The goal of image merging techniques are to enhance the resolution of low-resolution images using the detail information of the high-resolution images. Among the several image merging methods, wavelet-based image merging techniques have the advantages of efficient decorrelation of image bands and time-scale analysis. However, they have no regard for spatial information between the bands. In other words, multiresolution data merging methods merge the same information-the detail information of panchromatic image-with other band images, without considering specific characteristics. Therefore, a merged image contains much unnecessary information. In this paper, we discussed this 'mixing' effect and, proposed a method to classify the detail information of the panchromatic image according to the spatial and spectral characteristics, and to minimize distortion of the merged image.
상업위성에서 공급되는 고해상도영상의 활용을 증대하기 위한 영상합성에 대한 관심이 증가하고 있다. 합성에 사용된 고해상도 흑백영상과 저해상도 다중분광영상은 항공기탑재 다중분광 주사기에 의해 촬영된 네 밴드의 영상을 이용하여 모의 제작하였다. 모의 합성된 2rl 해상도의 흑백 영상과 Bnl 해상도의 네 밴드 영상에 대하여 다섯 가지 합성방법(MWD, ItIS, PCA, HPF, CN, PCA) 을 적용하였다. 합성된 영상에 대해서 원래 영상들이 가지고 있던 공간해상도와 분광정보 측면의 특성을 분석하고자, 육안판독, 통계치비교, semivariogram, 분광반사특성 등을 비교하였다. MWD 변환방법에 의하여 합성된 영상이 공간해상도 및 분광정보 측면에서 모두 합성에 사용된 원래 영상과 근접한 결과를 보였다.
본 논문에서는 형태학적 연산(morphological operation)과 영역 융합(region merging) 방법을 이용한 영상 분할(image segmentation) 방법을 제안한다. 이를 위해서 형태학적 필터(morphological filter)를 이용하여 단순화한 영상에 대해, 다중크기 경사(multiscale gradient) 연산자를 이용하여 경사 영상(gradient image)을 얻는다. 경사 영상에 watershed 변환을 적용하면 분할 영상을 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 분할 영상은 대개 과분할(oversegmentation) 영상이므로, 분할 영역을 줄이기 위해 미소 영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접 영역들은 서로 융합시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 영역을 융합하기 위한 기준으로서 영역간의 평균 에지 강도와 각 영역의 화소값들에 비해 평균값을 사용하는데, 이러한 융합 기준은 contour following 과정에서 계산된다. 제안한 방법은 watershed 알고리듬, 영역에 기반한 영상 분할, 경계에 기반한 분할 방법을 결합한 방법으로서, 향상된 영상 분할이 가능함을 실험을 통하여 제시하였다.
제재목 육안등급판정 자동화시스템은 정확한 입력 화상이 요구된다. 이송 중인 재장 3.6 m의 국내산 소나무의 제재목 화상을 생성시키기 위해서 영역카메라를 이용하여 부분 화상을 획득하였고 2종류의 템플릿 위치지정법과 6가지의 템플릿 크기 조건을 적용하여 병합하였다. 특징영역 추출법이 템플릿 고정법에 비해 병합 성능이 우수하였다. 길이오차의 발생 요인은 명도차이, 특정 패턴, 템플릿 크기 등에 의한 유사도 하락에 있었다. 부정합은 길이가 길고 반복적인 목리에서 주로 발생하였다. 템플릿 크기는 6가지 템플릿 종류 중에 크기가 가장 작은 $100{\times}100$ 화소가 가장 병합 성능이 우수하였다. 병합 성능을 향상시키기 위해서는 정밀한 템플릿의 크기 선정과 명도 차이를 감소시킬 수 있는 화상병합 전처리에 대한 연구가 요구된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4386-4404
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2016
Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.
The merging of different scales or multi-sensor image data is becoming a widely used procedure of the complementary nature of various data sets. Ideally, the merging method should not distort the characteristics of the high-spatial and high-spectral resolution data used. To present an effective merging method for survey of reclaimed land using the high-resolution (6.6 m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSA T-l) and the multispectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data, this paper compares the results of Intensity Hue Saturation (IHS) and Principal Component Analysis (PCA) methods. The comparison is made by statistical and visual evaluation of three-color combination images of IHS and PCA results based on spatial and spectral characteristics. The use of MODIS bands 1, 2, and 3 with a contrast stretched EOC panchromatic image as a substitute for intensity was found to be particularly effective in this study.
The merging of different scales or multi-sensor image data is becoming a widely used procedure of the complementary nature of various data sets. Ideally, the merging method should not distort the characteristics of the high-spatial and high-spectral resolution data used. To present an effective merging method for survey of reclaimed land, this paper compares the results of Intensity Hue Saturation (IHS), Principal Component Analysis (PCA), Color Normalized(CN) and High Pass Filter(HPF) methods used to merge the information contents of the high-resolution (6.6 m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data. The comparison is made by visual evaluation of three-color combination images of IHS, PCA, CN and HPF results based on spatial and spectral characteristics. The use of a contrasted EOC panchromatic image as a substitute for intensity in merged images with MODIS bands 1, 2 and 3 was found to be particularly effective in this study.
국산 침엽수재를 고부가가치의 구조부재로 활용하기 위해서는 국내 기준에 적합한 등급구분 체계가 갖춰져야 한다. 김 등(2009a, b)의 연구에서는 목재의 생산 및 유통규모가 작은 국내 현실에서 제재목 등급구분의 자동화 및 기계화를 목적으로 화상처리시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 이전 연구에서 개발한 화상처리시스템의 핵심 기술 중 하나인 화상입력시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최적 화상병합 조건을 구명하고자 하였다. 연구 결과 국산 낙엽송 $180{\time}120$ mm 부재의 화상을 병합하는 데 있어서 획득된 화상의 green채널 정보를 병합 에 이용하는 것이 가장 높은 병합정확성을 얻을 수 있었다. 입력된 화상의 전처리 과정으로 Y-derivative Sharr's kernel 필터를 적용함으로써 화상병합 성능을 향상시킬 수 있었으나, 카메라 보정에 의한 효과는 미미 하였다. 또한 화상병합을 위한 최적 템플릿 크기는 폭 30 pixel ${\time}$ 높이 150 pixel로 확인되었다. 이상의 조건을 적용하였을 때, 병합된 화상의 길이오차는 평균 3.1 mm, 연산시간은 평균 9.7초로 나타났다.
Galaxy merging plays a important role to the formation and evolution of galaxy. Early-type galaxies are believed to be formed by galaxy merging. We combined 3 color images in g,r,i band using Stripe82 image of which the surface brightness is 2 mag deeper than that of SDSS image. We classified early-type galaxies which have the merging features, the evidence of galaxy mergers through careful visual inspection. We investigated the IR properties of early-type galaxies with the merging feature using WISE data. We analyzed the star formation according to the type of galaxy. Early-type galaxies with the merging feature show the higher star formation than non-merging galaxies, but the difference is not significant. This results implies that quite a few early-type galaxies might be formed by dry merger, not wet merger. Meanwhile, the most of ULIRGs show tidal tail, on the other hand, early-type galaxies show tidal tail including shell structure. It suggests that ULIRGs have more gas and it might be in early stage of galaxy merging, early-type galaxies might be in the late stage of galaxy merging.
Since the region segmentation at high resolution contains most of viable semantic object contours in an image, the bottom-up approach for image segmentation is appropriate for the application such as MPEG-4 which needs to preserve semantic object contours. However, the conventioal region merging methods, that follow the region segmentation, have poor performance in keeping low-contrast semantic object contours. In this paper, we propose an image segmentation algorithm based on classified region merging. The algorithm pre-segments an image with a large number of small regions, and also classifies it into several classes having similar gradient characteristics. Then regions only in the same class are merged according to the boundary weakness or statisticsal similarity. The simulation result shows that the proposed image segmentation preserves semantic object contours very well even with a small number of regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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