본 논문에서는 스테레오 정합시에 발생하는 투영적인 왜곡을 해결하기 위해 윈도우 와핑(warping)을 이용한 새로운 스테레오 정합방법을 제안한다. 투영된 영역에의 왜곡은 고정된 윈도우를 사용해서는 변위값을 추정하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 블록정합 시에 윈도우 와핑기법을 사용한다. 와핑이 이루어지는 지점은 이전에 구해진 변위값의 신뢰성에 근거해서 구해진다. 초기의 신뢰성과 변위값은 계층적인 정합에서 구해진다. 실험의 결과는 제안한 방법이 정합이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 스테레오 정합시에 발생하는 투영적인 왜곡을 해결하기 위해 윈도우 와핑(warping)을 이용한 새로운 스테레오 정합방법을 제안한다. 투영된 영역에의 왜곡은 고정된 윈도우를 사용해서는 변위값을 추정하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 블록정합 시에 윈도우 와핑기법을 사용한다. 와핑이 이루어지는 지점은 이전에 구해진 변위값의 신뢰성에 근거해서 구해진다. 초기의 신뢰성과 변위값은 계층적인 정합에서 구해진다. 실험의 결과는 제안한 방법이 정합이 향상되었음을 보여준다.
스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.
본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트(gradient)의 히스토그램을 이용하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 한 화소 거리의 대각 방향에 놓여진 4 개 화소들의 수직 및 수평 방향에 존재하는 화소간의 밝기값 차로 정의되는 그레디언트를 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 평탄화 지수 영상에서 에지 등과 같이 주변 화소의 밝기값과 차이가 큰 화소는 상대적으로 높은 평탄화 지수를,비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가지게 된다. 에지와 비에지를 판정하는 평탄화 임계값을 결정하기 위해 평탄화 지수 영상의 히스토그램 분포를 이용한다. 결정된 평탄화 임계값보다 작은 평탄화 지수를 가지는 정합 창틀 내의 화소들이 일정 비율보다 크면 비에지 화소로 판정하고 정합 창틀을 한 단계 더 크게 설정하는 방법으로 정합 창틀의 크기를 각 화소마다 가변적으로 변화시킨다. 제안한 방법을 IKONOS 스테레오 위성영상에 적용하여 고정 크기의 정합 창툴에 비해 정합 성능이 향상되는 것을 보였다.
유도결합 플라즈마 방전 시 사용되는 L형 임피던스 정합기(impedance matcher)의 경우 일반적으로 직렬 및 병렬 콘데서가 연결되어있으며, 임피던스 정합조건이 되었을때 전원과 안테나 사이에 있는 임피던스 정합기의 소자값이 특정 값을 가지게 된다. 유도결합 플라즈마를 진단하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔지만, 이러한 임피던스 정합조건과 플라즈마 내부 변수들의 상관 관계에 대한 연구는 보고된 바 없다. 본 연구에서는 유도결합 플라즈마의 임피던스 정합조건과 유도결합 플라즈마의 변압기 회로모델를 이용하여 플라즈마 저항 및 플라즈마 인덕턴스를 구하기 위한 관계식을 도출하고 임피던스 정합기의 직렬 및 병렬 콘덴서 용량값 측정하여 플라즈마 저항 및 플라즈마 인덕턴스값을 계산하였다. 결과 검증을 위해 다양한 압력 및 전력 조건에서 부유랑뮤어 탐침법을 이용하여 플라즈마 밀도를 측정해 비교해 보았으며, 두 결과의 경향성은 잘 일치함을 확인하였다.
기존의 지역기반 스테레오 정합 방법은 정합에 사용하는 정합창 크기에 따라 다양한 결과를 갖게 된다. 특히 사용하는 정합창의 크기가 커질수록 영상의 잡음에 강인하지만 객체의 경계부분이 모호해지는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 고정된 크기의 정합창을 사용하는 지역기반 스테레오 정합 방법과 다른 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 경계를 검출하는 알고리즘을 이용하여 경계부분에는 작은 크기의 정합창을 사용한 변이값을 적용하고 경계가 없는 부분은 큰 크기의 정합창을 사용하여 얻은 변이값을 적용하도록 하였다. 경계를 검출하는 과정에서 본 논문은 AND 연산을 사용하여 최대한 객체의 테두리만을 나타내는 경계값을 구하도록 하였다. 또한 두 가지 크기의 정합창을 이용함으로써 발생하는 복잡도 증가를 감소시키기 위해 기존의 SAD 연산 알고리즘을 수정하여 복잡도를 감소시켰다. 본 논문에서 사용한 정합창의 크기는 $5{\times}5$와 $15{\times}15$이며 실험결과 제안한 방법은 $15{\times}15$ 정합창을 사용한 결과와 비교하여 변이지도에서 객체의 경계부분은 더 잘 살리면서 수행시간을 줄여 효율적인 정합결과를 얻어냈다.
본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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