• Title/Summary/Keyword: 정합 알고리즘

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Time Series Image Stereo Matching Experiment Using the Overlap Method (중첩 방식을 이용한 시계열 영상의 스테레오 정합 실험)

  • Kim, Kang San;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jong Hwa;Moon, Kwang Il
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.23 no.1
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    • pp.123-128
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    • 2015
  • In this study, experimented how to increase corresponding points which are obtained through stereo matching for dense 3D reconstruction. After extracting a snapshot image from the images acquired through stereo CCTVs, the matching points obtained using the SIFT matching and RANSAC procedure were gradually overlapped. In conclusion, it was confirmed that as images are overlapped, the number of matching points continues to grow.

Stereoscopic matching using the generalized symmetry transform (일반화 대칭변환을 이용한 스테레오스코픽 영상 매칭점 검색)

  • Ki, Myung-Seok;Kim, Kyu-Heon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.755-758
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    • 2002
  • 스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.

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A Novel Frequency Offset Estimation Algorithm for Chirp Spread Spectrum Based on Matched Filter (정합필터 기반의 Chirp Spread Sprectrum을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘)

  • Kim, Yeong-Sam;Chong, Jong-Wha
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.47 no.10
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    • pp.1-7
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    • 2010
  • A new frequency offset estimation algorithm for chirp spread spectrum based on matched filter is proposed. Generally, the differential phase between successive symbols is used for the conventional frequency offset estimation algorithm. However, if the conventional frequency offset estimation algorithm is used for CSS, phase ambiguity arises because of long symbol duration and guard time. The phase ambiguity causes performance degradation of matched filter since the received signal is corrupted by the integer frequency offset. In this paper, we propose a new frequency offset estimation algorithm which separates integer and fractional frequency offset estimation for removing the phase ambiguity. The proposed algorithm estimates the integer frequency offset by using differential phase between matched filtering results of sub-chirps and successive symbols. Then, the fractional frequency offset is estimated by using the differential phase between successive symbols Simulation results show that the proposed algorithm well removes the phase ambiguity, and have almost same estimation performance compared with conventional one when there is not the phase ambiguity.

Fast Adaptive Motion Estimation Considering Directivity (방향성을 고려한 적응적 고속 움직임 추정 기법)

  • Oh, Chang-Jo-Ui-Bull;Lee, Gang-Joon;Jeong, Je-Chang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.121-124
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영상 압축에 있어서 사용되는 새로운 고속 움직임 추정 기법에 대해 소개한다. 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(FSBMA)은 최상의 PSNR을 갖는 화질로 움직임 벡터를 추정할 수 있지만 높은 계산량으로 인하여 실시간 구현에 부적합하다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 계산량을 낮추면서 유사한 화질을 유지할 수 있는 많은 고속 탐색 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 잘 알려진 고속 블록 정합 알고리즘을 수정 보완한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 움직임 추정에서의 고속 블록 정합 알고리즘에 있어 변형된 다이아몬드(Diamond) 탐색 기법을 이용하여 영상이 갖는 서로 다른 움직임 패턴에 대해 움직임의 방향성에 따라 적응적으로 탐색 방향과 패턴을 달리하면서 움직임을 예측하여 다이아몬드(Diamond)탐색 알고리즘과 유사한 화질을 유지하면서 보다 적은 계산량을 가지고 움직임 벡터를 추정학 수 있다. 또한 이를 PMVFAST(Predictive Motion Vector Field Adaptive Search Technique)와 결합함으로서 보다 좋은 화질을 가질 수 있다.

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A Multiresolution Stereo Matching Based Genetic Algorithm Using Local Feature Information (지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 정합)

  • Hong, Seok-Keun;Cho, Seok-Je
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.758-761
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    • 2010
  • 본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 스테레오 영상에서 대응점을 찾아 변위를 계산하는 문제는 최적화 기법으로 해결할 수 있다. 최적화 문제 해결에 우수한 유전 알고리즘을 이용해 조밀한 변위도를 구하고 정합의 효율성을 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만든다. 그리고 변위도의 정확도를 높이기 위해 변위 전파 과정에서 지역적 특징 정보를 추출하여 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.

Comparison of error rates of various stereo matching methods for mobile stereo vision systems (모바일 스테레오 비전 시스템을 위한 다양한 스테레오 정합 기법의 오차율 비교)

  • Joo-Young, Lee;Kwang-yeob, Lee
    • Journal of IKEEE
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    • v.26 no.4
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    • pp.686-692
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    • 2022
  • In this paper, the matching error rates of modified area-based, energy-based algorithms, and learning-based structures were compared for stereo image matching. Census transform (CT) based on region and life propagation (BP) algorithm based on energy were selected, respectively.Existing algorithms have been improved and implemented in an embedded processor environment so that they can be used for stereo image matching in mobile systems. Even in the case of the learning base to be compared, a neural network structure that utilizes small-scale parameters was adopted. To compare the error rates of the three matching methods, Middlebury's Tsukuba was selected as a test image and subdivided into non-occlusion, discontinuous, and disparity error rates for accurate comparison. As a result of the experiment, the error rate of modified CT matching improved by about 11% when compared with the existing algorithm. BP matching was about 87% better than conventional CT in the error rate. Compared to the learning base using neural networks, BP matching was about 31% superior.

Terrain Referenced Navigation Simulation using Area-based Matching Method and TERCOM (영역기반 정합 기법 및 TERCOM에 기반한 지형 참조 항법 시뮬레이션)

  • Lee, Bo-Mi;Kwon, Jay-Hyoun
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.28 no.1
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    • pp.73-82
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    • 2010
  • TERCOM(TERrain COntour Matching), which is the one of the Terrain Referenced Navigation and used in the cruise missile navigation system, is still under development. In this study, the TERCOM based on area-based matching algorithm and extended Kalman filter is analysed through simulation. In area-based matching, the mean square difference (MSD) and cross-correlation matching algorithms are applied. The simulation supposes that the barometric altimeter, radar altimeter and SRTM DTM loaded on board. Also, it navigates along the square track for 545 seconds with the velocity of 1000km per hour. The MSD and cross-correlation matching algorithms show the standard deviation of position error of 99.6m and 34.3m, respectively. The correlation matching algorithm is appeared to be less sensitive than the MSD algorithm to the topographic undulation and the position accuracy of the both algorithms is extremely depends on the terrain. Therefore, it is necessary to develop an algorithm that is more sensitive to less terrain undulation for reliable terrain referenced navigation. Furthermore, studies on the determination of proper matching window size in long-term flight and the determination of the best terrain database resolution needed by the flight velocity and area should be conducted.

Real-time Hausdorff Matching Algorithm for Tracking of Moving Object (이동물체 추적을 위한 실시간 Hausdorff 정합 알고리즘)

  • Jeon, Chun;Lee, Ju-Sin
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.6
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    • pp.707-714
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    • 2002
  • This paper presents a real-time Hausdorff matching algorithm for tracking of moving object acquired from an active camera. The proposed method uses the edge image of object as its model and uses Hausdorff distance as the cost function to identify hypothesis with the model. To enable real-time processing, a high speed approach to calculate Hausdorff distance and half cross matching method to improve performance of existing search methods are also presented. the experimental results demonstrate that the proposed method can accurately track moving object in real-time.

A Two-Pass Algorithm for Fast Retrieval of Korean Words (한글 단어의 고속 검색을 위한 두 단계 알고리즘)

  • 양진호;오일석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.439-441
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    • 2001
  • 대용량 한글 문서를 대상으로 하는 검색 시스템은 고속의 단어 매칭 알고리즘을 필요로 한다. 이 논문은 두 단계 매칭 접근 방법을 제시하고 그 유용성을 실험을 통해 입증한다. 특징으로는 웨이브렛(wavelet) 계수를 사용하여 첫 단계에서는 적은 수의 특징만을 사용하여, 거친 정합(coarse matching)을 하며 두 번째 단계에서는 미세한 정합(fine matching)을 한다. 거친 정합은 가능성이 없는 단어를 아주 빠른 속도로 걸러내는 역할을 한다. 실제 한글 단어 영상 데이터베이스에 적용한 실험 결과 검색률의 희생 없이 약 7배의 속도 향상을 얻었다.

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Presentation of Efficient Matching Algorithm and its Applications to Image Recognition (효과적인 정합과정 알고리즘의 제시 및 영상 인식에의 적용)

  • 최세하;이주신
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.1
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    • pp.31-38
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    • 1998
  • 본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

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