• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1299-1307
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• 2001

고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.303-306
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• 2011

본 논문에서는 인물 위주의 스테레오 영상으로부터 깊이 정보를 추출하기 위한 영역분할 스테레오 정합 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 두 대의 스테레오 카메라로부터 획득된 영상에서 임계값을 이용하여 전경을 제외한 배경을 먼저 제거하고, 배경이 제거된 영상으로부터 초기 변이지도(disparity map)와 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할한 영상을 생성하게 된다. 각 색상 정보로 분할된 영상의 경계(edge) 성분을 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이를 추정하고 각 색상 정보의 변이지도를 적절히 조합하여 최종 변이지도를 생성하게 된다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 영역기반(window based) 정합기법 등보다 인물 위주의 스테레오 영상에서 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.12
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• pp.2783-2797
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• 1997

This paper proposes a new motion estimation algorithm that employs matching in a variable search area. Instead of uisg a fixed search range for coarse motion estimation, we examine a varying search range, which is determined adaptively by the peak signal to noise ratio (PSNR) of the frame difference. The hexagonal matching method is one of the refined methods in image warping. It produces improved image quality, but it requires a large amount of computataions. The proposed adaptive partial matching method reduces computational complexity below about 50% of the hexagonal matching method, while maintaining the image quality comparable. The performance of two motion compensation methods, which combine the affine or bilinear transformation with the proposed motion estimation algorithm, is evaluated based on the following criteria:computtational complexity, number of coding bits, and reconstructed image quality. The quality of reconstructed images by the proposed method is substantially improved relative to the conventional BMA method, and is comparable to the full hexagonal matching method;in addition, computational complexity and the number of coding bits are reduced significantly.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1D
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• pp.153-160
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• 2009

In relation to digital elevation model(DEM) production using high resolution satellite imagery, existing studies present that DEM accuracy differently show according to land cover property. This study therefore proposes auto-selection method of window size for correlation matching according to land cover property of IKONOS Geo-level stereo image. For this, land cover classified image is obtained by IKONOS color image with four bands. In addition, correlation-coefficients are computed at regular intervals in pixels of the window-search area to shorten of matching time. As the results, DEM by the proposed method showed more accurate than DEM using the fixed window-size matching. We estimate that accuracy of the proposed DEM improved more than DEM by digital map and ERDAS in agricultural land.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.663-666
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• 2000

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.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5B
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• pp.659-668
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• 2001

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.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.97-105
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• 1999

본 논문에서는 기존의 깊이 복원 방법을 개선하기 위해서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 정합법을 제시하였고 다양한 영상에 적용하기 위해 영상의 영역 정보를 고려하였다. 유전 알고리즘은 자연선택과 개체군 유전학에 기반한 효율적인 탐색 기법인데, 이들의 염색체 교차와 돌연변이 같은 연산자를 정합 환경에 적합하도록 변형시켰다. 영상신호를 쉽게 다루기 위해서 2차원 염색체 구조를 사용하였으며, 스테레오 정합에 많이 사용되는 유사성과 연속성 제약 조건에 기반하여 적자를 선택하는 적응 함수를 정의하였다. 그리고 기존 유전 알고리즘의 수렴속도를 개선하기 위해서 무작위로 변이를 발생시키지 않고 휘도차를 이용하여 변이를 발생시키는 정보기반 변이 발생을 사용하였다. 실험을 통하여 본 방법은 이완처리를 포함한 정합법보다 계산 부하를 줄일 수 있었고 비교적 안정된 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.138-139
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• 2012

본 논문에서는 보다 정밀한 깊이 정보를 추출하기 위하여, 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합 기법을 개발한다. 우선 촬영된 환경에 따라 발생하는 스테레오 영상의 노출 차이를 보상하기 위하여, 전체 영상에 대하여 전역적으로 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 계산된 3 차원 누적 분포 함수를 기반으로 순위 영상을 생성하고, 밝기 기반의 강인한 초기 정합을 수행한다. 다음으로 지역적인 밝기 변화에 강인하도록, 초기 깊이 정보를 바탕으로 EM 알고리즘을 수행하여 객체와 배경에 해당되는 깊이 정보를 분리한다. 분리된 영역 정보를 기반으로 각각의 영역의 대하여 다시 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 이를 기반으로 최종적으로 전경과 배경의 차등적인 정합을 수행하여 지역적인 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합기법을 개발한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.439-440
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• 2011

최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.