To extract value-added products which are important in scientific area and practical life, e.g. digital elevation models, ortho-rectified images and geometric corrected images, Satellite Technology Research Center at Korea Advanced Institute of Science and Technology has developed a satellite image processing software called "Valadd-Pro". In this paper, "Valadd-Pro" software is briefly introduced and its main components such as precise geometric correction, ortho-rectification and digital elevation model extraction component are described. The performance of "Valadd-Pro" software was assessed on 10m resolution 6000 $\times$ 6000 SPOT panchromatic images (60km $\times$ 60km) using ground control points from GPS measurements. The height accuracy was measured by comparing our results with 100m resolution $DTEDs^{1)}$ produced by USGS and 60m resolution DEMs generated from digitized contours produced by National Geography Institute. Also, to show the superior performance of "Valadd-Pro" software, we compared the performance with that of commonly used PCI$\circledR$ commercial software. Based on the results, the geometric correction of "Valadd-Pro" software needs fewer ground control points than that of PCI$\circledR$ software and the ortho-rectification of "Valadd-Pro" software shows similar performance to that of PCI$\circledR$ software. In the digital elevation model extraction, "Valadd-Pro" software is two times more accurate and four times faster than PCI$\circledR$ software.ccurate and four times faster than PCI$\circledR$ software.
Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.
The color information in an image changes as the illuminant condition varies. The mechanism to find canonical color of an object by estimating illumination color in an image is generally referred as color constancy. In color constancy, computing robust and precise dichromatic line is most important to estimate illumination chromaticity. In this paper, a novel approach to estimate the color of a single illuminant for noisy and micro-textured images is introduced. An accurate dichromatic line is found by using Dichromatic Line Space (DLS), proposed in this paper. which has information about diffuse chromaticity and illumination chromaticity.
Ophthalmoscopy following the intravenous injection of fluorescein has gained great diagnostic importance in ophthalmology. This technique provides sequential evaluation of the anatomic and physiologic status of the choroidal and retinal vasculature. In order to detect the changes between fluorescein ocular fundus image frames, the direct subtraction of the two frames is inadequate because of geometric distortions and background gray level differences in two images. In this study, a scheme for the correction of the geometric distortions is proposed. Precise control point coordinate values for transformation functions are manually determined after the process including a series of blood vessel detection and thinning, and one frame is mapped to another, and then a geometric distortion corrected image is obtained. When the corrected image is used in interframe change detections, a sucessful result is ensured.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.25
no.1
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pp.65-80
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2007
The input and output device requires precise color representation and CMS (Color Management System) because of the increasing number of ways to apply the digital image into electronic publishing. However, there are slight differences in the device dependent color signal among the input and output devices. Also, because of the non-linear conversion of the input signal value to the output signal value, there are color differences between the original copy and the output copy. It seems necessary for device-dependent color information values to change into device-independent color information values. When creating an original copy through electronic publishing, there should be color management with the input and output devices. From the devices' three phases of calibration, characterization and color conversion, the device-dependent color should undergo a color transformation into a device-independent color. In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After undergoing a color transformation in the input and output devices, the best results were created when the original target underwent a color transformation by the scanner and digital camera input device by the linear multiple regression, and the LCD output device underwent a color transformation by the GOG model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.14
no.1
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pp.17-25
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1996
The development of still video CCD cameras has simplified dramatically the digital imaging process. Still video cameras have flexibility that allows digital image acquisition and on-board image storage without being connected to a computer. The objective of this paper is to evaluate the performance of digital close-range photogrammetric system using the still video camera for dimensional inspection and structural monitoring being required in various industries. Some sub-pixel measurement techniques, which is indispensable for digital image measurement, were suggested. The author carried out the self-calibration of a high resolution DCS420 still video camera and then test application of a structure. The self-calibrating bundle adjustments resulted in object space accuracies which exceed 1 :46,000. It is ascertained that this digital close-range photogrammetric system has high accuracy potential and task effectiveness for industrial applications.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.2
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pp.54-60
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2014
The equipment of SCARA robot in processing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using OLPS. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not requirethe precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.3
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pp.481-489
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2020
Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.
In this study 3D topographic modeling was made by using aerial photography and digital terrain map, through this we did visibility analysis and implemented Web GIS of Dong-A university. Studying area was Busan Saha-gu Hadan-dong, we used aerial photography on a scale of 1:20,000 and digital terrain map on a scale of 1:5,000. Ortho correction image was made by aerial photography through selecting GCP, image matching, image resampling and precise differential rectification. And DEM on digital map was created using ArcView program, making 3D topographic modeling by road layer and building layer and implementing Web GIS about Dong-A university.
The use of medical imaging in hospitals is being gradually increased as it is of utmost importance in treatment and diagnosis of patients. With the drastic increase of the usage of medical imaging in hospitals per day necessitates more speedy and accurate systems for precise diagnosis and the treatment. Hence the modality and development of network infrastructure are also need to be improved day by day and this trend may be continued. Thus there is a great need improvement of PACS concerned. In this paper, by using the computational grid technology, we design a medical image storage system that improve the compression speed, and implement a prototype as a part of PACS. We also demonstrate the performance improvement from experimental results of the prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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