Many users want to add some their own information to data which was on the web and computer without actually needing to touch data. In remote sensing, the result data for image classification consist of image and text file in general. To overcome these inconvenience problems, we suggest the annotation method using XML language. We give the efficient annotation method which can be applied to web and viewing of image classification. We can apply the annotation for web and image classification with image and text file. The need for thesaurus construction is the lack of information for remote sensing and GIS on search engine like Empas, Naver and Google. In search engine, we can’t search the information for word which has many different names simultaneously. We select the remote sensing data from different sources and make the relation between many terms. For this process, we analyze the meaning for different terms which has similar meaning.
This paper introduces a new technique for block is matching motion estimation. Since the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching algorithm is proposed. Based on the direction of the blocks of the two successive previous frames, if the direction of the to successive blocks is same, the first search point of the proposed PDSA is moved two pixels to the direction of the block. The searching process after moving the first search point is processed according to the fixed search patterns. Otherwise, full search is performed with search area $\pm$2. Simulation results show that PSNR values are improved up to the 3.4dB as depend on the image sequences and improved about 1.5dB on an average. Search times are reduced about 20% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the PDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
The practical use of the particle image velocimetry(PIV), a whole-field velocity measurement method, requires the use of fast, reliable, computer-based methods for tracking velocity vectors. The full search block matching, the most widely studied and applied technique both in area of PIV and Image Coding and Compression, is computationally costly. Many less expensive alternatives have been proposed mostly in the area of Image Coding and Compression. Among others, TSS, NTSS, HPM are introduced for the past PIV analysis, and found to be successful. But, these algorithms are based on small dynamic range, 7 pixels/frame in maximum displacement. To analyze the images with large displacement, Even and Odd field image separation and a simple version of multi-resolution hierarchical procedures are introduced in this paper. Comparison with other algorithms are summarized. A Results of application to the turbulent backward step flow shows the improvement of new algorithm.
본 논문에서는 우리별3호 영상데이터의 검색 및 분배시스템의 개발에 대하여 기술한다. 영상데이터 카탈로그의 검색 시스템은 위성영상 데이터 수신처리국의 운영에서 영상 사용자들과 가장 밀접하게 연결되는 부분이기 때문에 그 속도 및 사용의 편이성이 가장 중요하다. 사용자가 지상국에서 수신, 보유하고 있는 위성영상을 쉽고 빠르게 접근, 검색, 주문할 수 있는 인터페이스를 제공하는 것이 위성영상의 활용을 극대화 시킬 수 있기 때문이다. 사용자들은 자신이 원하는 영상의 검색조건을 가장 단순하게 입력할 수 있기를 바라며 검색결과가 빠르고 쉽게 이해할 수 있게 출력되기를 원한다. 본 논문에서 소개되는 개발된 우리별 3호 영상의 카탈로그 검색 및 주문 시스템은 이러한 사용자의 요구를 최대한 만족시키며 최소의 시스템 구축비용을 요구한다.
최근, 멀티미디어는 인터넷의 확산과 하드웨어의 발전에 이르기까지 과거와 비교할 수 없을 만큼 형성, 제공, 그리고 공유되고 있다. 따라서 국제적으로 멀티미디어의 메타 데이터에 대한 적절한 표현을 제공하기 위해 MPEG-7의 표준이 설립되었다. 그리고 이미지 검색 중 MPEG-7을 사용한 멀티미디어의 다양한 데이터에 대한 연구가 진행되고 있다. 이미지 검색 시스템에는 meaning-based 검색과 content-based 검색이 있다. meaning-based 검색은 검색 속도가 빠른 것이 장점이지만, 이미지에 대한 기술적인 지식에 의해 기술과 정밀도가 영향을 받는다. content-based 검색은 이미지에 대한 의미와 사용자의 의도를 제대로 이해하지 못해 검색의 정확도가 감소하고 있다. 이 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 두 가지 방법을 결합하여 검색 시스템을 설계하였다. 또한 시스템을 휴대용 장치 즉 휴대용 PDA 또는 스마트 폰으로 이미지 데이터를 검색하고 관리하기 위해 임베디드 시스템에 적용할 수 있도록 설계하였다. 이 시스템을 사용한다면, 휴대용 장치로 멀티미디어 데이터를 효율적으로 검색하고 활용할 수 있다.
본 논문은 표본 기반 단일 영상 초해상도 복원 방식의 성능 개선을 위한 혼합 놈을 이용한 패치 유사도 검색 방식에 대해 제안한다. 초해상도 영상 복원 과정에서 패치의 국부 통계 특성을 반영하기 위해 패치 경사도에 따른 놈의 차수를 결정하고, 놈의 차수를 패치간의 유사도 검색을 위한 함수로 사용하는 방식에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 유사도 검색 방식은 기존 검색 방식의 성능을 개선할 수 있는 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
In the conventional clustering algorithms, an object could be assigned to only one group. However, this is sometimes not the case in reality, there are cases where the data do not belong to one group. As against, the fuzzy clustering takes into consideration the degree of fuzzy membership of each pixel relative to different classes. In order to overcome some shortcoming with traditional clustering methods, such as slow convergence and their sensitivity to initialization values, we have used the Harmony Search algorithm. It is based on the population metaheuristic algorithm, imitating the musical improvisation process. The major thrust of this algorithm lies in its ability to integrate the key components of population-based methods and local search-based methods in a simple optimization model. We propose in this paper a new unsupervised clustering method called the Fuzzy Harmony Search-Fourier Transform (FHS-FT). It is based on hybridization fuzzy clustering and the harmony search algorithm to increase its exploitation process and to further improve the generated solution, while the Fourier transform to increase the size of the image's data. The results show that the proposed method is able to provide viable solutions as compared to previous work.
최근 무선인터넷 기술은 급속히 발전하고 있으며 새로운 모바일 미디어를 통하여 일상 생활에 직간접적으로 많은 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 모바일 폰에 의한 촬영으로 이미지의 픽셀(Pixel) 정보를 얻어내고 DB에 저장된 레퍼런스(Reference)이미지와 비교하여 근접 값을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 눈앞에 보이는 사물에 대한 정보에 대하여 알고 싶을 때 소지하고 있는 모바일 폰으로 이미지를 촬영한 후 인터넷 검색을 통해 알 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 제안한 알고리즘에 의한 시스템의 예를 본 논문에 구현하였다.
영상 데이타의 증가로 인해 여러 분야에 걸쳐 유사 영상 검색에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있으며, 좀 더 정확한 유사 영상 검색을 위해 내용기반영상검색 기술 분야에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 내용기반영상검색에서는 유사한 영상을 검색하기 위해 색상, 모양, 질감 등의 영상 자체의 내용을 사용한다. 하지만 위성 사진과 같이 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 영상의 경우는 내용기반영상검색 기술을 이용해도 유사성 검색이 쉽지 않다. 그 이유는 색상 정보의 사용이 어려워 모양 정보를 이용하려면 영상 세그멘테이션을 통해 물체의 모양을 분리해내야 하는데 영상이 매우 복잡한 경우 영상 세그멘테이션의 결과가 좋지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 세그멘테이션을 사용하지 않고 유사성 검색을 하는 방법을 제안하여 유사 위성 영상을 검색하고자 한다. 이를 위해 영상 세그멘테이션을 사용하지 않는 모양 기술자인 SIFT keypoint descriptor를 기반으로 영상의 유사도를 정의하여 유사성 검색을 한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용함으로써 색상 정보의 사용이 어렵고 영상 자체가 매우 복잡한 위성 영상의 유사성 검색의 정확성을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
This paper describes CAD tools for the construction of image database in IC chip analysis CAD system. For IC chip analysis by high-resolution microscopy, the image database is essential to manage more than several thousand images. But manual database construction is error-prone and time-consuming. In order to solve this problem, we develop a set of CAD toos that include image grabber to capture chip images, image editor to make the whole chip image database from the grabbed images, and image divider to reconstruct the database that consists of evenly overlapped images for efficient region search. we also develop an interactive pattern matching method for user-friendly image editing, and a heuristic region search method for fast image division. The tools are developed with a high-performance graphic hardware with JPEG image comparession chip to process the huge color image data. The tools are under the field test and experimental resutls show that the database construction time can be redcued in 1/3 compared to manual database construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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