• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.485-494
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• 2017

본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.353-359
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• 2010

본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 기술자를 이용한 매칭 방법을 개선하여 고해상도영상에서 보다 많은 매칭쌍(tie points)을 추출함으로써 고해상도영상 자동기하보정의 결과향상을 목적으로 한다. 이를 위해 기준(reference)영상과 대상(sensed)영상의 특징점(interest points)간의 위치관계를 추가적으로 이용하여 매칭쌍을 추출하였다. SIFT 기술자를 이용하여 어핀(affine)변환계수를 추정한 후, 이를 통해 대상영상의 특징점 좌표를 기준영상 좌표체계로 변환하였다. 변환된 대상영상의 특징점과 기준영상의 특징점간의 공간거리(spatial distance)정보를 이용하여 최종적으로 매칭쌍을 추출하였다. 추출된 매칭쌍으로 piecewise linear function을 구성하여 고해상도 영상간 자동기하보정을 수행하였다. 제안한 기법을 통하여, 기존 SIFT 기법에 의해 추출한 결과에 비해 영상 전역에 걸쳐 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권3호
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• pp.299-304
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• 2021

목적: 본 연구의 목적은 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상의 정합에서 술자의 경험이 정합의 정확성과 소요시간에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 치아결손이 없은 성인 악궁의 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상(IDC S1, Amann Girrbach, Koblah, Austria)이 수집되었다. 두 영상간의 영상정합이 임플란트 진단 소프트웨어(Implant Studio, 3Shape, Copenhagen, Denmark)에서 점 기반 자동매칭 방식으로 행해졌다. 영상정합 경험자 군과 미경험자 군으로 나누어 진행되었으며 작업시간이 기록되었다(군당 15명). 각 군의 영상 정합 정확성은 구치부에서의 선형 오차값으로 측정되었다. 정확성 값과 작성시간의 통계적 비교 분석을 위해 유의수준 0.05에서 독립표본 t검정이 이용되었다. 결과: 영상정합의 선형오차값은 경험자 군과 미경험자 군 간에 통계적인 차이가 없었다. 영상정합에 소요한 시간은 경험자 군이 미경험자 군에 비해 유의하게 짧았다(P = .007). 결론: 술자의 영상정합의 경험의 차이는 점 기반 자동정합이 사용된 경우 정합 정확성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 경험자에서 정합에 소요된 시간은 짧았다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권4호
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• pp.223-232
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• 2014

This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.360-362
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• 2003

This paper presents simple feature-based approaches for full- and/or semi-automatic extraction, selection, and localization (center-determination) of ground control points (GCPs) for radargrammetry using airborne synthetic aperture radar (SAR) images. Test results using airborne NASA/JPL TOPSAR images in Taiwan verify that the registration accuracy is about 0.8${\sim}$1.4 pixels. In c.a. 30 minutes, 1500${\sim}$3000 GCPs are extracted and their point centers in a SAR image of about 512 ${\times}$ 512 pixels are determined on a personal computer.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2002년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.157-163
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• 2002

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.700-710
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• 2009

A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.667-675
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• 2011

본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.25-31
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• 2017

본 논문은 웹하드, 토렌트 및 해외 웹사이트를 통해 불법적으로 유통되고 있는 웹툰 저작물에 대상으로 모니터링 및 식별 기술을 개발하여 불법 유통을 효과적으로 차단함으로서 웹툰 저작물의 저작권을 보호하고 건전한 시장을 조성하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 웹툰 서비스 사이트로부터 웹툰 저작물을 자동으로 수집하고, 수집된 웹툰 저작물로부터 특징점을 추출하여 이를 데이터베이스에 저장하기 위한 기술을 다룬다. 이를 위하여 시스템의 성능 및 기능 요구사항을 분석하고 웹툰 서비스 사이트의 구조를 분석하여 웹툰 저작물 자동 수집 및 특징점 등록 시스템을 제시하고자 한다. 제시된 시스템을 통해 웹툰 저작물이 게시되어 특징점이 등록될 때까지 소요되는 시간 동안 발생하는 불법유통에서 매우 중요한 초기 차단도 가능해진다.