Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.6_2
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pp.577-583
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2013
Recently, massive archives of ground information imagery from new sensors have become available. To establish a functional relationship between the image and the ground space, sensor models are required. The rational functional model (RFM), which is used as an alternative to the rigorous sensor model, is an attractive option owing to its generality and simplicity. To determine the rational polynomial coefficients (RPC) in RFM, however, we encounter the problem of obtaining a stable solution. The design matrix for solutions is usually ill-conditioned in the experiments. To solve this unstable solution problem, regularization techniques are generally used. In this paper, we describe the effective determination of the optimal regularization parameter in the regularization technique during RPC derivation. A brief mathematical background of RFM is presented, followed by numerical approaches for effective determination of the optimal regularization parameter using the Euler Method. Experiments are performed assuming that a tilted aerial image is taken with a known rigorous sensor. To show the effectiveness, calculation time and RMSE between L-curve method and proposed method is compared.
In this paper, we prevent a display quality drop for image of characteristics brightness ununiformity depend on LED use to LED vision. It is about that method also a control system development equipped with brightness compensation function of LED vision which is done easily for LED set up of LED vision. Generally, It is calculate driving current value is attended by each brightness to brightness characteristics mathematical function establish by "Y=aX+b", When is doing brightness value for "Y", driving current value for "X", brightness compensation value by using time for "b", characteristics value for "a" ground with characteristics curve of LED. So much, First It is create brightness data of each pixel take a photograph red, green and blue of LED vision. Second It is get average error about each pixel which get average brightness value of entire. Last, It is handle a complicated for about gradationally regulation to color and brightness of image send to LED vision. Also It raise the whole average brightness value of vision adjust for "b" value to solve brightness drop problem of LED using the long time.
Kim, Tai-Suk;Lee, Seok-Ki;Kwon, Soon-Kak;Kwon, Oh-Jun
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.9
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pp.1329-1336
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2010
Cellular Automata is a discrete dynamical system which natural phenomena may be specified completely in terms of local relation, can increase and decrease the difference of luminance locally according to transition rule by keeping the characteristic of target image. In this paper, we propose a noise reduction method by keeping the characteristic using transition rule of Cellular Automata, also we propose methods of effective transition rule, the selection of parameters, the selection of number of neighborhood pixels. For uniform distribution noise, Gaussian noise, impulse noise, we do an experiment on adaptive state using different mathematical operations and compare its results. It was confirmed that the proposed transition rule is based on fast convergence speed and has stabile results.
High resolution satellite images are now widely used for a variety of mapping applications including photogrammetry, GIS data acquisition and visualization. As the spectral and spatial data size of satellite images increases, a greater processing power is needed to process the images. The solution of these problems is parallel systems. Parallel processing techniques have been developed for improving the performance of image processing along with the development of the computational power. However, conventional CPU-based parallel computing is often not good enough for the demand for computational speed to process the images. The GPU is a good candidate to achieve this goal. Recently GPUs are used in the field of highly complex processing including many loop operations such as mathematical transforms, ray tracing. In this study we proposed a technique for parallel processing of high resolution satellite images using GPU. We implemented a spectral radiometric processing algorithm on Landsat-7 ETM+ imagery using CUDA, a parallel computing architecture developed by NVIDIA for GPU. Also performance of the algorithm on GPU and CPU is compared.
Edge detection in images has been widely used in image processing system and computer vision. Morphological edge detection has used structuring elements with fixed shapes. This paper presents morphological operators with non-fixed shape kernels, or amoebas, which take into account the image contour variations to adapt their shape. Experimental results are analyzed in both qualitative analysis through visual inspection and quantitative analysis with PFOM and ROC curves. The Experiments demonstrate that these novel operators outperform classical morphological operations with a fixed, space-invariant structuring elements for edge detection applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4153-4169
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2014
To recognize F5-like (such as F5 and nsF5) steganographic algorithm from multi-class stego images, a recognition algorithm based on the identifiable statistical feature (IDSF) of F5-like steganography is proposed in this paper. First, this paper analyzes the special modification ways of F5-like steganography to image data, as well as the special changes of statistical properties of image data caused by the modifications. And then, by constructing appropriate feature extraction sources, the IDSF of F5-like steganography distinguished from others is extracted. Lastly, based on the extracted IDSFs and combined with the training of SVM (Support Vector Machine) classifier, a recognition algorithm is presented to recognize F5-like stego images from images set consisting of a large number of multi-class stego images. A series of experimental results based on the detection of five types of typical JPEG steganography (namely F5, nsF5, JSteg, Steghide and Outguess) indicate that, the proposed algorithm can distinguish F5-like stego images reliably from multi-class stego images generated by the steganography mentioned above. Furthermore, even if the types of some detected stego images are unknown, the proposed algorithm can still recognize F5-like stego images correctly with high accuracy.
The purpose of this study is to develop learning materials for functional concept on variable and to verify the effect of how well students could learn functional concept after they studied with those materials. To accomplish the purpose of this study, I developed learning materials and after teaching students with them. I have concluded the followings : First, there was little effect in teaching functional concept on variable between two experimental groups, whereas teaching functional concept had greater effect on forming functional concept in high level groups in those two experimental groups. Second, teaching functional concept on variable had little effect on students' understanding of functional concept and perfecting tables in Black box, graph, and mathematical problems, whereas there was much effect in students' understanding functional concept and solving relation formula, image, and range problems related to everyday life or general things. On the basis of the problems which appeared in the process of this study, the following can be suggested : First, we should develop learning materials fit for low level students so that they could understand functional concept. Second, we should continue to teach the basic problems like solving relation formula, image, and range, and understanding functional concept in graph until students are able to understand them exactly. Third, since the goals of Unit Function in a middle school textbook is to solve problems related to everyday life through functional thinking, there should be change in constructing systematic contents of Unit Function in a middle school textbook.
The unexpected expansion of the built environment has allowed for high-density and high-rise buildings. As high-density dwellings compromise privacy, the requirements for balancing between interacting with others and protecting privacy are increasing. In this respect, Korean traditional architecture provides privacy through a proper balance of openness and closure in the courtyard garden. However, it is difficult to analyze privacy quantitatively, as it depends on the individual experience and psychology. The analyzing for visual privacy is a significant issue to resolve a conflict with others and enhance human's comfort. Therefore, this paper addresses the assumption that visual privacy could ultimately be quantified based on the concept of prospect and refuge, one of the design strategies for psychological wellbeing. The purpose of this study is to examine visual privacy in the royal palace in Korea, Gyeongbokgung and Changdeokgung. It measures spatial configuration in each buildings using space syntax, and the area ratio of prospect and refuge through an image analysis with Adobe Photoshop CS6. The mathematical properties of connectivity, depth, control value, integration and the area ratio of prospect and refuge are partially available for quantifying visual privacy in buildings.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.885-888
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2018
This paper researches a way of detecting fish robots moving in an aquarium. The fish robot was designed and developed for interactions with humans in aquariums. It was studied merely to detect a moving object in an aquarium because we need to find the positions of moving fish robots. The intention is to recognize the location of robotic fish using an image processing technique and a video camera. This method is used to obtain the velocity for each pixel in an image, and assumes a constant velocity in each video frame to obtain positions of fish robots by comparing sequential video frames. By using this positional data, we compute the distance between fish robots using a mathematical expression, and determine which fish robot is leading and which one is lagging. Then, the lead robot will wait for the lagging robot until it reaches the lead robot. The process runs continuously. This system is exhibited in the Busan Science Museum, satisfying a performance test of this algorithm.
Kim, Duk-Jin;Lyzenga, David R.;Choi, Woo-Young;Kim, Youn-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.5
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pp.385-391
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2007
Subsurface Internal Waves(IWs) can be detected in satellite images as periodic alternating brighter/darker stripes. It is known that there are two types of IWs-depression type and elevation type-depending on the water depth in stratified oceans. In this study, we have quantitatively verified the process of converting polarity from depression waves to elevation waves using ERS-2 SAR image acquired over the northern South China Sea. We simulated the evolution of IWs near a turning point with a numerical model for internal wave propagation. The simulation results near the turning point clearly showed us not only a conversion process of IWs from depression to elevation waves, but also a similar wave pattern with the observed SAR image. We also simulated SAR intensity variation near the turning point. The upper layer currents were computed at regular intervals using the numerical model, as the IWs were passing through the turning point. Then, an integrated hydrodynamic-electromagnetic model was used for simulating SAR intensity profiles from the upper layer currents. The simulated SAR intensity profiles were compared with the observed SAR intensities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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