• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.163-171
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• 2012

고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.15-22
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• 2002

영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.67-76
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• 2012

본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.345-349
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• 2005

Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.181-185
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• 2006

Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene, one of which represents a reference image, while the other is geometrically transformed to the one. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration approach, the author proposed a pre-qualified area matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with cross correlation coefficient. For refining matching points, outlier detection using studentized residual was used and iteratively removes outliers at the level of three standard deviation. Throughout the pre-qualification and the refining processes, the computation time was significantly improved and the registration accuracy is enhanced. A prototype of the proposed algorithm was implemented and the performance test of 3 Landsat images of Korea showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.436 Pixel (2) the average number of matching points was over 38,475 (3) the average processing time was 489 seconds per image with a regular workstation equipped with a 3 GHz Intel Pentium 4 CPU and 1 Gbytes Ram. The proposed approach achieved robustness, full automation, and time efficiency.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.234-237
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• 2007

Road networks are important geospatial databases for various GIS (Geographic Information System) applications. Road digital maps may contain geometric spatial errors due to human and scanning errors, but manually updating roads information is time consuming. In this paper, we developed a new road features updating methodology using from multispectral high-resolution satellite image and pre-existing vector map. The approach is based on initial seed point generation using line segment matching and a modified double snake algorithm. Firstly, we conducted line segment matching between the road vector data and the edges of image obtained by Canny operator. Then, the translated road data was used to initialize the seed points of the double snake model in order to refine the updating of road features. The double snake algorithm is composed of two open snake models which are evolving jointly to keep a parallel between them. In the proposed algorithm, a new energy term was added which behaved as a constraint. It forced the snake nodes not to be out of potential road pixels in multispectral image. The experiment was accomplished using a QuickBird pan-sharpened multispectral image and 1:5,000 digital road maps of Daejeon. We showed the feasibility of the approach by presenting results in this urban area.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.220-228
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• 2022

Image always carry useful information, detecting a text from scene images is imperative. The proposed work's purpose is to recognize scene text image, example boarding image kept on highways. Scene text detection on highways boarding's plays a vital role in road safety measures. At initial stage applying preprocessing techniques to the image is to sharpen and improve the features exist in the image. Likely, morphological operator were applied on images to remove the close gaps exists between objects. Here we proposed a two phase algorithm for extracting and recognizing text from scene images. In phase I text from scenery image is extracted by applying various image preprocessing techniques like blurring, erosion, tophat followed by applying thresholding, morphological gradient and by fixing kernel sizes, then canny edge detector is applied to detect the text contained in the scene images. In phase II text from scenery image recognized using MSER (Maximally Stable Extremal Region) and OCR; Proposed work aimed to detect the text contained in the scenery images from popular dataset repositories SVT, ICDAR 2003, MSRA-TD 500; these images were captured at various illumination and angles. Proposed algorithm produces higher accuracy in minimal execution time compared with state-of-the-art methodologies.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.127-135
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• 2013

저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.441-448
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• 2016

본 논문에서는 문자열과 배경이 혼합된 장면에서 영상을 분할하여 기울기를 추출하고 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모폴로지를 이용하여 전처리를 하고 캐니 연산자를 이용하여 경계선을 검출한다. 그리고 경계선이 검출된 영상을 분할하여 경계선이 포함되어 있지 않는 영역은 배제하고 경계선이 포함되어 있는 영역만을 이용하여 여러 방향의 기울기에 따른 투영 히스토그램을 생성한다. 이를 이용하여 각 영역의 최대 경계선 집중도를 갖는 기울기를 구하고 장면의 기울기를 보정한다. 문자열과 배경이 혼합된 장면의 기울기 검출에서 제안된 방법은 경계선이 없는 무의미한 부분을 배제하기 때문에 기존의 방법보다 0.7% 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.