• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.101-107
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• 2013

일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.43-52
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• 2014

본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.364-366
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• 2006

본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1178-1188
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• 2003

본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.61-66
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• 2004

최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.173-182
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• 2005

본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권10호
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• pp.520-529
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• 2005

본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.247-252
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• 2004

본 논문에서는 검출된 특징점에 대해 보로노이 다이어그램을 사용하여 이동과 회전에 불변인 정합 알고리즘을 제안한다. 보로노이 다이어그램에 의해서 검출되는 각각의 특징점과 그에 인접한 특징점들 사이의 거리와 각도를 데이터베이스에 저장하고 인증을 요청한 지문의 정보를 같은 방법으로 변환 후 데이터베이스 내의 정보들과의 비교를 통해서 결과를 출력한다. 이는 기존의 인덱싱 기반 알고리즘에 비해 더욱 정확한 알고리즘이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.265-272
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• 2005

본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.259-266
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• 2003

해부학적 구조의 변형이 존재하는 두 영상을 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 환자간의 정합 환자와 표준영상간의 정합, 동일환자에서 변형을 갖는 부위의 정합 등 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 서로 형태와 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상파 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈, 근육, 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 성합 방법을 제안하였다. 제안한 조직 기반의 정합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다. 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스(bounding box) 정합. 전역 Rigid 정합과 지역 non-rigid 정합, 정합 보간(interpolation)을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다.