Purpose: The purpose of this study was to investigate the influence of different implant computer software on the accuracy of image registration between radiographic and optical scan data. Materials and Methods: Cone-beam computed tomography and optical scan data of a partially edentulous jaw were collected and transferred to three different computer softwares: Blue Sky Plan (Blue Sky Bio), Implant Studio (3M Shape), and Geomagic DesignX (3D systems). In each software, the two image sets were aligned using a point-based automatic image registration algorithm. Image matching error was evaluated by measuring the linear discrepancies between the two images at the anterior and posterior area in the direction of the x-, y-, and z-axes. Kruskal-Wallis test and a post hoc Mann-Whitney U-test with Bonferroni correction were used for statistical analyses. The significance level was set at 0.05. Result: Overall discrepancy values ranged from 0.08 to 0.30 ㎛. The image registration accuracy among the software was significantly different in the x- and z-axes (P=0.009 and <0.001, respectively), but not different in the y-axis (P=0.064). Conclusion: The image registration accuracy performed by a point-based automatic image matching could be different depending on the computer software used.
Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.
The stereo geometry establishment based on the precise sensor modeling is prerequisite for accurate stereo data processing. Ground control points are generally required for the accurate sensor modeling though it is not possible over the area where the accessibility is limited or reference data is not available. For the areas, the relative orientation should be carried out to improve the geometric consistency between the stereo data though it does not improve the absolute positional accuracy. The relative orientation requires conjugate points that are well distributed over the entire image region. Therefore the automatic conjugate point extraction is required because the manual operation is labor-intensive. In this study, we applied the method consisting of the key point extraction, the search space minimization based on the epipolar line, and the rigorous outlier detection based on the RPCs (Rational Polynomial Coefficients) bias compensation modeling. We tested different parameters of window sizes for Kompsat-2 across track stereo data and analyzed the RPCs precision after the bias compensation for the cases whether the epipolar line information is used or not. The experimental results showed that matching outliers were inevitable for the different matching parameterization but they were successfully detected and removed with the rigorous method for sub-pixel level of stereo RPCs precision.
제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.
This paper presents an area-based stereo algorithm suitable to real time applications. The core of the algorithm depends on the uniqueness constraint and on a matching process that allows for rejecting previous matches. The proposed approach is compared with the left right consistency constraint, being the latter the basic method for detecting unreliable matches in many area-based stereo algorithms. We used the watermelon and tomatoes for experiments.
최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 두 영상간의 깊이(Depth) 정보를 이용해서 영역을 기반으로 한 영상매칭을 수행한 추 사람의 얼굴 영역을 결정한다 영역 결정은 설정된 탐색 윈도우에 의해 좌, 우 영상간의 MSE(Minimum Square Error)를 검색하는 알고리즘을 제안한다. 매칭 과정에서 발생하는 영역 오류를 보정하기 위해서 타원 마스크를 이용하는 방법을 제안하며 실행 시간을 줄이기 위하여 2D 도메인에서 쿼드트리(Quad-tree) 윈도우를 사용한다.
본 논문에서 우리는 입력영상에서 ROI(Region Of Interest) 지정을 이용한 의상 추천시스템을 제안한다. 의상영역 추출에 있어 ROI의 지정은 매칭 오류를 감소시키면서 매칭 속도를 향상시킬 수 있다. 우리는 평가부분에서 제안된 방을 통해 수행된 매칭이 빠르며 성공적으로 이루어졌음을 보인다.
본 논문에서는 주로 소면적 구현을 위하여 세그먼트 부분 정합 기법을 적용한 10비트 100MS/s DAC를 제안한다. 제안하는 DAC는 비교적 적은 수의 소자로도 요구되는 선형성을 유지하면서 고속으로 부하저항의 구동이 가능한 세그먼트 전류 구동방식 구조를 사용하였으며, 제안하는 세그먼트 부분 정합 기법을 적용하여 정합이 필요한 전류 셀들의 숫자와 크기를 줄였다. 또한, 전류 셀에는 작은 크기의 소자를 사용하면서도 높은 출력 임피던스를 얻을 수 있도록 이중-캐스코드 구조를 채용하였다. 시제품 DAC는 0.13um CMOS 공정으로 제작되었으며, 유효 면적의 크기는 $0.13mm^2$이다. 시제품 측정 결과, 3.3V의 전원전압과 $1V_{p-p}$의 단일 출력 범위 조건에서 $50{\Omega}$의 부하저항을 구동할 때 DNL 및 INL은 각각 -0.73LSB, -0.76LSB 수준이며, SFDR은 100MS/s의 동작 속도에서 최대 58.6dB이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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