• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.545-555
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• 2020

This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.524-531
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• 2009

In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between multi-sensor images, which bring out difficulties on the image registration for multi-sensor images. To cope with this problem, mutual information is adopted to measure correspondence of features and to select faithful points. An update algorithm for projective transform is also proposed. Experimental results show that the proposed method provides robust and accurate registration results.

• 한국CDE학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.285-292
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• 2000

A new method for the 3D automatic registration of the multiple range images has been developed for the 3D scanners(non-contact coordinates measurement systems). In the existing methods, the user usually has to input more than 3 pairs of corresponding points for the iterative registration process. The major difficulty of the existing systems lies in that the input corresponding points must be selected very carefully because the optimal searching process and the registration results mostly depend upon the accuracy of the selected points. In the proposed method, this kind of difficulty is greatly mitigated even though it needs only 2 pairs of the corresponding input points. Several registration examples on the 3D measured data have been presented and discussed with the introduction to the proposed algorithm.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.221-224
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• 2010

When the image registration methods which were generally used to the low medium resolution satellite images is applied to the high spatial resolution images, some matching errors or limitations might be occurred because of the local distortions in the images. This paper, therefore, proposed the automatic image-to-image registration of high resolution satellite images using local properties of control points to improve the registration result.

• ETRI Journal
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• 제28권2호
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• pp.162-174
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• 2006

Several photogrammetric and geographic information system applications such as surface matching, object recognition, city modeling, environmental monitoring, and change detection deal with multiple versions of the same surface that have been derived from different sources and/or at different times. Surface registration is a necessary procedure prior to the manipulation of these 3D datasets. This need is also applicable in the field of medical imaging, where imaging modalities such as magnetic resonance imaging (MRI) can provide temporal 3D imagery for monitoring disease progression. This paper will present a general automated surface registration procedure that can establish correspondences between conjugate surface elements. Experimental results using light detection and ranging (LIDAR) and MRI data will verify the feasibility, robustness, and accuracy of this approach.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2020

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.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권2호
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• pp.111-117
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• 2004

현재 치과 방사선 영상에 적용되고 있는 대부분의 영상공제술은 기준점을 이용한 정한에 근거하고 있다. 본 연구에서는 수작업에 의한 기준점 설정 방법을 이용하지 않고 자동적으로 정참을 수행하는 방법을 개발하였다. 두 영상의 기하학적 매칭을 국소적 관심영역(ROI)에 한정시켜서 이 관심영역 간의 상관계수를 비교한다. 두 영역의 상관계수가 최대화되는 affine 또는 perspective 변환 파라미터를 고속의 탐색전략을 이용하여 반복적으로 찾는다. 우선 1/4 스케일 영상에 대하여 근사적인 파라미터를 탐색한 후 다시 원래 영상에 대하여 미세한 매칭이 이루어진다. 개발된 방법은 Gaussian 잡음에 의해 손상된 모의영상을 모의변환을 하지 않은 영상과 동일한 정도의 정확도를 가지고 정합 할 수 있다. 개발된 방법의 perspective 변환을 이용한 정합의 정확도는 수작업에 의한 것보다 17%향상된 결과를 보였다. 결론적으로, 이 방법의 치과 임플란트 영상에의 적용은 거의 실시간으로 자동적이고 잡음에 강인한 정합을 제공한다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-132
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• 2010

최근 다양한 센서의 개발에 따라 동일한 지역에 대한 다양한 데이터들의 취득이 가능하게 되었다. 이러한 다차원 데이터를 이용하여 도시모델, 변화 탐지 등과 같은 다양한 활용분야에 적용하기 위해서 각 데이터들 간의 정합과정이 필수적이다. 본 연구에서는 기 구축된 건물모델을 참조모델로 사용하여 디지털 영상을 자동으로 정합하는 방법을 제시하였다. 두 데이터의 정합을 위해 기 구축 건물모델에서 최적정합건물을 추출 하였으며, 이를 영상에서 추출된 직선정합요소와 비교하여 최적정합건물과 상응하는 점 좌표 쌍을 추출하였다. 또한 추출된 점 좌표 쌍을 이용하여 영상데이터의 외부표정요소를 재계산함으로써 두 데이터간의 정합을 수행하였다. 실험결과는 제안된 방법이 두 데이터의 정합을 효율적으로 수행하는 것을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.969-970
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• 2008