Edge Detection Method Based on Neural Networks for COMS MI Images

이진호; 박은빈; 우선희

doi:http://dx.doi.org/10.5140/JASS.2016.33.4.313

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이진호 (한국항공우주연구원) 박은빈 (한국항공우주연구원) 우선희 (한국항공우주연구원)

저널정보: 한국우주과학회 Journal of Astronomy and Space Sciences Journal of Astronomy and Space Sciences 제33권 제4호

발행연도: 2016.12

수록면: 313 - 318 (6page)

DOI: http://dx.doi.org/10.5140/JASS.2016.33.4.313

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Communication, Ocean And Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI) images are processed for radiometric and geometric correction from raw image data. When intermediate image data are matched and compared with reference landmark images in the geometrical correction process, various techniques for edge detection can be applied. It is essential to have a precise and correct edged image in this process, since its matching with the reference is directly related to the accuracy of the ground station output images. An edge detection method based on neural networks is applied for the ground processing of MI images for obtaining sharp edges in the correct positions. The simulation results are analyzed and characterized by comparing them with the results of conventional methods, such as Sobel and Canny filters.

#COMS MI image #edge detection #neural network #SNN #Sobel filter

참고문헌 (6)

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Bogdanov I / 2009 / Matlab model for spiking neural networks / Proceedings of the 13th WSEAS conference on systems

John Canny / 1986 / A Computational Approach to Edge Detection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence PAMI-8(6):679~698

Long LN / 2008 / Biologically-inspired spiking neural networks with Hebbian learning for vision processing / Proceedings of the 46th AIAA Aerospace Science Meeting and Exhibit

Lu D / 2011 / Neural network based edge detection for automated medical diagnosis / Proceedings of the IEEE International Conference on Information and Automation

NASA / 1996 / GOES I-M DataBook / NASA/GSFC

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