• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.2
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• pp.191-198
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• 2000

Digital photogrammetry in the implementation of GIS database plays an important role, with the demand for rapid data acquisition and quick updating. Here image matching represents a fundamental task of digital photogrammetry. No image matching algorithm provides a solution as complete as the one given by human vision which is reinforced by knowledge and intelligence capabilities. In this paper, if object space is smooth, we check the global similarity between a possible corresponding point pair and its neighbouring possible corresponding point pairs, detecting blunders; We define matching strength measurement. Besides this, we compute three-dimension coordinates of matching points by bundle adjustment method. Results of the test reveal that the proposed method can eliminate the incorrectly matched pairs efficiently and the accuracy of three-dimension coordinates of matching points come within an allowable error.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.8
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• pp.477-485
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• 2006

In this paper, video avatar, made from live video streams captured from a real participant, was used to represent a virtual participant. By using video avatar to represent participants, the sense of reality for participants can be increased, but the correct registration is also an important issue. We configured the real and virtual cameras to have the same characteristics in order to register the video avatar. Comparing real and synthetic images, which is possible because of the similarities between real and virtual cameras, resolved registration between video avatar captured from real environment and virtual environment. The degree of incorrect registration was represented as energy, and the energy was then minimized to produce seamless registration. Experimental results show the proposed method can be used effectively for registration of video avatar.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.7C
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• pp.628-633
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• 2010

This paper proposes a block matching algorithm to improve the sub-block matching algorithm that uses partial sub-blocks being a great contribution to the block matching. Unlike the conventional algorithm using the one sub-block group the proposed algorithm uses two sub-block groups. The matching using the small group selects a candidate block to be a good possibility of a similar block with a small computation cost and the additional matching using the large group in the selected block decreases a wrong matching. Simulation results show that the proposed algorithm always has good image quality at the same computation cost as compared to the conventional algorithm and it has an outstanding performance at the matching using a few sub-blocks.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.97-105
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• 1999

본 논문에서는 기존의 깊이 복원 방법을 개선하기 위해서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 정합법을 제시하였고 다양한 영상에 적용하기 위해 영상의 영역 정보를 고려하였다. 유전 알고리즘은 자연선택과 개체군 유전학에 기반한 효율적인 탐색 기법인데, 이들의 염색체 교차와 돌연변이 같은 연산자를 정합 환경에 적합하도록 변형시켰다. 영상신호를 쉽게 다루기 위해서 2차원 염색체 구조를 사용하였으며, 스테레오 정합에 많이 사용되는 유사성과 연속성 제약 조건에 기반하여 적자를 선택하는 적응 함수를 정의하였다. 그리고 기존 유전 알고리즘의 수렴속도를 개선하기 위해서 무작위로 변이를 발생시키지 않고 휘도차를 이용하여 변이를 발생시키는 정보기반 변이 발생을 사용하였다. 실험을 통하여 본 방법은 이완처리를 포함한 정합법보다 계산 부하를 줄일 수 있었고 비교적 안정된 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.613-615
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• 2001

본 논문은 동영상 내의 얼굴을 특정인 얼굴로 자동 변환 및 정합하는 기술을 제안한다. 얼굴에 나타난 동작이나 표정은 높은 자유도로 인하여 기존에 사용되어온 2차원적이고 고정된 물체 위주의 동영상 정합 기술로는 자연스러운 결과물을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 입력 받은 정면 유사방향의 사진으로부터 3차원 얼굴 모델을 복원한다. 각 프레임에 등장한 얼굴의 3차원 방향을 추출하여 복원한 3차원 얼굴 모델에 적용한 후 대체할 얼굴 영역에 저합시킨다. 정합 과정 시 비디오 프레임 내의 조명효과와 얼굴색 등을 분석하고 3차원 얼굴 모델에 블렌딩하여 비디오 프레임과 자연스럽게 정합할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.805-807
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• 2005

본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.7
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• pp.582-589
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• 2012

This paper describes the algorithm recognizing car type from the image received from UAV and the recognition results between three types of car images. Using the NCC(Normalized Cross-Correlation) algorithm, geometric information is matched from template images. Template images are obtained from UAV and satellite map and indoor experiment is performed using satellite map. After verification of the possibility, experiment for verification of same car type recognition is performed using small UAV. In the experiment, same type cars are matched with 0.6 point similarity and truck with similar color distribution is not matched with template image of a sedan.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.46 no.10
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• pp.8-13
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• 2009

The MF(matched filter) is the optimum signal detector that maximizes the output instantaneous signal power to average noise power ratio in white noise environment. But it cannot give the optimum detection performance if the background noise is not white. So, the whitening process preceding the matched filter is needed in the conventional detector which results in a PWMF(pre-whitening matched filter). Its performance is mainly affected by the estimation accuracy of non-white noise model which is used in the whitening procedure. To estimate more accurate model to improve performance, the computational complexity is increased. Therefore, a spectrum based detector which shows better performance than the PWMF under the similar complexity condition or less complexity under the similar performance condition is proposed in this paper. And its performance and complexity are analyzed and compared with the conventional PWMF.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.1-12
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• 2005

Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. This paper presents a new algorithm for robust registration of the images acquired by multiple sensors having different modalities; the EO (electro-optic) and IR(infrared) ones in the paper. The two feature-based and intensity-based approaches are usually possible for image registration. In the former selection of accurate common features is crucial for high performance, but features in the EO image are often not the same as those in the R image. Hence, this approach is inadequate to register the E0/IR images. In the latter normalized mutual Information (nHr) has been widely used as a similarity measure due to its high accuracy and robustness, and NMI-based image registration methods assume that statistical correlation between two images should be global. Unfortunately, since we find out that EO and IR images don't often satisfy this assumption, registration accuracy is not high enough to apply to some applications. In this paper, we propose a two-stage NMI-based registration method based on the analysis of statistical correlation between E0/1R images. In the first stage, for robust registration, we propose two preprocessing schemes: extraction of statistically correlated regions (ESCR) and enhancement of statistical correlation by filtering (ESCF). For each image, ESCR automatically extracts the regions that are highly correlated to the corresponding regions in the other image. And ESCF adaptively filters out each image to enhance statistical correlation between them. In the second stage, two output images are registered by using NMI-based algorithm. The proposed method provides prospective results for various E0/1R sensor image pairs in terms of accuracy, robustness, and speed.