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초록

영어

Unlike or common images, Hyperspectral images were taken by continuous electromagnetic spectral into numerous bands according to wavelengths and are high-capacity high-resolution images. It has more information than ordinary images, so it is used to explore objects and materials. To reduce the amount of information in hyper-spectral images to be processed, band selection is utilized. Existing band selection techniques are heuristic techniques based on statistics, which take a long time and often lack generality and universality. To compensate for this, this paper utilizes quantization concept to draw representative bands through Discrete Range, we use them for band selection algorithm. Experimental results showed that the proposed technique performed much faster than conventional band selection methods, and that the performance accuracy was similar to that of the original even though the number of bands was reduced by one-seventh to one-tenth.

한국어

초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용 량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량 을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법[3]을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱 한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용 한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음 에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구내용
2. 관련 연구
Ⅱ. 제안 기법
1. 이산 범위별로 대표하는 밴드추출(DI)
2. Mutual Information & Classification accuracy(MC)
Ⅲ. 실험 및 결과
1. 데이터셋
2. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 장두혁 [ Duhyeuk Chang | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학과 ]
• 정병현 [ Byeonghyeon Jung | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
• 허준영 [ Junyoung Heo | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380