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SCOPUS
Hue 채널 영상의 다중 클래스 결합을 이용한 객체 기반 영상 분류 = Object-based Image Classification by Integrating Multiple Classes in Hue Channel Images
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2021
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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2011-2025(15쪽)
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고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.
더보기In high-resolution satellite image classification, when the color values of pixels belonging to one class are different, such as buildings with various colors, it is difficult to determine the color information representing the class. In this paper, to solve the problem of determining the representative color information of a class, we propose a method to divide the color channel of HSV (Hue Saturation Value) and perform object-based classification. To this end, after transforming the input image of the RGB color space into the components of the HSV color space, the Hue component is divided into subchannels at regular intervals. The minimum distance-based image classification is performed for each hue subchannel, and the classification result is combined with the image segmentation result. As a result of applying the proposed method to KOMPSAT-3A imagery, the overall accuracy was 84.97% and the kappa coefficient was 77.56%, and the classification accuracy was improved by more than 10% compared to a commercial software.
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2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
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기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |
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