• Title/Summary/Keyword: 선소

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Building Reconstruction by feature based matching using searching area according to the direction of linear element and new linear element features (선소 방향에 따른 영역과 새로운 선소 특징들을 이용한 특징 기반 정합에 의한 건물 복원)

  • 엄기문;전병민;이쾌희
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.3
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    • pp.76-88
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    • 1999
  • 본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.

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3D Building Reconstruction Using Building Model and Segment Measure Function (건물모델 및 선소측정함수를 이용한 건물의 3차원 복원)

  • Ye, Chul-Soo;Lee, Kwae-Hi
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.37 no.4
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    • pp.46-55
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    • 2000
  • This paper presents an algorithm for 3D building reconstruction from a pair of stereo aerial images using the 3D building model and the linear segments of building. Direct extraction of linear segments from original building images using parametric building model is attempted instead of employing the conventional procedures such as edge detection, linear approximation and line linking A segment measure function is simultaneously applied to each line segment extracted in order to improve the accuracy of building detection comparing to individual linear segment detection. The algorithm has been applied to pairs of stereo aerial images and the result showed accurate detection and reconstruction of buildings.

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Line Segments Extraction by using Chain Code Tracking of Edge Map from Aerial Images (항공영상으로부터 에지 맵의 체인코드 추적에 의한 선소추출)

  • Lee Kyu-won;Woo Dong-min
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.6
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    • pp.709-713
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    • 2005
  • A new algorithm is proposed for the extraction of line segments to construct 3D wire-frame models of building from the high-resolution aerial images. The purpose of this study Is the accurate and effective extraction of line segments, considering the problems such as discordance of lines and blurred edges existing in the conventional methods. Using the edge map extracted from aerial images, chain code tracking of edges was performed. Then, we extract the line segments considering the strength of edges and the direction of them. SUSAN (Smallest Uni-value Segment Assimilating Nucleus) algorithm proposed by Smith was used to extract an edge map. The proposed algorithm consists of 4 steps: removal of the horizontal, vertical and diagonal components of edges to reduce non-candidate point of line segments based on the chain code tracking of the edge map, removal of contiguous points, removal of the same angle points, and the extraction of the start and end points to be line segments. By comparing the proposed algorithm with Boldt algorithm, better results were obtained regarding the extraction of the representative line segments of buildings, having relatively less extraction of unnecessary line segments.

기하학적 방법을 이용한 건물의 경계선 추출

  • 임형득;예철수;이쾌희
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.155-160
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    • 2000
  • 본 논문에서는 고해상도 영상에서 건물의 경계선을 추출하기 위해 선소 추출, 선소 연결 과정을 통해 건물의 corner 점을 찾아 이들을 이용하여 건물의 내부에 존재하는 삼각형을 찾아가는 과정을 수행함으로써 Closed 된 선소, 즉 건물의 경계를 추출 할 수가 있다.

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조응구조의 지시사상 (mapping) 이론

  • Park, Yeong-Gyu
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1990.11a
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    • pp.199-199
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    • 1990
  • 입력된 문서 영상으로부터 분리 추출된 문자 영상을 올바르게 인식하는 것은 문서 인식에서 가장 핵심적인 부분이다. 스캐너를 통해 입력되고 분리된 실제의 문자 영상은 많은 문제점들을 가지고 있다. 한글의 경우 이 중 개별 문자 영상내의 각 자소간의 접촉은 올바른 인식을 저해하는 주요한 원인이다. 이런 접촉의 문제를 효율적으로 해결하기 위해 한글의 구조적 특성을 지닌 "방향 필터"를 정의하고, 이것을 이용하여 세선화된 문자 영상을 추적하면서 선소들을 뽑아낸다. 이렇게 하여 얻은 선소들과 선소들간의 지식을 조합하여 한글자소 획을 추출케 되고 결국에는 이런 획의 조합을 통해 문자 영상을 인식하는 방법을 제안한다.

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Electrooptic pattern recognition system by the use of line-orientation and eigenvector features (방향선소와 고유벡터 특징을 이용한 전기광학적 패턴인식 시스템)

  • 신동학;장주석
    • Korean Journal of Optics and Photonics
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    • v.8 no.5
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    • pp.403-409
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    • 1997
  • We proposed a system that can perform pattern recognition based on parrallel optical feature extraction and performed experiments on this. The feature to be extracted are both 6 simple line orientations and two eigenvectors of the covariance matrix of the patterns that cannot be distinguished with the line orientation features alone. Our system consists of a feature-extraction part and a pattern-recognition part. The former that extracts the features in parallel with the multiplexed Vander Lugt filters was implemented optically, while the latter that performs the pattern recognition by the use of the extracted features was implemented in a computer. In the pattern recognition part, two methods are tested;one is to use an artificial neural network, which is trained to recognize the features directly, the other is to count the numbers of specific features simply and then to compare them with the stored reference feature numbers. We report the preliminary experimental results tested for 15 alpabet patterns with only straight line segments.

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Reconstruction of 3D Building Model from Satellite Imagery Based on the Grouping of 3D Line Segments Using Centroid Neural Network (중심신경망을 이용한 3차원 선소의 군집화에 의한 위성영상의 3차원 건물모델 재구성)

  • Woo, Dong-Min;Park, Dong-Chul;Ho, Hai-Nguyen;Kim, Tae-Hyun
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.27 no.2
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    • pp.121-130
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    • 2011
  • This paper highlights the reconstruction of the rectilinear type of 3D rooftop model from satellite image data using centroid neural network. The main idea of the proposed 3D reconstruction method is based on the grouping of 3D line segments. 3D lines are extracted by 2D lines and DEM (Digital Elevation Map) data evaluated from a pair of stereo images. Our grouping process consists of two steps. We carry out the first grouping process to group fragmented or duplicated 3D lines into the principal 3D lines, which can be used to construct the rooftop model, and construct the groups of lines that are parallel each other in the second step. From the grouping result, 3D rooftop models are reconstructed by the final clustering process. High-resolution IKONOS images are utilized for the experiments. The experimental result's indicate that the reconstructed building models almost reflect the actual position and shape of buildings in a precise manner, and that the proposed approach can be efficiently applied to building reconstruction problem from high-resolution satellite images of an urban area.

Extraction of rectangular boundaries from areial image data (위성영상에서의 건물 윤곽선 검출 알고리즘)

  • Huyen, Nguyen Thi Bich;Kim, Tae-Hyun;Kim, Dong-Chul
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1907_1908
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    • 2009
  • 본 논문은 위성사진 데이터에서 경계선 추출에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 조각 선소들을 연결하기 위하여 몇 가지의 Heuristics를 사용하고, CNN(Centroid Neural Network)을 이용해 선소들을 군집화 하는 방법을 제시한다. 제안된 새로운 알고리즘은 실제의 위성영상 데이터에 대한 실험을 통해 그 유용성이 확인 되었다.

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