We have developed satellite devices for fine attitude control of the Science & Technology Satellite-2 (STSAT-2) scheduled to be launched in 2007. The analog sun sensors which have been continuously developed since the 1990s are not adequate for satellites which require fine attitude control system. From the mission requirements of STSAT-2, a compact, fast and fine digital sensor was proposed. The test of the fine attitude determination for the pitch and roll axis, though the main mission of STSAT-2, will be performed by the newly developed FDSS. The FDSS use a CMOS image sensor and has an accuracy of less than 0.01degrees, an update rate of 20Hz and a weight of less than 800g. A pinhole-type aperture is substituted for the optical lens to minimize the weight while maintaining sensor accuracy by a rigorous centroid algorithm. The target process speed is obtained by utilizing the Field Programmable Gate Array (FPGA) in acquiring images from the CMOS sensor, and storing and processing the data. This paper also describes the analysis of the optical performance for the proper aperture selection and the most effective centroid algorithm.
The objective of the present study is to visualize the pulsatile flow fields by using three-dimensional computer simulation and the PIV system. A closed flow loop system was built for the steady and unsteady experiments. The Harvard pulsatile pump was used to generate the pulsatile pressure and velocity waveforms. Conifer powder as the tracing particles was added to water to visualize the flow field. Two consecutive particle images were captured by a CCD camera for the image processing. The cross-correlation method in combination with the moving searching area algorithm was applied for the image processing of the flow visualization. The pulsatile flow fields were visualized effectively by the PIV system in conjunction with the applied algorithm. The range validation and the area interpolation methods were used to obtain the final velocity vectors with high accuracy. The finite volume predictions were used to analyze three-dimensional flow patterns in the bifurcation model. The results of the PIV experiment and the computer simulation are in good agreement and the results show the recirculation zones and formation of the paired secondary flow distal to the apex of the bifurcated model. The results also show that the branch flow is pushed strongly to the inner wall due to the inertial force effect and helical motions are generated as the flow proceeds toward the outer wall.
The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주 야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 고해상도 SAR 설계시 경사거리와 합성개구면의 길이가 영상형성에 미치는 영향을 RMA 시뮬레이터를 이용하여 성능분석을 수행하였다. 형성된 영상의 성능은 직접 육안으로 확인할 수 있었으나, 영상을 분석하는 수치로서도 성능평가가 가능하였다. 보다 구체적으로, 다양한 경사거리와 합성개구면의 길이 변화와 영상획득을 위한 기하구조에 따라 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션의 원시 데이터를 생성하였고, Spotlight 영상 형성 알고리듬을 이용하여 이에 따른 점표적 응답특성의 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준에 대한 성능분석을 수행하였다.
본 논문에서는 독립성분분석(Independent Component Analysis, 이하 ICA)기법과 median에서의 GBD 알고리즘을 이용한 영상 분류 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 하면서 영상간의 거리를 측정할 수 있었다. 모의 실험 결과로부터 ICA는 K가 7에서 영상간의 상대적 식별이 불가능 하였지만, median에서는 K에 관계없이 영상간의 상대적 식별이 가능함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
In this paper, a novel algorithm for digital watermarking is proposed. We use two pattern keys from BCH (15, 7) code and one randomizing key. In the embedding process, optimal watermark coefficients are determined by statistical analysis of the DCT coefficients from the standpoint of HVS. In the detection, watermark coefficients are restored by correlation matching of the possible pattern keys and minimizing the estimation errors. Attacks tested in the experiments ate image enhancement and image compression (JPEG). Performance is evaluated by BER of the logo images and SNR/PSNR of the restored images. Our method has higher performance against JPEG attacks. Analysis for the performance is included.
Non-contact three-dimensional (3D) measuring technology is used to identify defects in miniature products, such as optics, polymers, and semiconductors. Hence, this technology has garnered significant attention in computer vision research. In this paper, we focus on shape from focus (SFF), which is an optical passive method for 3D shape recovery. In existing SFF techniques using interpolation, all datasets of the focus volume are approximated using one model. However, these methods cannot demonstrate how a predefined model fits all image points of an object. Moreover, it is not reasonable to explain various shapes of datasets using one model. Furthermore, if noise is present in the dataset, an error will be generated. Therefore, we propose an algorithm based on polynomial regression analysis to address these disadvantages. Our experimental results indicate that the proposed method is more accurate than existing methods.
동영상으로부터 움직임 분석 및 색상정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 방법을 제안한다. 시간미분연산에 의하여 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 움직임 영역을 검출한 후, 컬러공간 융합 필터링에 의하여 얼굴 영역 후보 화소를 검출하고 눈, 입등 얼굴 구성 요소 검출에 의하여 얼굴 영역의 실시간 추적을 행하였다. 얼굴 구성요소의 참조 템플릿을 구축한 후 신규 입력되는 연속영상의 얼굴 영역으로부터 템플릿 매칭을 행함으로써 추출된 얼굴 영역의 신뢰도를 판정하는 방법으로 얼굴 영역 추적의 안정도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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