• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.661-664
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• 2001

본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.102-110
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• 2015

본 논문은 동일한 특징을 사용하여 정형 객체와 비정형 객체 영상들을 정합할 수 있는 적응형 정합 방법을 제안한다. 이를 위한 방법으로 우선 기하학적 검증으로 두 영상의 정합 여부를 결정하고 정합 정보를 생성한다. 그리고 정합 정보의 통계적 분석을 통해 비정형 정합 쌍과 비정합 정합 쌍을 분류하는 결정 경계를 구한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과는 기존의 방법과 비교하였을 때, 복잡도는 낮았으며, 정합 성공률과 정확도는 높아짐을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.41-49
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• 2005

본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.787-795
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• 2014

본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC)를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSAC-based Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks(TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.259-266
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• 2003

해부학적 구조의 변형이 존재하는 두 영상을 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 환자간의 정합 환자와 표준영상간의 정합, 동일환자에서 변형을 갖는 부위의 정합 등 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 서로 형태와 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상파 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈, 근육, 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 성합 방법을 제안하였다. 제안한 조직 기반의 정합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다. 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스(bounding box) 정합. 전역 Rigid 정합과 지역 non-rigid 정합, 정합 보간(interpolation)을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.701-704
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• 1998

본 논문에서는 스테레오 정합에서 불연속성과 폐색영역을 고려하고 다중 계층 구조를 사용한 relaxation 알고리듬을 이용하여 좌우 영상간의 최적의 정합점을 찾는 스테레오 정합을 구현하였다. 잡음을 제거하기 위해 베이시안 필터링 방법을 사용하였다. 좌우 영상에서 얻은 변이(disparity)를 이용하여 좌우 폐색영역(occlusion region)을 구한 후, 다시 최적의 변이를 얻기 위해 내삼과정을 통해 양쪽의 정보를 상호 보완하는 병렬적인 relaxation 방법을 구현한다. 구현한 방법은 다양한 영상에 적용하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.572-575
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• 2012

본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2003

본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.335-343
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• 2006

본 논문에서는 수술 전에 획득한 전산화 단층촬영영상에서 추출한 3차원 정보를 수술 중에 획득한 2차원 X-선 투시영상에 실시간으로 표시하기 위하여 표식기 기반 고속 2차원-3차원 영상정합 방법을 제안한다. 정합과정은 전처리 과정과 실시간 정합 과정으로 나누어진다. 전처리 과점에서 가장 많은 계산량을 필요로 하는 DRR의 생성을 그래픽 하드웨어를 이용하여 고속으로 생성하고, 표식기를 부착한 심장 모형데이타에서 자동으로 표식기를 탐색 추출 한다. 실시간 정합 과정은 주축 정합을 이용한 평면 내부 정합과 구좌표계에서 최소 오차 탐색 방법을 이용한 평면 외부 정합 방법으로 분리하여 계층적으로 정합하여 탐색 범위를 6자유도에서 2자유도로 개선하였다. 본 제안방법은 실시간 계산을 최소화함으로써 정확성을 유지하면서 정합의 효율성을 개선하였다.