본 연구에서는 지상레이저스캔 데이터의 보정을 위하여 변환 알고리즘을 비교하였다. 두 개 이상의 시점으로부터 취득된 스캔 데이터를 변환하는 데 많이 사용되는 pair-wise 변환은 오차가 누적된다. 스캔데이터간 보정에 많이 사용되는 ICP 알고리즘은 초기 기하정보가 필요하며, 여러 스캔데이터를 보정할 때 많은 기준점으로 인하여 동시에 보정하기 어렵다. 따라서 정합점을 이용한 글로벌 보정 방법을 수행하였다. 정합점은 SIFT를 이용하여 자동으로 강도영상으로부터 추출하였으며, GP 분석을 이용하여 글로벌 보정을 수행하였다. 제안된 글로벌 보정 방법은 연산속도, 정확도, 자동화 등에 있어서 장점을 지닌 것으로 나타났다. 본 연구의 성과를 이용하여 정합문제에 있어서 정확도와 속도를 적절히 고려한 보정방법을 개발할 수 있다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 알고리즘을 GPU를 기반으로 구현하여 연산속도가 평균 128배 빨라졌다. GPU는 NVIDIA의 GeForce GTX296를 사용하였고, CUDA를 기반으로 프로그래밍 하였다.
지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.
영상에서 의미 있는 특징점(feature point)의 추출은 제안하는 기법의 성능과 직결되는 문제이다. 특히 나무나 사람 등에서의 가려짐 영역(occlusion region), 하늘과 산 등 객체가 아닌 배경에서 추출되는 특징점들은 의미없는 특징점으로 분류되어 정합과 인식 기법의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 한 장 이상의 멀티 프레임을 이용하여 건물 인식에 필요한 특징점을 분류하여 인식과 정합단계에서 기존의 일반적인 건물 인식 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(scale invariant feature transform)를 통해 일차적으로 특징점을 추출한 후 잘못 정합 된 특징점은 제거한다. 가려짐 영역에서의 특징점 분류를 위해서는 RANSAC(random sample consensus)을 적용한다. 분류된 특징점들은 정합 기법을 통해 구하였기 때문에 하나의 특징점은 여러 개의 디스크립터가 존재하고 따라서 이를 통합하는 과정도 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.
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
본 논문에서는 스테레오 정합에서 불연속성과 폐색영역을 고려하고 다중 계층 구조를 사용한 relaxation 알고리듬을 이용하여 좌우 영상간의 최적의 정합점을 찾는 스테레오 정합을 구현하였다. 잡음을 제거하기 위해 베이시안 필터링 방법을 사용하였다. 좌우 영상에서 얻은 변이(disparity)를 이용하여 좌우 폐색영역(occlusion region)을 구한 후, 다시 최적의 변이를 얻기 위해 내삼과정을 통해 양쪽의 정보를 상호 보완하는 병렬적인 relaxation 방법을 구현한다. 구현한 방법은 다양한 영상에 적용하였다.
본 논문은 영역 분할에 기반한 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정함을 수행한다. 이후, 획득된 각 샘플점들의 변위를 이용하여 평면의 방정식을 통해 내부 변위를 보간함으로써 연산 시간을 감축함과 동시에 영역 내부의 단계적인 변위의 변화를 추정할 순 있다. 제안된 방법에 따르면, 분할된 영역을 사용함으로써 분할영역 자체가 구속 조건이 되어 특징 기반 기법들의 단점인 변위 보간의 문제점을 해결할 수 있다. 특히, 복수의 샘플점들 간의 변위차를 이용함으로써 영상 평면에 대해 깊이 방향으로 기울어진 영역 평면에 대한 변위의 기울기를 보간할 수 있음에 기인하여 조밀한 변위 맵을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.
본 논문에서는 전역 탐색 알고리듬 (full search algorithm; FSA)과 동일한 성능을 나타내면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 움직임 추정을 위한 2단계 고속 전역 탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫 번째 단계에서 9:1로 부표본화된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여, 여기서 얻어지는 최소 평균 절대치 오차 (mean absolute error, MAE)를 기준 MAE로 설정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 행하지 않은 탐색점에 대하여 각 탐색점에서 가질 수 있는 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 이 값이 기준 MAE보다 작은 탐색점에 대해여서만 블록 정합을 행하였다. 이때, MAE의 최소 범위는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 통하여 얻은 MAE들과 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구하였다. 그러므로, 제안한 방법에서는 MAE의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 블록에 대하여서만 정합을 행함으로써 FAS와 동일한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 움직임 벡터의 추정을 위한 계산량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서 우리는 시차공간영상 (disparity space image)을 이용한 새로운 스테레오 정합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실측 제어점 대신 영상 안에서 특징점을 추출하여 정합영역을 설정하였고, 간단한 비용행렬을 정의하였다. 그리고 정합 속도를 증가시키기 위해 화소 단위의 정합을 이용하였다. 화소 단위의 정합은 정합 속도는 향상시키지만, 주변 영역을 이용하지 않기 때문에 정합의 정확성이 낮아진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시차공간영상의 특성을 이용하여 정합경로를 확대시켜서 주변 영역을 최대한 이용하였다. 또한, 현재 위치에서 이전과 이후의 시차공간영상을 체적화하여 전후의 시차공간영상을 이용함으로써 정합의 정확도를 더욱 향상시키는 정합 보정 모듈을 추가하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 제안된 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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