• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.63-73
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• 2009

본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.519-525
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• 2006

기존의 영역기반의 영상정합이나 에피폴라 기하 혹은 고도값 제한 등을 통해 정합의 탐색영역을 줄임으로 영상정합의 효율성을 높이는 방법들은 비슷한 형태의 고층 건물이 밀집되어 있는 대규모 도심지와 같은 경우 오정합의 가능성이 크며 정합에 소요되는 시간도 여전히 오래 걸리는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 건물 인식을 통한 영상정합법에 대하여 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 영상정합기법의 기초연구로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상 정보를 활용하여 동일 건물 인식에 관하여 실험을 수행하였다. 경계정보와 색상정보를 활용하기 위하여 각각 보완된 Hausdorff 거리개념과 보완된 컬러 인덱싱 기법을 적용하였다. 각각의 정보를 단독으로 활용한 경우 동일건물의 인식률이 경계정보의 경우 46.5%, 색상정보의 경우 7.1%로 매우 낮았으나, 두 가지 정보를 조합하여 인식을 실시한 결과 78.5%로 인식률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.49-52
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• 2006

본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 이용하여, 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 획득하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 정합창(measurement window)을 사용하는 화소기반 정합방법을 통해 정확한 변이 추정과 비용 함수 계산시 반복적인 계산을 줄임으로써 전체적인 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 정확한 변이 정보를 획득하는데 있어서 가려진 영역이 많은 영향을 미친다. 또한 가려진 영역의 판단 및 처리는 2대의 카메라로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평행식으로 구성된 5대 이상의 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 사용함으로써 변이 정보의 신뢰도를 높이고, 가려진 영역을 처리할 수 있다. 또한 비용 함수 계산의 반복성을 이용하여 계산량을 줄임으로써 전체적인 수행시간을 줄인다. 이렇게 획득된 변이 정보는 다시점 영상의 중간시점영상 생성을 위해 사용된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.43-52
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• 2014

본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.82-90
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• 2010

본 논문에서는 2차원 이미지로 부터 3차원 정보를 획득하기 위한 신뢰도 공간(reliability space)에 기반 한 스테레오 정합기법을 제안한다. 일반적으로 기존의 기법들은 정확도가 높은 경우 연산 량이 많아 속도가 느려지는 문제를 안고 있다. 따라서 논문에서는 정확도는 유지하면서 속도를 높이는 기법을 구현하고자 다음과 같은 방법을 제안하였다. 먼저 스테레오 영상에서 모든 화소를 비교하기 위해 변이 공간 영상(disparity space image)을 생성하고 이 값의 분석을 통해 신뢰도 공간을 생성한다. 이어서 변이에 따른 신뢰도 공간의 비교를 통해서 변이 지도를 작성하였다. 또한 보조적으로 컬러 에지를 참조하여 각 영역의 경계를 확실히 분류함을 통해서 국부적으로 발생하는 영역 경계 오류를 일정 부분 개선하였다. 제안된 스테레오 정합 기법은 다양한 실험을 통하여 기존의 기법과 비교함으로써 그 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 기법의 연산 비용이 약 31.6%가량 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 연산 비용 감소에도 불구하고 영상의 품질에 있어서 기존과 대등한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.81-88
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• 2015

위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.429-436
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권4호
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• pp.189-196
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• 2010

본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.779-785
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• 2002

본 논문에서는 두 개의 2차원 영상에서 3차원 객체를 효율적으로 추출하기 위해서 위상 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 제시한다. 특히, 윈도우 푸리에 위상을 이용하는 기존의 위상 기반 방법들은 기본적으로 다중-해상도 위상 맵을 사용하기 때문에 계층적인 접근 관점에서 좋은 특성을 가지고 있는 반면 높은 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 다중-해상도 위상 기반전략과 더불어 위상 계산의 중복성을 제거하는 빠른 계층적 접근기반의 3차원 객체 추출 기법을 제안한다. 또한, 정합 성능을 개선시키기 위해 위상 영역에서 형태학적인 정합 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 계산량이 대략 8배 정도로 크게 감소되었으며 안정된 결과 값을 획득할 수 있었다.