본 논문에서는 조명 변화에 강인한 상호 정보량 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 다양한 조명 조건에서 취득한 스테레오 영상은 좌우 영상 간에 컬러의 변화가 발생하기 때문에 정확한 스테레오 정합점을 찾는 것이 쉽지 않다. 이 경우, 컬러를 보정하는 작업을 우선 수행하는 것이 일반적이다. 그러나, 좌우 스테레오 영상에 대해서는 컬러 값을 동일하게 보정하는 작업도 시점 차이로 인한 좌우 영상의 변화로 인해서 좌우 영상에 대한 정합 정보가 요구되므로 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 조명 조건에서 취득한 영상에 강인한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이를 위해서 선형적인 관계를 갖는 로그-색도 (log-chromaticity) 컬러 공간으로 변형을 수행하였고, 이 컬러 공간에서 상호 정보량에 기반한 새로운 스테레오 정합 비용 (cost)을 제안하였다. 제안하는 비용은 가중치가 적용된 상호 정보량과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 묘사 벡터의 정보를 화소 (pixel)마다 적응적으로 결합한다. 또한, 보다 정확한 변위 지도 예측을 위해서 세그먼트 기반의 평면 제한 조건도 제안하는 비용에 포함되었다. 다양한 실험 데이터에 대해서 테스트한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해서 보다 정확한 변위 지도 결과를 얻는 것을 확인하였다.
옥내 위치 기반 서비스를 실현하려면 옥내 측위 문제가 해결되어야 한다. 경제적으로 구현이 용이한 옥내 측위 시스템은 비교적 오차가 크다. 본 논문은 지도 정보를 반영한 옥내 측위 시스템용 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지도 정보를 이용하여 구한 적당한 인수 값을 사용하는 칼만 필터를 이용하여 이동 객체의 궤적을 구하고, 프레쉐 거리를 이용한 지도 정합을 수행한 다음, 실시간 보정 방법을 적용한다. 제안하는 방법의 효율성을 보이는 실험 결과로 제공한다.
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.
본 논문에서는 카메라로 촬영한 동영상에서 키 프레임을 추출하고 특징점을 기반으로 영상을 정합하는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 다양한 동영상의 히스토그램, 에지 등의 정보를 이용해 강인한 키 프레임을 추출하고 추출된 다수의 키 프레임 영상에 실린더 투영 방법과 FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 기법을 적용하여 자연스러운 정합 영상을 획득할 수 있다. 정합된 특징점의 오차율을 최소화하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)을 사용하고 여러 장의 다른 시점 영상을 정합할 때 생길 수 있는 경계선을 제거하고 보정하기 위해 선형가중치 함수도 사용한다. 실험을 통해 제안하는 기법으로 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
최근 인공위성 영상자료는 주기적인 획득 시기를 가지고 있고 수치 지형도에 비해 쉽게 인지할 수 있기 때문에 지형변화 모니터링 분야에서 활발하게 이용되고 있다 그러나 인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 공간해상도가 다르기 때문에 발생하는 정오차 및 부정오차를 제거하기 위해 정밀정합을 실시하였다. 정밀 정합된 kompsat EOC 및 Landsat TM 영상으로 토지피복 변화를 탐지함으로써 위치정확도가 높은 탐지결과를 얻을 수 있었다. 정확한 위치정보를 가지는 탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본자료로서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.
최근 관심이 증대되고 있는 국토모니터링과 관련하여 기존의 SPOT, IRS, KOMPSAT, LANDSAT 등의 중ㆍ저해상도 위성영상과 IKONOS 등의 고해상도 위성영상을 이용하여 국토의 변화를 탐지하고자 하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 이 때 영상의 기하보정은 필수적인 과정이며 영상의 기하보정시 기준점을 취득하는 과정에 많은 시간과 작업비용이 소요된다. 현재 기준점 취득은 수치지도 등을 통해 기존의 지상기준점을 이용하는 방법과 GPS를 이용한 현지 측량방법이 활용되고 있는데 동일지역에 대해 매번 사업 때마다 수행되고 있는 실정이다. 따라서 이러한 과정을 보다 효율적으로 수행하기 위한 하나의 방안으로 본 연구에서는 image chip을 이용하여 GCP를 취득하고 이를 데이터베이스로 구축하여 기존의 작업을 자동화, 체계화하고자 하였다. 이를 통하여 중복측량 방지와 데이터의 균질성을 기할 수 있었다. Image Chip의 영상 정합을 위해서는 상관계수법과 최소제곱정합법을 이용하여 부영상소 단위까지 정합결과를 얻을 수 있었으며 위성의 header 정보로부터의 영상의 표정각과 입사각에 대한 정보를 이용하여 축척과 회전요소를 고려함으로써 영상 정합시 보다 정확한 기준점 정보를 취득할 수 있었다. 또한, 이종 센서간 영상정합 가능성에 대해서 연구한 결과 KOMPSAT과 SPOT간에는 신뢰할 만한 수준의 정합 결과를 얻을 수 있었으나 고해상도 영상의 경우에는 항공사진과 IKONOS의 영상 정합시 센서의 방사학적 특성의 차이로 신뢰할 안한 결과를 얻을 수 없었다. 영상 정합시 정확도에 영향을 미치는 인자들에 관한 실험 결과 센서의 파장, 계절, Chip 영상의 크기 등이 큰 영향을 미쳤으며 영상정합을 위해 영상 GCP를 데이터베이스에서 검색할 때 이에 대한 고려가 우선적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.n of hub-and-spoke system, integration of logistics bases, introduction of (automatic) parking building, diversification of transportation mode, and etc. At the same time, we constructed three practically executable scenarios based on those ideas. The first is "Center Hub" scenario, the second is "Metropolitan Hub" scenario. The third and last scenario is "Regional Consolidation of Warehouses (distribution centers)".f worldly desire' and 'cordiality' that one could be deserved his diligency becoming a part of the harmonious idealistic living place. Fourthly, on the character of story teller. Originally he is a incomer of "Gang-Ho" from real world. so that reason, he is showing dualism not to deny the loyalty oath to his king, while he intends to satisfy with the life in "Gang- Ho" separating himself from real world. As a gentry, at that time, the loyalty oath is inevitable one and that is found from wr
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[게시일 2004년 10월 1일]
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