• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.4
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• pp.461-472
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• 2005

In this paper, we propose face feature extraction algorithm through stereo image's matching value. The proposed algorithm detected face region by change the RGB color space of skin color information to the YCbCr color space. Applying eye-template from extracted face region geometrical feature vector of feature about distance and lean, nose and mouth between eye extracted. And, Proposed method could do feature of eyes, nose and mouth through stereo image's matching as well as 2D feature information extract. In the experiment, the proposed algorithm shows the consistency rate of 73% in distance within about 1m and the consistency rate of 52%in distance since about 1m.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.555-560
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• 2008

두 장의 2차원 영상을 가지고 3차원을 재구성하기 위해서는 스테레오 정합을 이용한다. 이러한 이유로 그 동안에 많은 스테레오 정합에 대한 연구가 진행되었다. 스테레오 정합은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 좀 더 빠르고 높은 정확성을 보이고 있다. 하지만 속도와 정확성을 동시에 만족시키면서 대형영상에서도 동작할 수 있게 메모리을 적게 사용하는 방법은 많지가 않다. 본 논문에서는 이런 요구 조건을 만족시키기 위하여 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우리가 제시하는 새로운 방법은 다중 방향성 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 반복적으로 사용하여 영상전체에 대한 스테레오 정합을 시도하는 방법이다. 우선 Greedy 알고리즘을 이용하여 여러 방향의 scan-line을 따라 깊이값 영상을 구한다. 그리고 이 여러 장의 깊이값 영상들의 분포를 RANSAC을 이용하여 신뢰영역을 찾아낸다. 구해진 신뢰영역을 바탕으로 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 수 차례 반복하여 신뢰영역을 확장해 나가면 최종 깊이값 영상을 얻는다. 우리가 제안하는 알고리즘은 적은 메모리로도 큰 영상의 정합이 가능하고, 속도와 정확도 측면에서도 우수한 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.94-95
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• 2016

스테레오 정합은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상으로부터 객체의 깊이값을 예측한다. 이 방법은 객체가 카메라로 부터 멀리 떨어질수록 두 시점 사이에 큰 변위차를 갖는 양안시차 특성을 이용해 깊이값을 구한다. 일반적으로 스테레오 정합은 촬영한 두 영상의 조명 변화 및 노출 정도가 같다는 조건으로 수행된다. 하지만 실내 또는 실외에서 실제로 영상을 촬영하면 조명 및 햇빛의 위치 그리고 카메라의 특성에 따라 촬영된 스테레오 영상의 밝기가 서로 달라지는 경우가 발생하게 된다. 이처럼 두 영상의 밝기차를 고려하지 않고 스테레오 정합을 하게 되면 정확한 깊이값을 예측하기 어렵다. 이러한 문제를 개선하기 위해 조명 변화에 강인한 ANCC (Adaptive Normalized Cross Correlation)가 제안되었다. 이 방법은 영상 속 화소들의 색상 모델을 이용해 조명변화의 영향을 받는 요소들을 제거함으로써 다양한 밝기변화 속에서도 안정적으로 스테레오 정합을 수행할 수 있도록 한다. 하지만 ANCC는 수행과정에서 각 화소마다 양방향 필터 (Bilateral Filter)가 적용되는 등 높은 복잡도를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ANCC 보다 복잡도가 낮으면서 밝기변화에도 안정적인 정합 결과를 갖기 위해 Census 변환의 이진 정보를 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.5C
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• pp.530-535
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• 2007

Disparity space image (DSI) technique is a method of establishing correspondence between a pair of images. It has a merit of generating a dense disparity map for each pixel. DSI has a cost function to be minimized, and it needs empirical weighting factors for occlusion penalty and match reward. This paper provides theoretical basis for the weighting factors, which depend on image noise and contrast between an object and background.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1115-1122
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• 2000

기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.3 no.2 s.6
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• pp.159-172
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• 1995

This study aims to apply digital photogrammetric methods on the close range photogrammetry. To get a three dimensional position with digital photogrammetric method, scanning, image matching, and bundle adjustment are performed. Comparing the three dimensional position computed by digital photogrammetric methods with ground survey values, the errors can be detected. Analyzing the errors, it is possible to present a new digital photogrammetric method for the close range photogrammetry. Image matching method used in this study is area-based pixel unit and subpixel unit method. As a result of the study, three dimensional position error is 3.32mm and the error in the single coordinate axis direction is 0.76mm in pixel unit and in subpixel unit, respective error is 3.98mm and 0.73mm.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.182-185
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• 2005

스테레오 영상에서 동일점을 찾는 과정은 스테레오 비전 시스템의 전체 성능에 가장 중요한 영향을 미치는 요소이다. 특히 동일점을 찾기 위해 두 화소의 유사도를 측정하는 많은 방법들이 있으나 기존의 대부분의 연구에서는 주로 화소의 밝기값이나 화소의 그레디어트 크기 등과 같이 한 두 가지의 특징값에 기초하여 유사도를 측정한다. 본 연구에서는 다수의 특징 요소를 이용하여 정합하는 다차원특징벡터 정합의 성능을 향상시키는 효과적인 정합 창틀 구현 방법을 제안한다. 깊이 불연속이 존재하는 항공영상을 실험에 사용하였으며 깊이 불연속에 강건한 정합 성능을 보임을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.145-148
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• 2003

움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.755-758
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• 2002

스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.171-172
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• 2008

본 연구는 영상정합의 주요 과정에 라이다데이터를 적용하여 자동정합의 효율성 및 결과의 신뢰도를 제고하기 위한 전략 및 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 라이다데이터를 이용하여 영역기반정합에서 검색초기값의 결정과 정합결과에 대한 신뢰도 평가를 개선하였다. 제안된 방법은 중해상도 항공 디지털 영상과 동시에 관측된 라이다데이터에 적용하여 검증하였다. 본 연구의 결과는 현존하는 상업용 디지틸영상정합자동화 프로그램의 정합성능을 개선하는 것에 기여하며, 향후 실시간공간정보제계 구축의 밑거름을 마련한다.