In this paper, we analyze the effect of the representative spectral indices, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI) and normalized difference built-up index (NDBI) on classification accuracies of Landsat-8 OLI image.After creating these spectral index images, we propose five methods to select the spectral index images as classification features together with Landsat-8 OLI bands from 1 to 7. From the experiments we observed that when the spectral index image of NDVI or NDWI is used as one of the classification features together with the Landsat-8 OLI bands from 1 to 7, we can obtain higher overall accuracy and kappa coefficient than the method using only Landsat-8 OLI 7 bands. In contrast, the classification method, which selected only NDBI as classification feature together with Landsat-8 OLI 7 bands did not show the improvement in classification accuracies.
Efflorescence is a phenomenon primarily caused by a carbonation process in concrete structures. Efflorescence can cause concrete degradation in the long term; therefore, it must be accurately assessed by proper inspection. Currently, the assessment is performed on the basis of visual inspection or image-based inspection, which may result in the subjective assessment by the inspectors. In this paper, a novel approach is proposed for the objective and quantitative assessment of concrete efflorescence using hyperspectral imaging (HSI). HSI acquires the full electromagnetic spectrum of light reflected from a material, which enables the identification of materials in the image on the basis of spectrum. Spectral angle mapper (SAM) that calculates the similarity of a test spectrum in the hyperspectral image to a reference spectrum is used to assess efflorescence, and the reference spectral profiles of efflorescence are obtained from theUSGS spectral library. Field tests were carried out in a real building and a bridge. For each experiment, efflorescence assessed by the proposed approach was compared with that assessed by image-based approach mimicking conventional visual inspection. Performance measures such as accuracy, precision, and recall were calculated to check the performance of the proposed approach. Performance-related issues are discussed for further enhancement of the proposed approach.
본 논문에서는 최대휘도표면을 이용한 색 항상성 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 시스템의 특성을 표현한 선형 모델을 이용한다. 선형 모델에서 가장 중요한 과정은 영상에 존재하는 광원을 추정하는 것이다. 광원을 추정하기 위하여 먼저 영상에 존재하는 가장 밝은 표면의 반사되는 분광 방사 에너지 분포를 추정한다. 그리고 이 표면에 해당하는 분광 반사율을 먼셀색표의 주성분분석을 통하여 추정한다. 추정한 분광 방사 에너지 분포와 분광 반사율을 이용하여 광원을 추정한다. 추정한 광원을 이용하여 영상을 복원할 때 밝기 보정을 위하여 일정한 계수를 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안한 최대휘도표면을 이용한 방법이 기존 방법보다 색 항상성에 효과적인 방법임을 증명한다.
In the middle-resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance (GSD) that the detector senses and samples is generally larger than the actual size of the objects (or materials) of interest, and so several objects are embedded in a single pixel. In this case, as it is impossible to detect these objects by the conventional spatial-based image processing techniques, it has to be carried out at sub-pixel level through spectral properties. In this paper, we explain the sub-pixel analysis algorithm, also known as the Linear Spectral Mixing (LSM) model, which has been experimented using the Hyperion data. To find Endmembers used as the prior knowledge for LSM model, we applied the concept of the convex geometry on the two-dimensional scatter plot. The Atmospheric Correction and Minimum Noise Fraction techniques are presented for the pre-processing of Hyperion data. As LSM model is the simplest approach in sub-pixel analysis, the results of our experiment is not good. But we intend to say that the sub-pixel analysis shows much more information in comparison with the image classification.
통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.
본 연구는 서로 다른 센서 특성을 지닌 KOMPSAT-2, QuickBird 및 WorldView-2 고해상도 위성영상에 영상융합기법을 적용하여 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 사용된 기법은 대표적인 CS 기반 융합기법인 GIHS, GIHSA, GS1 및 Adaptive IHS를 사용하였다. 영상융합 기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 수행하였으며, 정량적 분석에는 SAM, Spectral ERGAS 및 Q4을 사용하였다. KOMPSAT-2 영상은 GHISA 기법의 경우 상대적으로 우수한 성능을 나타내는 반면, QuickBird와 WorldView-2영상은 GS1기법의 경우에 우수한 성능을 나타낸다.
This paper proposes the simulation algorithm of rear lamp of car using a ray tracing method that models transmission and refraction of light frequently used in computer graphics At first. To reproduce an image accurately. incident on a sight of viewer, we propose the backward ray tracing method based on spectral distribution representing physical characteristics of illuminant and object used in real. We implement the reproduction algorithm of rear lamp image applying the Bouguer-Beer's law to an optical absorptive phenomenon. As the result, more realistic image can be reproduced.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
Satellite image for national land monitoring is required high resolution and natural color with multi spectral band. the image is expensive as higher resolution. We need cheap image relatively in economic viewpoint but the image serves sufficient resolution to monitor national land. We merged two images to one image and evaluated the result. the two images which are used at the merge test are high resolution(2.5m per pixel) panchromatic and low resolution(10m per pixel) multi spectral image of SPOT-5 satellite. The result of this study. We made the merge image to have sufficient resolution for national monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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