• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.6
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• pp.791-803
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• 1999

본 논문은 두 장의 스테레요 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 새로운 절차의 효율적인 정합방법을 제안한다. 이를 위해 초기정합의 결과로 얻을 수 있는 유일 정합쌍을 이용한다. 즉, 본 논문에서는 초기정합의 결과로 얻어낸 유일 정합쌍의 정보를 이용하여 바로 outlier들을 제거시키므로써 초기정합의 결과가 갖는 애매성까지도 동반하여 상당량을 줄이도록 한다. 결국 애매성 제거에 대한 부담이 줄어들게 되므로 애매성 제거과정에서는 이완화 방법을 사용하지 않고 빠르게 애매성을 제거시킨다. 아울러 정합의 정확도를 높이기 위해 초기정합 후 바로 서브픽셀 정확도의 정합을 수행하며 정합의 마지막 단계에서는 추가정합을 수행하므로써 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실회 스테레요 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법의 특징점 정합기법이 빠르고 효율적임을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.7
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• pp.493-502
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• 2007

An on-line registration technique is presented to register multi-view range images for the 3D reconstruction of real objects. Using a range camera, we first acquire range images and photometric images continuously. In the range images, we divide object and background regions using a predefined threshold value. For the coarse registration of the range images, the centroid of the images are used. After refining the registration of range images using a projection-based technique, we use a modified KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) tracker to match photometric features in the object images. Using the modified KLT tracker, we can track image features fast and accurately. If a range image fails to register, we acquire new range images and try to register them continuously until the registration process resumes. After enough range images are registered, they are integrated into a 3D model in offline step. Experimental results and error analysis show that the proposed method can be used to reconstruct 3D model very fast and accurately.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.186-187
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.613-615
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• 2002

특징점 기반의 지문 정합 시스템은 동일 특징점의 검색을 통하여, 주어진 두 지문의 동일 여부를 결정하는 것을 목적으로 하고 있다. 정합과정의 검색 단계에서 동일 특징점으로 결정된 두 특징점간 거리 및 각도차의 분포를 확률적으로 모델링함으로써, 검색된 동일 특징점의 신뢰도를 높이고자 하였으며 전체적으로 지문 정합시스템의 성능향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 확률기법을 사용한 동일 특징점 유사도 산출 방법과 이를 통한 지문의 동일여부 결정방법을 제시하였으며 구현결과, EER의 경우 2.64%에서 0.78%로 70%의 감소효과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.4
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• pp.116-123
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• 2009

Feature point matching, which is finding the corresponding points from two images with different viewpoint, has been used in various vision-based applications and the demand for the real-time operation of the matching is increasing these days. This paper presents a real-time feature point matching method by using a local descriptor derived by Zernike moments. From an input image, we find a set of feature points by using an existing fast corner detection algorithm and compute a local descriptor derived by Zernike moments at each feature point. The local descriptor based on Zernike moments represents the properties of the image patch around the feature points efficiently and is robust to rotation and illumination changes. In order to speed up the computation of Zernike moments, we compute the Zernike basis functions with fixed size in advance and store them in lookup tables. The initial matching results are acquired by an Approximate Nearest Neighbor (ANN) method and false matchings are eliminated by a RANSAC algorithm. In the experiments we confirmed that the proposed method matches the feature points in images with various transformations in real-time and outperforms existing methods.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.5
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• pp.407-414
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• 2015

Interest points are generally located at the pixels where height changes occur. So, interest points can be the significant pixels for DSM generation, and these have the important role to generate accurate and reliable matching results. Manual operation is widely used to extract the interest points and to match stereo satellite images using these for generating height information, but it causes economic and time consuming problems. Thus, a tie point extraction method using Harris-affine technique and SIFT(Scale Invariant Feature Transform) descriptors was suggested to analyze height information of buildings in this study. Interest points on buildings were extracted by Harris-affine technique, and tie points were collected efficiently by SIFT descriptors, which is invariant for scale. Searching window for each interest points was used, and direction of tie points pairs were considered for more efficient tie point extraction method. Tie point pairs estimated by proposed method was used to analyze height information of buildings. The result had RMSE values less than 2m comparing to the height information estimated by manual method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.73-80
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• 2003

In this paper we propose an algorithm which matches the corresponding feature points between the reference image and the search image. We use Harris's corner detector to find the feature points in both image. For each feature point in the reference image, we can extract the candidate matching points as feature points in the starch image which the normalized correlation coefficient goes greater than a threshold. Finally we determine a corresponding feature points among candidate points by using dynamic programming. In experiments we show results that match feature points in synthetic image and real image.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.250-253
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• 2009

고해상도 컬러 위성 영상 촬영을 위한 다중분광 센서를 탑재한 위성의 영상은, 탑재체에 장착된 센서의 위치에 따라, 동일 지역에 대해 센서 간의 촬영시각의 차이가 발생한다. 만약 이동하는 구름이 촬영될 경우, 센서별 촬영 영상간에는 구름과 지상과의 상대적 위치가 달라진다. 고해상도 컬러 위성 영상을 생성하기 위해, 영상 정합(image registration) 기법이 사용되는 데, 일반적인 영상 정합 알고리즘은 촬영 영상에서의 특징점(feature point)이 움직이지 않는 것을 전제로 수행한다. 그 결과 이동하는 구름 경계부에서 정합점(matching point)이 추출될 경우, 지상 영역에서의 정합품질이 좋지 않다. 따라서, 본 연구에서는 구름 경계부에서 정합점이 추출되지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험 영상으로 구름이 존재하는 아리랑2호 영상을 사용하였고, 제안된 영상 정합 알고리즘은 지상 영역에서의 정합 품질이 높였음을 보였다.