• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.115-124
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• 2010

Stereo matching techniques are categorized in two major schemes, local and global matching techniques. In global matching schemes, several investigations are introduced, where cost accumulation is performed in multiple matching lines. In this paper, we introduce a new multi-line stereo matching techniques which expands a conventional single-line matching scheme to multiple one. Matching cost is based on simple normalized cross correlation. We expand the scan-line optimization technique to a multi-line scan-line optimization technique. The proposed technique first generates a reliability image, which is iteratively updated based on the previous reliability measure. After some number of iterations, the reliability image is completed by a hole-filling algorithm. The hole-filling algorithm introduces a disparity score table which records the disparity score of the current pixel. The disparity of an empty pixel is determined by comparing the scores of the neighboring pixels. The proposed technique is tested using the Middlebury and CMU stereo images. The error analysis shows that the proposed matching technique yields better performance than using conventional global matching algorithm.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.191-194
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• 2000

일반 적인 고속 블록 정합 알고리즘들은 현재 프레임의 탐색 블록과 참조 프레임의 탐색영역 내의 블록간 MAD(Mean Absolute Distance)를 구하여 그 값을 탐색 점으로 사용하므로 탐색 점 수만큼 MAD를 구해야 하는 단점이 있다. 이와 같은 고속 블록 정합 알고리즘들의 단점을 해결하기 위해 탐색 점 예측에 의한 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 "이웃 한 화소는 서로 간에 거의 같은 값을 지니고 있다"라는 성질을 이용하여, 이웃 한 탐색 점 두개의 MAD 평균값을 계산하여 그 값을 새로운 탐색 점으로 사용하여 탐객 하기 때문에 탐색 점 수는 DS(Diamond Search)알고리즘과 비교하여 비슷하지만, 최소 오차가 center일 때의 탐색 점을 예측에 의해 산출 하므로 총 연산량은 2Ep$N_2$만큼 크게 줄어든다. Ep는 예측 탐색 점 수를 나타내며, N은 블록의 크기를 나타낸다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.12 no.1
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• pp.43-59
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• 1996

The objective of this research is to investigate the potential of relational matching in one of the fundamental photogrammetric processes, that is initial approximation problem. The automatic relative orientation procedures of aerial stereopairs have been investigated. The fact that the existing methods suffer from approximations, distortions (geometric and radiometric), occlusions, and breaklines is the motivation to investigate relational matching which appears to be a much more general solution. An elegant way of solving the initial approximation problem by using distinct(special) relationship from relational description is suggested and experimented. As for evaluation function, the cost function was implemented. The detection of erroneous matching is incorporated as a part of proposed relational matching scheme. Experiments with real urban area images where large numbers of repetitive patterns, breaklines, and occluded areas are present prove the feasibility of implementation of the proposed relational matching scheme. The investigation of relational matching in the domain of image matching problem provides advantages and disadvantages over the existing image matching methods and shows the future area of development and implementation of relational matching in the field of digital photogrammetry.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.3
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• pp.371-376
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• 2004

소나 센서부 설계 시 개별 센서에 대한 정합회로의 설계는 전체 가중회로의 특성에 매우 큰 영향을 미친다. 기존의 정합회로 설계 방법은 우선 센서에 대한 등가회로 소자 값들을 구해내고, 그 소자 값들로부터 정합회로의 소자 값들을 계산해 내는 방법이었다 하지만 이번 Tool에서는 주파수 영역에서 측정한 센서의 임피던스로부터 직접 정합회로의 소자 값들을 구해내는 방법을 사용하였고, 이 일련의 작업을 일괄 작업화 한 설계프로그램을 소개하고자 한다. 본 프로그램에서는 선택한 정합 조건을 만족하는 회로 구성 및 L,C 값을 결과로 내도록 설계되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.309-312
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• 2016

최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.69-72
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• 2000

본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터(Nonlinear Extended Kalman Filter)를 이용한 강인한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 스테레오 정합 알고리즘은 변이를 구할 때 좌, 우 영상을 화소별로 비교하여 검색영역을 모두 검색하였으나 제안된 알고리즘은 비선형 확장 칼만 필터를 통해 변이를 예측하고, 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 단지 몇 번의 검색을 통해 변이를 구하게 된다. 그리고, 양선형 보간법(bilinear interpolation)을 이용해 주위 화소들의 영향을 고려하여 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교함으로써 강인한 스테레오 정합의 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 수행한 결과 본 알고리즘이 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.511-516
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• 2004

수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.

• The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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• v.59 no.3
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• pp.299-304
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• 2021

Purpose. The purpose of the present study was to investigate the effects of image matching experience of operators on the accuracy and working time of image registration between radiographic and optical scan images. Materials and methods. Computed tomography and optical scan of a dentate dental arch were obtained. Image matching between the computed tomography and the optical scan (IDC S1, Amann Girrbach, Koblah, Austria) was performed using the point-based automatic registration method in planning software programs (Implant Studio, 3Shape, Copenhagen, Denmark) using two different experience conditions on image registration: experienced group and inexperienced group (n = 15 per group, N = 30). The accuracy of image registration in each group was evaluated by measuring linear discrepancies between matched images, and working time was recorded. Independent t test was used to statistically analyze the result data (α = .05). Results. In the linear deviation, no statistically significant difference was found between the experienced and inexperienced groups. Meanwhile, the working time for image registration was significantly shorter in the experienced group than in the inexperienced group (P = .007). Conclusion. Difference in the image matching experience may not influence the accuracy of image registration of optical scan to computed tomography when the point-based automatic registration was used, but affect the working time for the image registration.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.269-272
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• 2009

본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.829-831
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• 2022

포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.