation. Unlike traditional methods, we exploit the spectral correction and remove stripes in different bands and different regions adaptively, instead of selecting parameters band by band. The regularization strength adapts to the spectrally varying stripe intensities and the spatially varying texture information. Spectral correlation is exploited via dictionary learning in the sparse representation framework to prevent spectral distortion. Moreover, the minimization problem, which contains two unsmooth and inseparable $l_1$-norm terms, is optimized by the split Bregman approach. Experimental results, on datasets from several imaging systems, demonstrate that the proposed method can remove stripe noise effectively and adaptively, as well as preserve original detail information.
To construct GIS successfully, mapping technology, primary S/W technology, and DB tool technology are necessarily required. Among them, the mapping technology is the most important one in constructing a GIS spatial database that needs much time and effort. In this paper, we designed and implemented a systematic and effective vectoring tool. The general vectoring process was analyzed and parted into an automated part and a remaining part for increasing overall efficiency. We also proposed a multi -level representation method for vector data and applied it to the developed vect1lring tool. We could verify usefulness of the proposed representation method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.359-366
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2019
Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.11
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pp.2679-2689
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1997
In this paper, a multimedia authoring system using temporal/spatial synchronization manager is designed and implemented to support easy and efficient generation of multimedia title. For this goal, a flowchart-oriented logic generator which represents a title author's design intent into a practical title composition logic without extra translation process, and a logic interpreter which translate and implement the generated title logic, are designed. Furthermore, a temporal/spatial synchronization manager which manages temporal/spatial synchronization information between media data for multimedia representation, is designed. Especially, a temporal specification model and MRL, a formal language for the model, are designed to synchronize the temporal relation between media objects. The MRL represents a complex temporal relation by simple and clear form, and synchronizes efficiently multimedia representation according to the author's intent. A presentation frame editor which makes coincidence between visible size of representation media and attachment point, is implemented for spatial synchronization.
When quantitative representation and reasoning about space is difficult or impossible in a real world, we can use qualitative representation and reasoning. RCC-8 is a well-known qualitative method for 2D space. RCC-8, in which a basic ontological primitive entity for space is a region, shows the connection-based logics and the conceptual neighbors and transitions of topological status between two regions. The transitions happen by changing position or size of regions. However, more aspects have to be considered for representing and reasoning of the world. We propose a modified and extended method QSR-14 for qualitative spatial representation and reasoning of a dynamic physical 2D world in the gravitation field. We mention the need of a global reference frame and describe QSR-14 in detail for representing and reasoning of physical and chemical changes of a real world using the global reference frame. We believe QSR-14 is appropriate for the qualitative spatial representation and reasoning of a dynamic physical world. The usefulness of QSR-14 is shown with several examples.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1477-1491
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2017
Inspired by the multi-scale nature of hippocampal place cells, a biologically inspired model based on a multi-scale spatial representation for goal-directed navigation is proposed in order to achieve robotic spatial cognition and autonomous navigation. First, a map of the place cells is constructed in different scales, which is used for encoding the spatial environment. Then, the firing rate of the place cells in each layer is calculated by the Gaussian function as the input of the Q-learning process. The robot decides on its next direction for movement through several candidate actions according to the rules of action selection. After several training trials, the robot can accumulate experiential knowledge and thus learn an appropriate navigation policy to find its goal. The results in simulation show that, in contrast to the other two methods(G-Q, S-Q), the multi-scale model presented in this paper is not only in line with the multi-scale nature of place cells, but also has a faster learning potential to find the optimized path to the goal. Additionally, this method also has a good ability to complete the goal-directed navigation task in large space and in the environments with obstacles.
Euclidean Voronoi diagram of spheres in 3-dimensional space has not been explored as much as it deserves even though it has significant potential impacts on diverse applications in both science and engineering. In addition, studies on the data structure for its topology have not been reported yet. Presented in this, paper is the topological representation for Euclidean Voronoi diagram of spheres which is a typical non-manifold model. The proposed representation is a variation of radial edge data structure capable of dealing with the topological characteristics of Euclidean Voronoi diagram of spheres distinguished from those of a general non-manifold model and Euclidean Voronoi diagram of points. Various topological queries for the spatial reasoning on the representation are also presented as a sequence of adjacency relationships among topological entities. The time and storage complexities of the proposed representation are analyzed.
As the modern techniques have improved, people intend to store and manage the information on the web. Especially, it is the image data that is given a great deal of weight of the information because of the development of the scan and popularization of the digital camera and the cell-phone's camera. However, most image retrieval systems are still based on the text annotations while many images are creating everyday on the web. In this paper, we suggest the new approach for the semantic image retrieval using the RDF metadata based on the representation of the spatial relationships. For the semantic image retrieval, firstly we define the new vocabularies to represent the spatial relationships between the objects in the image. Secondly, we write the metadata about the image using RDF and new vocabularies. Finally. we could expect more correct result in our image retrieval system.
This study investigated the types of the 3D geometric thinking and spatial reasoning through the observation of the 2D representing activities for representing the 3D geometrical objects with preservice secondary mathematics teachers. For this purpose, the 43 sophomoric students in college of education were divided into 10 groups and observed their group task performance on the basis of the representation they used. Observed processes were all recorded and the participants were interviewed based on the task. As a result, the role of physical object that becoming the object of geometric thinking and spatial reasoning, and diverse strategies and phenomena of the process that representing the 3D geometric figures in 2D were discovered. Furthermore, these processes of representing were assumed to be influenced by experience and study practice of students, and various forms of representing process were also discovered in the process of small group activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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