• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.397-400
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• 2003

공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.267-269
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• 2013

본 논문은 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 알고리즘의 정합 오차 기준의 동적 범위를 확장하는 알고리즘을 제안하였다. C1BT는 정합 오차 기준으로 SAD (Sum of Absolute Differences)를 사용하지 않고 CNNMP (Constrained Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 속도를 대폭 향상시켰다. 이는 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)과 비교하여 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 현저히 감소시켰다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 C1BT의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 C1BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 C1BT에 비해 움직임 예측의 정확도의 기준인 PSNR 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1141-1151
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• 2001

본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1115-1122
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• 2000

기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.633-644
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• 2004

In this paper, we notice that the original NTSS algorithm can be proposed as the NTSS-3 Level algorithm by the multi-resolution technique. The fast block matching algorithm affects the speed by the patten combination and this paper proposes the block matching algorithm in different levels by multi-resolution technique, quite different from the original NTSS Patten. The block matching algorithm requires the multi-candidate to reduce the occurrence of low-image quality by the local minima problem. The simulation result compared to FS shows search speed 16 times quicker, and the PSNR 0.11-0.12［dB］ gets improved Image quality compared to the original fast block matching algorithm NTSS, and the speed is improved up to 0.1 times for improved image by the search point portion.

• 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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.39 no.4
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• pp.389-394
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• 2002

In this paper, we propose a robust stereo matching algorithm using nonlinear extended Kalman filter. The proposed algorithm estimates disparity using nonlinear extended Kalman filter and compares left image to right image for obtained disparity. As this process is run iteratively, we get disparity only with a few search. And, we can get robust stereo matching results by comparing left image to right image using bilinear interpolation to consider influence of neighborhood pixel. We compared SSD algorithm which is widely used, in stereo matching method, to result of the proposed algorithm. As the result, the proposed algorithm has an outstanding matching performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.829-831
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• 2022

포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.10
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• pp.123-131
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• 1999

In this paper, we proposed stereo matching algorithm by dynamic programming with edges emphasized. Existing algorithms show blur generally at depth discontinuities owing to smoothness constraint and non-existence of matching pixel in occlusion regions. Also it accompanies matching error by lackness of matching information in the untextured regions. This paper defines new cost function to make up for the problems occurred to existing algorithms. It is possible through deriving matching of edges in left and right images to be carried out between edge regions anf deriving that in the other regions to be peformed between the other regions. In case of the possibility that edges can be Produced in a large amount, matching between edge information adds weight to cost function in proportion to Path distance. Proposed algorithm was applied to various images obtained by convergent camera model as well as parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion regions compared to existing algorithms. Also it could improve blur especially in discontinuity regions.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.145-148
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• 2003

움직임 벡터의 상관도, 움직임 벡터의 분포특성, 블록 정합 오류의 특성은 탐색 패턴과 탐색 방법을 결정하는 중요한 요소이다. 일반적으로 움직임 벡터는 주로 탐색영역의 가운데를 중심으로 수평 흑은 수직축에 주로 분포한다. 또한 탐색 영역 내의 정합 오류 값의 분포를 보면 움직임 벡터의 분포와 비슷한 형태로 정합 오류의 값들이 수평 혹은 수직 방향으로 최소 정합 오류 값의 위치로 단조 감소해 나간다. 본 논문에서는 이러한 블록 정합 오류의 특성을 이용한 새로운 탐색 방법을 제안하며 주변 블록의 움직임 벡터의 상관도를 이용하여 초기 탐색 지점을 선택하는 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 여러 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 PSNR 의 감소는 거의 없으면서 매크로블록당 평균 탐색포인트와 수행 시간의 향상을 얻을 수 있음을 확인한다.