• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제55권3호
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• pp.741-752
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• 2015

We introduce the warping crossing polynomial of an oriented knot diagram by using the warping degrees of crossing points of the diagram. Given a closed transversely intersected plane curve, we consider oriented knot diagrams obtained from the plane curve as states to take the sum of the warping crossing polynomials for all the states for the plane curve. As an application, we show that every closed transversely intersected plane curve with even crossing points has two independent canonical orientations and every based closed transversely intersected plane curve with odd crossing points has two independent canonical orientations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.137-148
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• 1998

본 논문에서 고해상도 위성영상의 정밀 기하학적 보정에 대하여 기술한다. 일반적으로 GCP로부터 영상과 기준 지도 사이의 다하식을 유도하는 polynomial warping 방법인 경우 원하는 정확도를 얻기위해 영상 전체를 골고루 분포된 많은 GCP를 요구하게 된다. 하지만 제안되는 알고리즘은 위성-센서-궤도-지구 간의 기하학적 모델을 바탕으로 2-3개의 GCP만으로도 전체 영상을 매우 정확히 보정할 수 있다. 개발된 알고리즘은 GCP를 순차적으로 사용하여 부정확한 초기 궤도 및 자세 정보를 정밀하게 추정하고 이러한 추정은 Kalman filter를 사용하여 이루어진다. 이 알고리즘은 현재 우리별 3호의 전처리 소프트웨어에 통합되어 구현되어 있으며 앞으로 우리별 3호 영상뿐 아니라 다목적실용위성 영상의 정밀 기하학적 보정에 사용될 예정이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.373-380
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• 2003

대부분의 저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 심한 렌즈 왜곡을 보이고 있다. 본 연구의 목적은 렌즈의 기하학적 왜곡에 의한 영상 품질의 저하를 보정하려는 것으로 Tsai의 카메라 캘리브레이션 방법을 단순화한 렌즈 왜곡 변수 계산 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서는 카메라 캘리브레이션 과정의 단순화를 위해 scale factor ratio 및 이미지 센터를 처리하는 실질적인 방식에 대해 보고하며 정량적인 이미지 품질 척도를 이용하여 왜곡보정 효과를 측정함으로써 제안된 방법의 타당성을 보인다. 한편, 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서의 결과를 바탕으로 이미지 워핑을 적용하기 위해 역공간 매핑 방식을 적용하는 경우 본 연구에서 적용된 방사상 렌즈 왜곡 모델의 정확한 해를 구하기 위해서는 3차 방정식의 해를 구하여야 한다. 본 논문에서는 정보기기로의 내장형 구현에 필수적인 실시간 처리를 목적으로 2차 방정식으로의 근사화 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 근사화 방법의 실시간 구현 가능성을 보이며 아울러 3차 방정식의 해를 이용한 이미지 워핑의 경우와 성능이 동등함을 보인다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.252-256
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• 1998

Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1531-1540
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• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제23권1호
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• pp.39-47
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• 2000

In this study, we showed a comparison and analysis making use of DWI(diffusion weighted image) using early diagnosis of cerebral Infarction and with the classified T2 weighted image, FLAIR images signal intensity for brain infarction period. period of cerebral infarction after the condition of a disease by ischemic stroke. To compare 3 types of image, we performed polynomial warping and affined transform for image matching. Using proposed algorithm, calculated signal intensity difference between T2WI, DWI, FLAIR and DWI. The quantification values between hand made and calculated data are almost the same. We quantified the each period and performed pseudo color mapping by comparing signal intensity each other according to previously obtained hand made data, and compared the result of this paper according to obtained quantified data to that of doctors decision. The examined mean and standard deviation for each brain infarction stage are as follows ; the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and T2WI for each period are $197.7{\pm}6.9$ in hyperacute, $110.2{\pm}5.4$ in acute, and $67.8{\pm}7.2$ in subacute. And the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and FLAIR for each period are $199.8{\pm}7.5$ in hyperacute, $115.3{\pm}8.0$ in acute, and $70.9{\pm}5.8$ in subacute. We can quantificate and decide cerebral infarction period objectively. According to this study, DWI is very exact for early diagnosis. We classified the period of infarction occurrence to analyze the region of disease and normal region in DW, T2WI, FLAIR images.