Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.3
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pp.173-179
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2015
In this paper, object-based classification of urban areas based on a combination of information from lidar and aerial images is introduced. High resolution images are frequently used in automatic classification, making use of the spectral characteristics of the features under study. However, in urban areas, pixel-based classification can be difficult since building colors differ and the shadows of buildings can obscure building segmentation. Therefore, if the boundaries of buildings can be extracted from lidar, this information could improve the accuracy of urban area classifications. In the data processing stage, lidar data and the aerial image are co-registered into the same coordinate system, and a local maxima filter is used for the building segmentation of lidar data, which are then converted into an image containing only building information. Then, multiresolution segmentation is achieved using a scale parameter, and a color and shape factor; a compactness factor and a layer weight are implemented for the classification using a class hierarchy. Results indicate that lidar can provide useful additional data when combined with high resolution images in the object-oriented hierarchical classification of urban areas.
Image restoration has been carried out by texture synthesis mostly for large regions and inpainting algorithms for small cracks in images. In this paper, we propose a new approach that allows for the simultaneous fill-in of different structures and textures by processing in a wavelet domain. A combination of structure inpainting and patch-based texture synthesis is carried out, which is known as patch-based inpainting, for filling and updating the target region. The wavelet transform is used for its very good multiresolution capabilities. The proposed algorithm uses the wavelet domain subbands to resolve the structure and texture components in smooth approximation and high frequency structural details. The subbands are processed separately by the prioritized patch-based inpainting with isophote energy driven texture synthesis at the core. The algorithm automatically estimates the wavelet coefficients of the target regions of various subbands using optimized patches from the surrounding DWT coefficients. The suggested performance improvement drastically improves execution speed over the existing algorithm. The proposed patch optimization strategy improves the quality of the fill. The fill-in is done with higher priority to structures and isophotes arriving at target boundaries. The effectiveness of the algorithm is demonstrated with natural and textured images with varying textural complexions.
As the launches of a series of remote sensing satellites, there are various multiresolution and multi-spectral images available nowadays. This diversity in remotely sensed image data has created a need to be able to integrate data from different sources. The C-band imaging radar of ERS-2 due to its high sensitivity to coastal wetlands holds tremendous potential in mapping and monitoring coastal wetland features. This paper investigates the advantages of using ERS-2 SAR data combined with IRS-ID LISS-3 data for mapping complex coastal wetland features of Tamil Nadu, southern India. We present a methodology in this paper that highlights the mapping potential of different combinations of filtering and integration techniques. The methodology adopted here consists of three major steps as following: (i) speckle noise reduction by comparative performance of different filtering algorithms, (ii) geometric rectification and coregistration, and (iii) application of different integration techniques. The results obtained from the analysis of optical and microwave image data have proved their potential use in improving interpretability of different coastal wetland features of southern India. Based visual and statistical analyzes, this study suggests that brovey transform will perform well in terms of preserving spatial and spectral content of the original image data. It was also realized that speckle filtering is very important before fusing optical and microwave data for mapping coastal mangrove wetland ecosystem.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.10
no.4
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pp.13-19
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2000
With the rapid development of the information communication technology, more and more distribution multimedia data and electronic publishing in the web, has created a need for the copyright protection with authentication of digital information. In this paper, we propose a multi-watermarking adding and adaptive spectral watermark algorithm well adaptive frequency domain of each hierarchical using orthogonal forward wavelet transform(FWT. Numerical test results, created watermarking image robustness not only image transform such as low-pass filtering, bluring, sharpen filtering, wavelet compression but also brightness, contrast gamma correction, histogram equalization, cropping.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.385-386
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2009
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.5
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pp.939-951
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2002
We propose a new multiscale Galerkin method based on interpolation wavelets for two-dimensional Poisson's and plane elasticity problems. The major contributions of the present work are: 1) full multiresolution numerical analysis is carried out, 2) general boundaries are handled by a fictitious domain method without using a penalty term or the Lagrange multiplier, 3) no special integration rule is necessary unlike in the (bi-)orthogonal wavelet-based methods, and 4) an efficient adaptive scheme is easy to incorporate. Several benchmark-type problems are considered to show the effectiveness and the potentials of the present approach. is 1-2m/s and impact deformation of the electrode depends on the strain rate at that velocity, the dynamic behavior of the sinter-forged Cu-Cr is a key to investigate the impact characteristics of the electrodes. The dynamic response of the material at the high strain rate is obtained from the split Hopkinson pressure bar test using disc-type specimens. Experimental results from both quasi-static and dynamic compressive tests are Interpolated to construct the Johnson-Cook model as the constitutive relation that should be applied to simulation of the dynamic behavior of the electrodes. The impact characteristics of a vacuum interrupter are investigated with computer simulations by changing the value of five parameters such as the initial velocity of a movable electrode, the added mass of a movable electrode, the wipe spring constant, initial offset of a wipe spring and the virtual fixed spring constant.
A new multiresolutional scheme that reconstructs a polygonal mesh from the set of contours is presented. In the first step, we apply a radial gradient method to extract the contours on the sampled slices from a volume data. After classifying the types of the edges on the contours, we represent the contour using the context-free grammar. The polygons between two neighboring contours are generated through the traversal of the derivation trees of the context-free grammar. The polygonal surface of the coarsest resolution is refined through the refinement of the contours, which is executed by casting more rays on the slices. The topologies between the polygonal surfaces of various resolutions are maintained from the fact that the radial gradient method preserves the topologies of the contours of various resolutions. The proposed scheme provides efficient computation and compression methods for the tiling procedure with the feature preservation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1937-1945
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1999
In paper, we propose a 3D polygonal mesh simplification technique based on vertex clustering. The proposed method differentiates the size of each cluster according to the local property of a 3D object. We determine the size of clusters by considering the normal vector of triangles and the vertex distribution. The subdivisions of cluster are represented by octree. In this paper, we use the Harsdorff distance between the original mesh and the simplified one as a meaningful error value. Because proposed method adaptively determine the size of cluster according to the local property of the mesh, it has smaller error as compared with the previous methods and represent the small regions on detail. Also it can generate a multiresolution model and selectively refine the local regions.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.10
no.4
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pp.550-563
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1999
A wavelet-Galerkin scheme based on the time-dependent Maxwell's equations is presented. Daubechies wavelet with two vanishing wavelet moments is expanded for basis function in spatial domain and Yee's leap-frog approach is applied. The shifted interpolation property of Daubechies wavelet family leads to the simplified formulations for inhomogeneous media without the additional matrices for the integral or material operator. The stability condition is formulated. The dispersion characteristics are analyzed and compared with those of finite difference time domain and multiresolution time domain methods. The analyses show the excellent trade-off between the regularity and the support width of the basis function. Although the basis function has only two vanishing wavelet moments, it is enough to provide negligible dispersive error in the numerical analysis and its compact support enables only several involved terms per nodes. The storage effectiveness, execution time reduction and accuracy of this scheme are demonstrated by calculating the resonant frequencies of the homogeneous and inhomogeneous cavities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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