• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.13 no.2
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• pp.121-132
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• 1997

This paper describes the development of a stereo matching algorithm for extracting Digital Elevation Model(DEM) from satellite images. This matching algorithm is based on a non-linear least squares correlation estimation but has improved matching speed. The algorithm consists of three steps: matching execution, matching control and matching optimization. Each is described. The performance of the presented algorithm is quantitatively analyzed with experiments on matching probability, matching speed and matching convergence radius.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.115-124
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• 2010

Stereo matching techniques are categorized in two major schemes, local and global matching techniques. In global matching schemes, several investigations are introduced, where cost accumulation is performed in multiple matching lines. In this paper, we introduce a new multi-line stereo matching techniques which expands a conventional single-line matching scheme to multiple one. Matching cost is based on simple normalized cross correlation. We expand the scan-line optimization technique to a multi-line scan-line optimization technique. The proposed technique first generates a reliability image, which is iteratively updated based on the previous reliability measure. After some number of iterations, the reliability image is completed by a hole-filling algorithm. The hole-filling algorithm introduces a disparity score table which records the disparity score of the current pixel. The disparity of an empty pixel is determined by comparing the scores of the neighboring pixels. The proposed technique is tested using the Middlebury and CMU stereo images. The error analysis shows that the proposed matching technique yields better performance than using conventional global matching algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.62-63
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• 2019

본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.

• Journal of radiological science and technology
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• v.32 no.2
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• pp.195-203
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• 2009

Image registration is a fundamental task in image processing used to match two or more images. It gives new information to the radiologists by matching images from different modalities. The objective of this study is to develop 2D image registration algorithm for PET/CT and CT images acquired by different systems at different times. We matched two CT images first (one from standalone CT and the other from PET/CT) that contain affluent anatomical information. Then, we geometrically transformed PET image according to the results of transformation parameters calculated by the previous step. We have used Affine transform to match the target and reference images. For the similarity measure, mutual information was explored. Use of particle swarm algorithm optimized the performance by finding the best matched parameter set within a reasonable amount of time. The results show good agreements of the images between PET/CT and CT. We expect the proposed algorithm can be used not only for PET/CT and CT image registration but also for different multi-modality imaging systems such as SPECT/CT, MRI/PET and so on.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.10
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• pp.39-46
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• 2013

Recently, the mobile industries grow up rapidly and their performances are improved. So the usage of mobile devices is increasing in our life. Also mobile devices equipped with a high-performance camera, so the image stitching can carry out on the mobile devices instead of the desktop. However the mobile devices have limited hardware to perform the image stitching which has a lot of computational complexity. In this paper, we have proposed improved feature descriptor extraction and matching method for efficient image stitching on mobile environment. Our method can reduce computational complexity using extension of orientation window and reduction of dimension feature descriptor when feature descriptor is generated. In addition, the computational complexity of image stitching is reduced through the classification of matching points. In our results, our method makes to improve the computational time of image stitching than the previous method. Therefore our method is suitable for the mobile environment and also that method can make natural-looking stitched image.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1416-1417
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• 2013

깊이 정보를 획득하기 위해서 가장 많이 시도되는 방법이 스테레오 정합이다. 스테레오 정합 알고리즘은 다양한 알고리즘의 조합으로 구성되며, 파라메터 또한 다양하다. 일반적으로는 middlebury에서 제공하는 영상과 ground truth를 이용해서 스테레오 정합 알고리즘을 연구하고, 파라메터 최적화 과정을 거친다. 실제 시스템에 알고리즘 및 파라메터를 적용할 때 middlebury 영상으로 선택된 알고리즘과 파라메터가 상이할 수 있다. 본 논문에서는 실제 시스템의 스테레오 카메라를 이용해서 ground truth를 만들 수 있는 방법을 제안하다. 프로젝트를 이용해서 패턴을 투사하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 한 장면에 대해서 다양한 영상으로 스테레오 정합을 수행하여 만들어진 disparity map은 높은 정확성을 가지고 있음으로, 스테레오 정합 알고리즘 검증용 ground truth로 사용이 가능하다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.154-159
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• 2001

본 논문에서는 인공위성연구센터에서 수행한 아리랑 1호 EOCdud상으로부터의 DEM 생성작업에 관하여 보고한다. EOC 영상으로부터 DEM을 생성하는 작업은 기존의 인공위성연구센터에서 SPOT영상으로부터 DEM 생성을 위하여 개발한 S/W를 이용하여 이루어졌다. 본 논문에서는 DEM생성작업을 크게 카메라 모델링 단계와 영상정합 단계로 구분하여 논의한다. 카메라 모델링 단계에서는 SPOT용으로 개발된 카메라 모델링 기술이 EOC 영상에 적용될 수 있는지를 검토한다. 영상정합 단계에서는 EOC 영상으로부터 가장 우수한 성능의 DEM을 추출하기 위한 영상 정합 파라미터를 추출해낸다. 각 단계별로 EOC 영상을 적용했을 때의 결과를 SPOT 영상을 적용했을 때의 결과와 비교한다. 카메라 모델링과 영상정합의 결과로 EOC 영상으로부터 생성한 DEM의 최종 높이 오차는 약 19m(RMS)로 나타났다. 결론으로 EOC로부터 생성한 DEM의 성능을 SPOT 영상으로부터 얻은 DEM의 성능과 비교하고 향후 EOC 영상으로부터 DEM 생성 작업의 실용화를 위해 필요한 추가 작업들을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.533-538
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• 2008

본 논문에서는 GPU의 성능을 이용하여 다시점 거리 영상을 실시간으로 정합하는 3차원 온라인 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 거리영상의 정교한 정합을 위해 IPP 알고리즘을 사용하였으며, 최신 GPU 프로그래밍 기법으로 각광받고 있는 CUDA를 이용하여 정합 알고리즘의 연산비용이 큰 부분에 해당하는 투영과 변환의 반복 부분을 수행하였다. 스테레오 기반 휴대용 거리센서에서 $320{\times}240$ 거리영상을 획득하여 정합 알고리즘을 수행한 결과, 초당 5장의 거리영상을 정합할 수 있었다. 제안한 온라인 시스템은 실시간 3차원 모델 복원 기술이 필요한 로봇위치 인식, 주행용 비전 기술, 문화재 원형 복원 등의 분야에서 활용될 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_4
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• pp.1901-1910
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• 2022

Arriving in the new space age, securing technology for fusion application of KOMPSAT-3·3A and global satellite images is becoming more important. In general, multi-sensor satellite images have relative geometric errors due to various external factors at the time of acquisition, degrading the quality of the satellite image outputs. Therefore, we propose a fine-image registration methodology to minimize the relative geometric error between KOMPSAT-3·3A and global satellite images. After selecting the overlapping area between the KOMPSAT-3·3A and foreign satellite images, the spatial resolution between the two images is unified. Subsequently, tie-points are extracted using a hybrid matching method in which feature- and area-based matching methods are combined. Then, fine-image registration is performed through iterative registration based on pyramid images. To evaluate the performance and accuracy of the proposed method, we used KOMPSAT-3·3A, Sentinel-2A, and PlanetScope satellite images acquired over Daejeon city, South Korea. As a result, the average RMSE of the accuracy of the proposed method was derived as 1.2 and 3.59 pixels in Sentinel-2A and PlanetScope images, respectively. Consequently, it is considered that fine-image registration between multi-sensor satellite images can be effectively performed using the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.661-664
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• 2002

실사 영상에 가상 객체를 합성하기 위해서는 실사 영상 촬영 당시의 카메라 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 카메라 정보를 구하기 위하여 가상현실 분야에서 사용하고 있는 캘리브레이션 프리 정합 (Calibration-Free Registration) 기술을 기반으로 한 반자동 정합 기술을 제안하였다. 가상 현실은 실시간 응용인데 반하여 본 논문에서 제안하는 반자동 정합 기술은 합성 컨텐츠 저작을 위한 오프라인 응용에 적합한 방법으로 캘리브레이션 프리 정합기술의 합성 결과는 사용자의 입력정보와 밀접한 관계가 있다. 캘리브레이션 프리 정합기술은 두가지 사용자 입력을 필요로 한다. 첫번째 입력은 어파인공간 (Affine space)의 기저 (Basis vector)를 위한 특징점 정보이고, 두번째 입력 정보는 가상객체의 영상 투영점 입력이다. 본 논문에서는 이 두가지 사용자 입력중 기저를 위한 특징점 정보입력을 사용자가 쉽게, 정확한 정보를 입력할 수 있게하기 위하여, 사용자가 특징점을 개략적으로 입력하게 하고, 주변 영역에서 코너점 검출을 수행하여 사용자 입력을 수정하여 받아들리는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법을 사용하여 구한 카메라 정보로 만족할 만한 합성 영상을 얻을 수 있었다.