The currently operating NASA/GFZ Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission is designed to measure small mass changes over a large spatial scale, including the mapping of continental water storage changes and other geophysical signals in the form of monthly temporal gravity field. The European Space Agency's Gravity field and steady state Ocean Circulation Explorer (GOCE) space gravity gradiometer (SGG) mission is anticipated to determine the mean Earth gravity field with an unprecedented geoid accuracy of several cm (rms) with wavelength of 130km or longer. In this paper, we present a summary of present GRACE studies for the recovery of hydrological signals in the Amazon basin using alternative processing and filtering techniques, and local inversion to enhance the temporal and spatial resolutions by two-folds or better. Simulation studies for the potential GRACE detection of slow deformations due to Nazca-South America plate convergence and glacial isostatic adjustment (GIA) signals show that these signals are at present difficult to detect without long-term data averaging and further improvement of GRACE measurement accuracy.
The working surface of a flexible grinding disk was characterized by means of an image processing, in which a picture of a disk surface was taken by the CCD camera and analyzed with the personal computer. As process conditions, depth of cut was changed to be 2 and 4 mm. From the captured image circles marked on the disk was regenerated using the edges detected with scale space filtering. In order to correlate the level of deformation to the distortion of the circles, intervals between each circle have been analyzed. Notable correlation has been observed between the intervals and the process conditions.
This paper presents a probabilistic head tracking method, mainly applicable to face recognition and human robot interaction, which can robustly track human head against various variations such as pose/scale change, illumination change, and background clutters. Compared to conventional particle filter based approaches, the proposed method can effectively track a human head by regularizing the sample space and sequentially weighting multiple visual cues, in the prediction and observation stages, respectively. Experimental results show the robustness of the proposed method, and it is worthy to be mentioned that some proposed probabilistic framework could be easily applied to other object tracking problems.
Image registration is concerned with the establishment of correspondence between images of the same scene with translational, rotational, and scaling differences. The estimated transformation parameters between images are very important information in the field of many applications. In this paper, we propose a shape matching scheme for finding correspondence points for images with various differences, Tranditional solutions to this area are unreliable for the rotational and schaling changes between images, and the feature extraction of partially occluded scene. To solve those problems, dominant points on digital curves are detected by scale-space filtering, and initial matching is performed by similarity measure of cumulative curvatures for dominant points. For initial matching segments pairs, optimal matching points are calculated using dynamic programming.Finally, transformation parameters are estimated.
Edges are one of the most important features used in various computer vision applications. Most of the known edge detection techniques are categorized into three gropus: First two approaches are to find gray level changes using first-order or second-order differentiation. The third method uses intrinsic propoeties of edges such as the result shown during scale space filtering. In this paper, we study various kind of edge detection techniques. Two images (Lenna image and a certain image which is composed of step, ramp, roof, and other artificial edge patterns) are used to compare different edge detection techniques and to verify the advantages and disadvantage of each techniques.
본 논문에서는 최적의 항공 영상 융합을 위하여 적응 가이디드 필터 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응 가이디드 필터는 가이디드 필터 설계 요소 중에서 정규화 파라미터 값을 입력된 영상 특성에 따라서 조절하고 PSNR (peak signal to noise ratio)을 미리 정해둔 값으로 유지한다. 제안한 방법은 입력 영상의 특성에 관계없이 미리 정한 PSNR을 유지하는 범위 내에서 잡음을 제거하므로 최적의 영상 융합 성능의 결과를 가져올 수 있다. 필터 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 기존에 많이 사용되고 있는 영상융합 품질 파라미터를 이용하여 분석하였다.
기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.
컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.
카메라 방식의 3D 스캐너로부터 구한 암석 절리면의 거칠기를 만곡과 요철의 거칠기 성분으로 구분하였다. 거칠기의 구분 기준은 이전의 연구에서 도출된 것을 적용하였으며, 구분 방법으로는 디지털 필티링 기법을 사용하였다. 원래의 프로파일과 구분한 프로파일을 사용하여 금속 주형을 제작하였으며, 정밀한 가공을 위하여 WEDM(Wire-cut Electric Discharge Machining)을 사용하였다. 고강도 석고를 사용하여 시편을 복제하였고, 절리면 전단시험을 실시하였다. 낮은 연직응력 범위와 높은 연직응력 범위에서 전단시험을 실시하고, 거칠기의 규모와 연직응력에 따른 발현 특성을 분석하였다. 절리면 전단강도 예측을 위한 새로운 상관식을 제안하였으며, 이 상관식은 거칠기의 발현 특성과 거칠기 계수의 특성을 모두 효과적으로 고려할 수 있었다. 그러므로 거칠기의 구분에 의한 정량화가 절리면 전단강도 예측을 위한 효과적인 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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