The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.
In this paper, I propose an automatic background extraction method and continuous background updating technique. Because there is a movement of a vehicle and a change of a background is feeble, the area moving through the time axis is looked for and a background and a vehicle image is divided. A way to give dynamically the threshold which divides the image frame into a vehicle image and the background in a space is enforced. Through the repetition of the above-mentioned process, the background pictorial image is gained. Using the karlman filter technique, the update is done so that a background image can obey a climate situation and an environmental change in day and night. A background image processed algorithm is better than the existent one. Through simulation, the feasibility of the algorithm has been verified.
Analysis of high-resolution satellite image becomes important for cartography, surveillance, and remote sensing. However, there are lots of problems to be solved for automatic analysis of high-resolution satellite image especially in urban area. The problems are originated from the increased complexity due to the unnecessary details and shadows, and time-varying illuminations. Because of such obstacles, it seems impossible to make automatic analysis. This paper proposes a way of change detection of buildings in urban area by using digital vector map. The proposed way makes the buildings on the vector map parameterized, and searches them in the preprocessed high-resolution image by using generalized Hough transform. The searched building objects are overlaid on the satellite image. The overlaid image can help to detect the change of building rapidly.
기존 유선상의 HTML 컨텐트를 무선 환경에서 서비스하기 위해서는 WML, HDML 또는 mHTML로 변환해야 하는 큰 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 마크업 언어 자동 변환 엔진이다. 그러나 이 엔진은 텍스트 중심적이었기 때문에 이미지를 처리하기에는 충분하지 못했다. 본 논문에서는 이미지 처리에 포커스를 맞추고 이를 해결하기 위한 방안으로 유선상의 이미지 파일포맷을 무선 인터넷 환경에 맞는 파일 포맷으로 실시간 변형시키는 알고리즘과 변형된 이미지를 무선 단말기의 환경에 맞게 최적화시킬 수 있는 메카니즘을 제시한다.
Kim, Joon-Cheol;Park, Sung-Mo;Lee, Joon-whoan;Jeong, Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.766-771
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2002
Automatic change detection based on the vector-to-raster comparison is hard especially in high-resolution image. This paper proposes a method to designate roads in high-resolution image in sequential manner using the information from vector map in which Hough transform is used for reliability. By its linearity, the road of urban areas in a vector map can be easily parameterized. Following some pre-processing to remove undesirable objects, we obtain the edge map of raster image. Then the edge map is transformed to a parameter space to find the selected road from vector map. The comparison is done in the parameter space to find the best matching. The set of parameters of a road from vector map is treated as the constraints to do matching. After designating the road, we may overlay it on the raster image for precise monitoring. The results can be used for detection of changes in road object in a semi-automatic fashion.
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
CMOS 카메라 영상의 화질을 좌우하는 것은 여러 가지가 있는데 그 중에서 영상 노출시간은 중요한 요소이다. 영상 노출시간이 길게 되면 화면 전체 영상이 밝아지게 되고 노출시간이 짧아지면 전체 영상이 어두워지게 된다. 정지 피사체를 사진 촬영할 경우 자동노출 시스템이 적절한 노출시간을 얻는데 충분한 시간이 주어지기 때문에 실시간성이 요구되지 않는다. 하지만 주행 중인 자동차의 블랙박스 같이 주변 빛 환경이 빠르게 변하게 되면 이에 맞추어서 노출시간도 실시간으로 반응하여 적용되어야 한다. 이를 위해서는 실시간성과 주변 빛 환경에 대하여 강건한 자동노출 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ZYNQ의 로직과 ARM코어를 적용한 임베디드 시스템 설계로 병렬 연산처리 가능한 실시간 제어 시스템을 설계하였고 이를 바탕으로 PID 제어를 통해서 66ms 이내에 원하는 목표 값으로 수렴하고 노이즈에 강건한 실시간 CMOS 자동 노출 시스템을 개발하였다.
지형도 제작, 환경, 산림, 시설물 탐지 등의 분야에서 위성영상이나 항공사진을 이용하여 변화탐지가 수행되어 왔다. Landsat이나NOAA 위성의 저해상 영상은 자동 변화탐지에 사용되어 왔으며, 항공사진과 같은 고해상 영상은 판독에 의한 변화탐지에 사용되었다. 고해상 위성영상을 이용하여 이러한 자동 변화탐지와 수동 변화탐지를 통합하려는 시도가 있지만, 그림자, 중심 투영 영상으로 인한 건물의 왜곡, 정밀한 기하보정 등의 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 변화 탐지를 수행하고, 이에 따른 문제점을 살펴보도록 하겠다.
본 논문에서는 복사 전자기장 내성 시험 시스템 내에서 컴퓨터 비젼을 이용한 EUT(Equipment Under Test) 오동작 판정 자동화를 위한 영상인식 알고리즘을 제안한다. 전자계측장비와 의료기기 등의 계수표시창의 수치변화나, PC 모니터 장비에서의 영상변화를 통해서 복사 전자기장 내에서의 EUT 오동작을 모니터링 및 분석한다. 즉, 비디오 카메라의 모니터상에 나타난 계수표시창의 수치를 인식하거나 기준영상과 챔버 내에 전자기장에서의 대상영상과를 비교함으로써 오동작 여부를 판정한다. 제안된 영상인식 알고리즘을 사용함으로써 EUT 오동작 판정 여부의 근거를 제시할 수 있으며, 내성검사에서의 오동작 판정의 번거로움을 방지할 수 있다.
고정밀 위성영상의 자동분석은 지도제작, 감시, 자원탐사 등을 효율적으로 수행하는데 있어 중요하다. 그러나, 도심지역의 고정밀 위성영상의 자동분석은 그림자, 분광정보의 시변성, 영상의 복잡성 등 때문에 현재의 기술로 해결하기 어려운 부분들이 산재해 있다. 본 논문에서는 디지털 수치지도 상의 건물객체들을 고정밀 위성영상에 중첩하여 도심지역의 건물들의 변화 탐색을 용이하게 하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 수치지도상의 건물들을 매개변수화 하고, 전처리된 고정밀 위성영상에서 일반화된 Hough 변환 방법을 이용하여 탐색하고, 탐색된 부분에 중첩시킨다. 중첩된 영상은 건물들의 변화 여부를 빠르게 찾는데 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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