다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 3D 콘텐츠 생성 시 필요한 깊이 영상의 화질 개선을 위하여 잡음 제거 기법과 홀 채움 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 모두 이용하게 된다. 먼저 입력된 컬러 영상을 RGB 색상계에서 HSI 색상계로 변환하여 밝기 영상을 생성한다. 그리고 깊이 영상에서 기준 화소와 주변 화소간의 거리 값, 깊이 값의 차이를 구하고 컬러 영상의 밝기 값 차이를 계산하여 제안하는 잡음 제거 기법에 이용한다. 이후 홀을 탐색하여 홀과 주변 화소간의 거리, 컬러 영상의 밝기 값 차이를 제안하는 홀 채움 기법을 적용하여 깊이 영상 내에 존재하는 홀을 채우게 된다. 마지막으로 실시간 환경에 적용하기 위하여 제안하는 기법을 GPU로 병렬화하여 속도 향상을 하고자 하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존 기법에서 발생하는 경계 부분의 흐려짐 현상을 줄이면서 홀을 채우는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면을 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안하였고 이 기법을 확대하고자 하는 입력 영상에 적용하여 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 갖는지 추정한다. 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 갖는 경우, 곡면의 특성이 충실하게 반영되도록 보간값을 구하는 효율적인 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 기법들을 적용하여 구한 보간 픽셀값들을 사용하여 구성된 확대 영상은 기존의 기법들에 의한 확대 영상보다 실제 영상에 더욱 충실하게 된다. 제안된 기법을 적용하여 구성된 확대 영상의 화질을 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법들을 적용한 확대 영상들의 PSNR값이 기존의 기법들을 적용한 확대 영상들의 PSNR값보다 큰 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델(linear regression model)을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화(video stabilization) 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 적용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고(hand-held) 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델 기반의 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역 상의 입력 영상에 대한 안정화를 달성한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 실제 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 지능형 교통 정보처리 시스템의 구축을 위해 기존의 불완전한 영상분할 기법을 후처리 과정에서 자동차의 특징과 context 정보로 구성된 지식기반에 의한 전문가 시스템으로 보완함으로써 자연적인 영상에서도 정확한 영상분할이 가능한 컴퓨터 시각장치 알고리듬을 제안하였다. 다양한 환경에서 구축한 3000여개의 영상 데이터베이스 중 100여개의 영상에 대해 위의 차량검출 기법을 적용한 결과, 영상의 대비도가 높을 경우 대부분의 영상에서 약 10%의 오차 범위 내에서 정확한 영역검출이 가능하였으며, 교통량의 최적제어를 위한 지능적 신호체계 구축의 자동화에 사용될 수 있다.
최근 많은 단일 영상 초해상도 네트워크에서 입력 저 화질 영상 자체의 내부 정보를 테스트 타임에 이용하여 파라미터를 업데이트하는 방법을 통해 높은 성능 향상을 이루어냈다. 본 원고에서는, 해당 방법에서 더 나아가 동영상 초해상도네트워크의 파라미터를 테스트 타임의 저 화질 영상만을 가지고 업데이트 하는 기법을 소개한다. 첫째로, 동영상 내에 일반적으로 존재하는 반복되는 패치의 특성을 분석하고, 다음으로 기존의 복원된 동영상을 관찰하여 자기 지도 적응의 가능성을 보인다. 마지막으로, 폭넓은 실험을 통해 제안하는 기법을 검증한다.
본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
KOMPSAT-2 고해상도 위성영상이 제공됨에 따라, 국내에서도 고해상도 위성영상을 활용한 다양한 연구 및 활용 사례가 증대되고 있다. KOMPSAT-2는 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있는데, 개체 추출 및 고해상도의 토지 피복도 생성, 영상의 시각화를 위한 고해상도 멀티스펙트럴 영상 취득이 주요한 실정이다. 따라서 서로 다른 공간, 분광해 상도를 가지는 센서 자료를 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 영상융합은 원격탐사분야에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 다양한 영상융합기법이 연구되었지만, 대부분의 알고리즘들이 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 영상 유도기법을 이용하여 융합영상의 분광정보를 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 공간해상도 왜곡은 최소한으로 줄이고 왜곡된 분광정보를 최대한 보정하였다. 다양한 알고리즘을 통해 얻은 KOMPSAT-2 융합 영상에 본 알고리즘을 적용한 결과, 분광정보 왜곡량이 기존의 융합결과에 비해 줄어든 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 다양한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다.
초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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