• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.112-115
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• 2018

본 논문에서는 공간적 일관성과 시간적 일관성을 모두 고려하는 그래프 컷(graph cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 정합(video stitching) 방법을 제안한다. 먼저 입력 비디오로부터 취득한 전체 프레임에 대해서 정렬(frame alignment) 작업이 완료된 후, 프레임 합성(frame composition)을 위한 정합선 찾기(seam finding) 과정을 진행한다. 정합선을 찾는 과정에서 개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용해 정렬된 프레임들을 자연스럽게 합성할 수 있는 최적의 정합선을 찾는다. 우선, 첫번째 입력 프레임에서 찾은 최적 정합선을 참조 정합선으로 설정한다. 그 다음, 연속된 프레임들의 정합선 찾기 과정을 수행할 때, 참조 정합선과의 거리 값을 가중치로 이용하는 새로운 비용 함수를 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 찾은 최적 정합선은 입력 프레임의 중첩 영역에 움직이는 물체가 존재할 때, 물체의 모양을 손상시키지 않으면서 동시에 연속된 프레임의 정합선을 유사한 형태로 유지시킨다. 결과적으로 공간적, 시간적 자연스러움이 보장되는 고품질의 비디오 정합 결과를 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.262-265
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• 2010

본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.580-582
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• 2003

특징점 기반 지문 인식 방법은 지문 영상의 전처리 과정을 포함한 특징점 추출 과정과 추출된 특징점들의 유사도를 판단하는 정합 과정으로 구성된다. 특징점들의 정합과정을 수행하는 여러 가지 방법들 중 Hausdorff 거리 기반 정합 방법은 이동과 회전이 적은 지문의 특징점들에 대해 빠르게 계산할 수 있는 장점을 갖는다. 그러나, 이 방법은 이동과 회전이 많은 지문 영상의 경우 연산이 많아지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 정합을 실행하기 전 지문의 중심점과 지역적인 블럭들의 방향성을 기준으로 정렬을 수행하여 비교되는 지문 특징점간의 회전 오차와 이동 오차를 줄임으로써, 기존의 정합 방법의 불필요한 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Hausdorff 거리 기반 정합 방법을 구현하고 그것에 대한 결과와 선정렬을 사용한 후의 정합 결과를 실험, 비교하였다. 이때의 평균 Hausdorff 거리는 Genuine의 경우 0.095가 줄어들었고, Improster의 경우 0.655가 늘어나는 성능 향상을 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1698-1706
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• 1997

본 논문은 2차원 정보, 3차원 정보 그리고 그 밖의 각종 유용한 정보를 취합하여 이를 상호 보완하여 인식하는 멀티미디어 시스템 중의 한 부분으로 이중 3차원 정보를 추출하고 정합 하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 거리 영상으로부터 z축 기울기를 이용하여 표면 분류를 행하고 법선 벡터들의 교점을 통해 각 표면들에 대한 특징을 추출한다. 또한 각 표면들로 부터 이루는 각이나 거리등과 같은 특징 관계를 설정한다. 이후 정합 과정을 통해 인식을 수행하게 되는데 정합 과정은 영상인식의 최종 단계로 대단히 중요한 과정중의 하나가 된다. 왜냐하면 멀티미디어 시스템은 각종 정보를 취합하여 정합 과정을 수행해야 하기 때문에 취합한 모든 정보를 보다 보편적이고 효율적으로 정합하는 방법론의 제시가 중요하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 정합 과정 수행에 필요한 보편적 방법론의 제안에 초점을 맞추고자 하며 이중 우선 3차원 물체의 정합과정에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 롤이론을 적용하여 유사도를 측정하며 이를 퍼지 관계 행렬을 구성하여 인식을 수행한다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1437-1446
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1054-1061
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• 2000

영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.1-8
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• 2000

지문인식의 주요 기법으로 사용되어 온 점 패턴 정합 기법은 영상의 질이 열악할 경우 정합 결과의 신뢰성을 보장하기 어려운 단점이 있다 본 논문에서는 유사한 융선 패턴 쌍의 변환 파라메터를 Hough 변환에 의해 산출하여 정합 쌍을 구하고 지문 방향정보를 선택적으로 사용하는 정합률 산출기법에 의해 정합 결과의 검증하는 지문언식 기법을 제안하였다 제안한 기법은 특이점의 개수와 좌표의 변화에 민감하지 않은 특성을 가지므로 열악한 지문영상에서도 낮은 거부율을 유지하면서 0%에 가까운 FAR(False accept rate)를 보장할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1193-1201
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• 2000

본 논문에서는 탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하여 블록 단위의 움직임 벡터를 추출하는 활동적 블록 정합 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 탐색 영역의 중심 위치를 결정하기 위해 시간에 따른 블록의 동작 변화는 작다고 가정한다. 그리고 탐색 영역의 크기는 공간적으로 인접한 블록들의 신뢰도에 따라 조절된다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 다중 특징을 사용하는 블록 정합 알고리듬으로 블록 정합 시 특징의 기여 정도를 나타내는 가중치를 블록 안에서 각 특징이 가지는 구분력에 따라 자동으로 설정하는 정합 유사 함수를 사용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 정확하게 움직임 벡터를 추출함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.121-124
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• 2006

본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1482-1496
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• 1999

기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.