• Title/Summary/Keyword: 이미지 정합

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Multiple Seamless Image stitching using Adaptive Dynamic Programming Method (다수의 이미지 정합을 위한 동적 프로그래밍 스티칭 적용)

  • Lee, Younkyoung;Sim, Kyudong;Park, Jong-Il
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.136-138
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    • 2017
  • 본 논문에서는 동적 프로그래밍 스티칭을 이용하여 다수의 이미지를 경계가 보이지 않게 정합하여 고해상도의 이미지를 얻는 방법을 소개한다. 제안하는 방법에서는 수직, 수평방향으로 일정한 간격으로 쵤영한 다수의 지역 이미지와 전체를 촬영한 전역 이미지를 사용해서 각각의 지역 이미지와 전역 이미지의 특징점을 추출하고 이를 매칭하여 호모그래피를 계산한다. 이를 이용하여 정합할 두 지역 이미지간의 호모그래피를 구하고 좌표를 변환한 후 겹치는 영역에 동적 프로그래밍 스티칭 방법을 적용하여 두 이미지를 정합한다. 동적 프로그래밍 스티칭 방법이란 두 이미지를 정합할 때 겹치는 영역의 차이를 계산하고 차이가 가장 적은 픽셀을 경계로 하는 방법이다. 다수의 이미지를 수직방향으로 정합하고 정합된 이미지들을 수평방향으로 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 만들 수 있다. 제안하는 스티칭 기법을 적용함으로써 이미지간의 경계가 드러나지 않을 뿐만 아니라 각 픽셀의 세밀한 정보도 유지한 고해상도의 이미지를 획득할 수 있음을 보였다.

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Filtering Feature Mismatches using Multiple Descriptors (다중 기술자를 이용한 잘못된 특징점 정합 제거)

  • Kim, Jae-Young;Jun, Heesung
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.19 no.1
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    • pp.23-30
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    • 2014
  • Feature matching using image descriptors is robust method used recently. However, mismatches occur in 3D transformed images, illumination-changed images and repetitive-pattern images. In this paper, we observe that there are a lot of mismatches in the images which have repetitive patterns. We analyze it and propose a method to eliminate these mismatches. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) eliminates mismatches by using descriptors of nearest several features of one specific feature point. In experiments, for geometrical transformation like scale, rotation, affine, we compare the match ratio among SIFT, ASIFT and MDMF, and we show that MDMF can eliminate mismatches successfully.

Image Retrieval with Fuzzy Triples to Support Inexact and Concept-based Match (근사 정합과 개념 기반 정합을 지원하는 퍼지 트리플 기반 이미지 검색)

  • Jeong, Seon-Ho;Yang, Jae-Dong;Yang, Hyeong-Jeong
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.8
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    • pp.964-973
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    • 1999
  • 본 논문에서는 퍼지 트리플을 사용하는 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 이미지 내 객체들 사이의 공간 관계는 내용 기반 이미지 검색을 위해 사용되는 주요한 속성들 중의 하나이다. 그러나, 기존의 트리플을 이용한 이미지 검색 시스템들은 개념 기반 검색 방법을 지원하지 못하고, 방향들 사이의 근사 정합을 처리하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 정합과 근사 정합을 지원하는 퍼지 트리플을 이용한 이미지 검색 방법을 제안한다. 개념 기반 정합을 위해서는 퍼지 소속성 집합으로 이루어진 시소러스가 사용되며, 근사 정합을 위해서는 방향들 사이의 관계를 정량화 하기 위한 k-weight 함수가 각각 이용된다. 이 두 가지 정합은 퍼지 트리플 간의 퍼지 정합을 통하여 균일하게 지원될 수 있다. 본 논문에서는 또한, 개념 기반 정합과 근사 정합에 대한 검색 효과를 정량적으로 평가하는 작업을 수행한다. Abstract This paper proposes an inexact and a concept-based image match technique based on fuzzy triples. The most general method adopted to index and retrieve images based on this spatial structure may be triple framework. However, there are two significant drawbacks in this framework; one is that it can not support a concept-based image retrieval and the other is that it fails to deal with an inexact match among directions. To compensate these problems, we develope an image retrieval technique based on fuzzy triples to make the inexact and concept-based match possible. For the concept-based match, we employ a set of fuzzy membership functions structured like a thesaurus, whereas for the inexact match, we introduce k-weight functions to quantify the similarity between directions. In fuzzy triples, the two facilities are uniformly supported by fuzzy matching. In addition, we analyze the retrieval effectiveness of our framework regarding the degree of the conceptual matching and the inexact matching.

Efficient Image Stitching Using Fast Feature Descriptor Extraction and Matching (빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법)

  • Rhee, Sang-Burm
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.1
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    • pp.65-70
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    • 2013
  • Recently, the field of computer vision has been actively researched through digital image which can be easily generated as the development and expansion of digital camera technology. Especially, research that extracts and utilizes the feature in image has been actively carried out. The image stitching is a method that creates the high resolution image using features extract and match. Image stitching can be widely used in military and medical purposes as well as in variety fields of real life. In this paper, we have proposed efficient image stitching method using fast feature descriptor extraction and matching based on SURF algorithm. It can be accurately, and quickly found matching point by reduction of dimension of feature descriptor. The feature descriptor is generated by classifying of unnecessary minutiae in extracted features. To reduce the computational time and efficient match feature, we have reduced dimension of the descriptor and expanded orientation window. In our results, the processing time of feature matching and image stitching are faster than previous algorithms, and also that method can make natural-looking stitched image.

Design of Drawing Conformity Inspection System Based on Vision Recognition (비전 인식 기반의 도면정합검사시스템 설계)

  • Kim, Myeong-Ho;Jeon, Jae-Hwan;Kang, Sung-In;Kim, Gwan-Hyung;Oh, Am-Suk
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.10a
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    • pp.860-861
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    • 2013
  • 최근 고도의 산업 발전이 진행되면서 생산현장의 IT 기술을 접목한 자동화시스템이 대두되고 있다. 특히 설계 도면과 생산된 부품의 정합여부를 검사하여 제품의 생산 품질을 관리하는 도면정합검사는 기존의 수작업을 대체하고, 신뢰성을 보장할 수 있는 자동화 시스템의 도입이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 생산된 부품의 이미지를 인식/추출하고, 이를 이미지화된 도면과 매칭하여 정합 검사하는 도면정합검사시스템을 설계하였다. 따라서 기존의 수작업을 대체하여 생산의 효율을 높이고, 보다 정확한 검사기록을 관리하여 생산의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이다.

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A Study on the Establishment of Corporate and Product Image Alignment (기업 이미지에 정합적(整合的)인 제품 이미지 구축 방법)

  • Kim, Hyun
    • Archives of design research
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    • v.14 no.4
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    • pp.77-85
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    • 2001
  • In order to sustain competitive advantage through strategic product differentiation in global market, this research aims to establishment of strategic design conditions for domestic manufacturing firms through the means of product image alignment and positioning, using visual character of product as the foundation for establishing corporate image. Case studies on how globally successful multinational companies manage design strategy and corporate culture uniformly for coherent product image management are reviewed. To establish product image alignment methodology for manufacturing firms, the criteria for product image positioning and aligned product image development process are developed in three stages. First, in image positioning stage, it is important to set the direction for corporate image and design strategy by identifying consumer needs through market trends analysis and forecasting as well as comparative positioning of the analysis results of the firms's own corporate image and that of the competitor's. Second, in awareness building stage, before building the product image alignment, firm-wide shared awareness of differentiated corporate and product image, establishment of designer's role as the consolidated manager of product image, sharing form language, and building the infrastructure for defining form information should be preceded. Third, in managing the aligned product image stage, the condition for setting up image information management guideline, management of decision making process for arriving at logical decisions on product form, development of guideline for increasing efficiency and its evaluation system, and co-development of related design should be induced. Further research on the product image alignment with corporate image should be conducted through various empirical studies on image and form, building an information system of related design language, and continuous assessment and management of applied solutions.

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Stereo matching using dynamic programming and image segments (동적 계획법과 이미지 세그먼트를 이용한 스테레오 정합)

  • Dong Won-Pyo;Jeong Chang-Sung
    • 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.

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Evaluation of a Deblur Deep Learning Model for Image Registration Collected from Robots and Drones (로봇 및 드론 센서로 수집한 이미지 정합을 위한 Deblur 딥러닝 모델 평가)

  • Lee, Hye-min;Kwon, Hye-min;Moon, Hansol;Lee, Chang-kyo;Seo, Jeongwook
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.153-155
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    • 2022
  • Recently, we are using robots and drones to collect images. However, as the robot or drone is shaken by external influences, pre-processing technology to register images is required. Therefore, in this paper, we use autonomous robots, drones dataset and improve the quality of shaken image data through the Deblur deep learning model. We confirmed through the experimental results that the shaken images were registered and evaluated the model.

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Registration for 3D Object Reconstruction from Multiple Range Images Considering Texture (텍스처를 고려한 다중 레인지 이미지의 3차원 형상 복원을 위한 정합)

  • 최가나;김창헌
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.644-646
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    • 1999
  • 본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.

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Image Mosaicing using Modified Block Matching Algorithm (변형된 블록 정합을 이용한 이미지 모자이킹)

  • 김대현;윤용인;최종수
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.393-396
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.

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