KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
초분광 이미지 픽셀 분류를 위한 이산 범위 기반의 최적 밴드 선택 |
| 영문제목(English Title) |
Optimal Band Selection based on Discrete Range for Hyperspectral Image Pixel Classification |
| 저자(Author) |
장두혁
정병현
허준영
Duhyeuk Chang
Byeonghyeon Jung
Junyoung Heo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1152 ~ 1154 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(Band Selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱 기법으로, 소요 시간이 길며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완해 본 논문에서는 양자화(Quantization) 개념을 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드 선택한 후보밴드 집합으로 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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