• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.607-610
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• 2003

지문 정합을 할 때 특징점 사이의 거리와 각도가 유사한 순서대로 있는가를 비교하는 알고리즘을 제안한다. 한 점에서 가장 가까운 특징점을 찾고 다시 찾은 점에서 가장 가까운 특징점을 찾는데 이러한 세 개의 특징점들 사이의 거리와 끼인 각도를 기본 요소로 하여 이들의 순차를 특징점 배치도로 정의하여 등록지문에도 유사한 순차가 있는지를 검사한다. 정합 시에 특징점 사이의 거리, 각도 순차가 있는가를 검사하기 때문에 중심점을 찾지 않아도 되며 지문의 이동, 회전에 영향을 받지 않는다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.661-664
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• 2001

본 논문에서는 영상을 특성에 따라 국부 영역으로 분류하고 변위 공간(disparity space)상에서의 특징을 분석하여 각각의 영역에 적합한 윈도우의 크기를 정하는 새로운 스테레오 정합 기법을 제안한다. 일반적으로 텍스쳐(texture)가 적은 영역이나 텍스쳐가 반복되는 영역, 그리고 깊이의 불연속선상에서는 고정된 크기의 윈도우를 사용하는 영역 기반 스테레오 기법은 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 영역들의 변위 공간상에서의 정합 값 분포를 분석하여 스테레오 정합에 이용한다. 실험은 변위의 참값이 알려진 영상에 대해서 수행되었으며 기존의 방법에 비해 짧은 수행 시간 및 정확한 정합 결과를 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.886-888
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• 2004

본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 한 방향으로 진행하는 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록정합을 수행하는 수정된 다이아몬드 지역탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 간에 있어서 평균적으로 0.02~0.37(㏈) 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 14~24%의 성능향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.493-495
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• 2002

다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.5
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• pp.355-361
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• 2008

Stereo matching is one of the most active research areas in computer vision. In this paper, we propose a stereo matching scheme using genetic algorithm for object depth recognition. The proposed approach considers the matching environment as an optimization problem and finds the optimal solution by using an evolutionary strategy. Accordingly, genetic operators are adapted for the circumstances of stereo matching. An individual is a disparity set. Horizontal pixel line of image is considered as a chromosome. A cost function is composed of certain constraints which are commonly used in stereo matching. Since the cost function consists of intensity, similarity and disparity smoothness, the matching process is considered at the same time in each generation. The LoG(Laplacian of Gaussian) edge is extracted and used in the determination of the chromosome. We validate our approach with experimental results on stereo images.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.973-976
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• 2007

본 논문에서는 영상 시퀀스 내의 흔들림을 제거하는 고속 알고리즘을 제안한다. 프레임 지터 제거에 관한 연구는 영상 취득과정에서 발생하는 손떨림에 의한 영향을 제거하거나 오래된 영화필름에서 녹화장치의 기구적인 문제로 인해 발생한 흔들림을 제거하기 위해 많이 연구되었다. 제안하는 알고리즘은 영상 프레임을 배경과 전경 영역으로 나누고 움직임 벡터를 이용하여 천역 움직임을 구한다. 전역 움직임을 구하는 과정에서 잘못된 움직임 예측이 발생할 가능성이 높은 블록을 사전에 제거하여 속도를 개선하였으며 알고리즘을 실제 영상에 적용하여 영상 프레임 정합됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.301-306
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• 2004

이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2555-2557
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• 2003

본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1559-1562
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• 2015

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

• Progress in Medical Physics
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• v.13 no.4
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• pp.209-217
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• 2002

There have been many studies on the application of the reciprocal advantages of multimodality image to define accurate target volume in the Process of radiation treatment planning. For the proper use of the multimodality images, the registration works between different modality images should be performed in advance. In this study, we selected chamfer matching method and mutual information method as most popular methods in recent image registration studies considering the registration accuracy and clinical practicality. And the two registration methods were analyzed to deduce the optimal registration method according to the characteristics of images. Lung phantom of which multimodality images could be acquired was fabricated and CT, MRI and SPECT images of the phantom were used in this study. We developed the registration program which can perform the two registration methods properly and analyzed the registration results which were produced by the developed program in many different images' conditions. Although the overall accuracy of the registration in both chamfer matching method and mutual information method was acceptable, the registration errors in SPECT images which had lower resolution and in degraded images of which data were removed in some part were increased when chamfer matching method was applied. Especially in the case of degraded reference image, chamfer matching methods produce relatively large errors compared with mutual information method. Mutual information method can be estimated as more robust registration method than chamfer matching method in this study because it did not need the prerequisite works, the extraction of accurate contour points, and it produced more accurate registration results consistently regardless of the images' characteristics. The analysis of the registration methods in this study can be expected to provide useful information to the utilization of multimodality images in delineating target volume for radiation treatment planning and in many other clinical applications.