화성의 고도정보를 제공하는 MOLA 센서는 화성전역에 대한 데이터를 제공하지 못하므로, 수치표고모형을 만들기 위해서는 MOC-NA영상을 이용한 영상정합이 수행되어야만 한다. 그러나 특색(feature)이 적고 명암대비가 낮은 화성영상의 특성상, 자동 영상정합은 어려운 실정이다. 본 논문은 MOC-NA 영상에 대하여 영역기준 영상정합에 기반한 반 자동 영상정합의 알고리즘을 다룬다. 공액점을 나타내는 시드(seed)포인트 들이 수동으로 스테레오 영상에 추가되고 이를 바탕으로 특징점들이 자동으로 삽입된다. 각 영상의 특징점들은 서로의 초기 공액점으로 사용되며, 영역기준 영상정합으로 정제된다. 영상정합의 과정 중 정합에 실패한 점들은 초기 공액점의 위치를 정합에 성공한 주변의 여섯 점들을 이용하여 재 계산한 후 정제된다. 타깃영상과 검색영상의 역할을 바꾸어 수행한 영상정합의 질적 평가 결과, 97.3%의 점들이 한 화소 이하의 절대거리를 나타내었다.
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.
This thesis presents a method for 3D modeling of facial expression from frontal and mirror-reflected multi-image. Since the proposed system uses only one camera, two mirrors, and simple mirror's property, it is robust, accurate and inexpensive. In addition, we can avoid the problem of synchronization between data among different cameras. Mirrors located near one's cheeks can reflect the side views of markers on one's face. To optimize our system, we must select feature points of face intimately associated with human's emotions. Therefore we refer to the FDP (Facial Definition Parameters) and FAP (Facial Animation Parameters) defined by MPEG-4 SNHC (Synlhetic/Natural Hybrid Coding). We put colorful dot markers on selected feature points of face to detect movement of facial deformation when subject makes variety expressions. Before computing the 3D coordinates of extracted facial feature points, we properly grouped these points according to relative part. This makes our matching process automatically. We experiment on about twenty koreans the subject of our experiment in their late twenties and early thirties. Finally, we verify the performance of the proposed method tv simulating an animation of 3D facial expression.
In this paper, a new face tracking algorithm is proposed. The CamShift (Continuously adaptive mean SHIFT) algorithm shows unstable tracking when there exist objects with similar color to that of face in the background. This drawback of the CamShift is resolved by the proposed algorithm using Kinect's pixel-by-pixel depth information and the skin detection method to extract candidate skin regions in HSV color space. Additionally, even when the target face is disappeared, or occluded, the proposed algorithm makes it robust to this occlusion by the feature point matching. Through experimental results, it is shown that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD (Tracking-Learning-Detection) algorithm, and offers faster processing speed. Also, it overcomes all the existing shortfalls of CamShift with almost comparable processing time.
This paper describes a distance estimation method of object's motion in soccer image sequence by tracking field features. And we quantitatively evaluate the estimation accuracy We suppose that the input image sequence is taken with a camera on static axis and includes only zooming and panning transformation between frames. Adaptive template matching is adopted for non-rigid object tracking. For background compensation, feature templates selected from reference frame image are matched in following frames and the matched feature point pairs are used in computing Affine motion parameters. A perspective displacement field model is used for estimating the real distance between two position on Input Image. To quantitatively evaluate the accuracy of the estimation, we synthesized a 3 dimensional virtual stadium with graphic tools and experimented on the synthesized 2 dimensional image sequences. The experiment shows that the average of the error between the actual moving distance and the estimated distance is 1.84%.
This paper presents a 3D feature extraction method using rough set theory. Using the stereo cameras, we obtain the raw images and then perform several processes including gradient computation and image matching process. Decision rule constructed via rough set theory determines whether a ceratin point in the image is 3D edge or not. We propose a method finding rules for 3D edge extraction using rough set.
We introduce a novel Visual Inertial Odometry (VIO) algorithm designed to improve the performance of thermal-inertial odometry. Thermal infrared image, though advantageous for feature extraction in low-light conditions, typically suffers from a high noise level and significant information loss during the 8-bit conversion. Our algorithm overcomes these limitations by approximating a 14-bit raw pixel histogram into a Gaussian mixture model. The conversion method effectively emphasizes image regions where texture for visual tracking is abundant while reduces unnecessary background information. We incorporate the robust learning-based feature extraction and matching methods, SuperPoint and SuperGlue, and zero velocity detection module to further reduce the uncertainty of visual odometry. Tested across various datasets, the proposed algorithm shows improved performance compared to other state-of-the-art VIO algorithms, paving the way for robust thermal-inertial odometry.
최근 멀티미디어 정보가 보편화됨에 따라 인터넷에서 이미지를 기반으로 정보를 검색하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 이미지에는 다양한 패턴이 포함되어 있기 때문에 정확하게 원하는 이미지를 찾는 것은 아직 어려움이 많다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품검색을 효율적으로 할 수 있는 이미지 기반 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 이미지 검색을 위한 특징을 추출하고, PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 키포인트의 매칭을 반복하여 누적 후 사용자가 원하는 상품을 찾아준다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 다양한 패턴의 상품 이미지를 이용하여 기존 SIFT, PCA-SIFT 방법과 제안된 방법을 비교한 결과, 상표가 포함되지 않은 이미지의 경우 제안방법이 가장 높은 변별력을 보였으며, 효과적인 이미지 검색의 가능성을 보였다.
모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.
이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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