This paper treats the DIS (Digital Image Stabilization) problem subject to base motions such as translation, rotation and zoom. For the local motion estimation from a raw image, the Harris corner detection algorithm is exploited to extract feature points, and comparing those of consecutive images, the zoom ratio (scale factor) is computed. For the global motion estimation, an equivalent model is derived to account for a 3-dimensional composite motion from which the center point and Euler angle can be determined. Finally, the motion compensation follows. To show the effectiveness of the present DIS scheme, experimental results for synthetic images are illustrated.
본 논문은 수치영상으로부터 Digital Photogrammetry와 Computer Vision 분야에서 위치결정 및 3차원 정보의 자동추출을 위한 기본단계인 Distinct Point 추출기법중 F rsner interest operate에 관한 연구이다. Gradien에 기초한 Forstner interest operator는 Orientation-invariant의 특징을 가지고 있으며 소정의 Subpixel정확도를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 Fostner interest operator에서 얻어진 Comer Points와 Circular Features를 구분하기 위한 방법으로 F-test를 적용하였으며 Nosie가 Forstner interest operator에 미치는 영향을 고찰하였고 실제 사진영상에 Forstner interest operator를 도입하여 실효성에 바탕을 둔 적용 여부를 검증하였다.
본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권6호
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pp.363-368
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2016
Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requires continued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detection algorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity and parallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. We then find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge map by using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersects the perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity and the parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about the combination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm strongly showed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied to the license plate detecting and it wants to show the strength of the results.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
In this paper, the algorithms which can track the two dimensional moving circular object using simple vision system are described. In order to track the moving object, the process of finding the object feature points - such as centroid of the object, corner points, area - is indispensable. With the assumption of two-dimensional circular moving object, the centroid of the circular object is computed from three points on the object circumference. Different kinds of algorithms for computing three edge points - simple x directional detection method, stick method. T-shape method are suggested. Through the computer simulation and experiments, three algorithms are compared from the viewpoint of detection accuracy and computational time efficiency.
Text in images is one of the most important cues for understanding a scene. In this paper, we propose a novel approach based on interest points to localize text in natural scene images. The main ideas of this approach are as follows: first we used interest point detection techniques, which extract the corner points of characters and center points of edge connected components, to select candidate regions. Second, these candidate regions were verified by using tensor voting, which is capable of extracting perceptual structures from noisy data. Finally, area, orientation, and aspect ratio were used to filter out non-text regions. The proposed method was tested on the ICDAR 2003 dataset and images of wine labels. The experiment results show the validity of this approach.
Many edge detection methods, based on horizontal and vertical derivatives, have been introduced to provide us with intuitive information about the horizontal distribution of a subsurface anomalous body. Understanding the characteristics of each edge detection method is important for selecting an optimized method. In order to compare the characteristics of the individual methods, this study applied each method to synthetic magnetic data created using homogeneous prisms with different sizes, the numbers of bodies, and spacings between them. Seven edge detection methods were comprehensively and quantitatively analyzed: the total horizontal derivative (HD), the vertical derivative (VD), the 3D analytic signal (AS), the title derivative (TD), the theta map (TM), the horizontal derivative of tilt angle (HTD), and the normalized total horizontal derivative (NHD). HD and VD showed average good performance for a single-body model, but failed to detect multiple bodies. AS traced the edge for a single-body model comparatively well, but it was unable to detect an angulated corner and multiple bodies at the same time. TD and TM performed well in delineating the edges of shallower and larger bodies, but they showed relatively poor performance for deeper and smaller bodies. In contrast, they had a significant advantage in detecting the edges of multiple bodies. HTD showed poor performance in tracing close bodies since it was sensitive to an interference effect. NHD showed great performance under an appropriate window.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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