• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.157-170
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• 2012

Recently, user-created video shows high increasing in production and consumption. Among these, videos records an identical subject in limited space with multi-view are coming out. Occurring main reason of this kind of video is popularization of portable camera and mobile web environment. Multi-view has studied in visually representation technique fields for point of view. Definition of multi-view has been expanded and applied to various contents authoring lately. To make user-created videos into multi-view contents can be a kind of suggestion as a user experience for new form of video consumption. In this paper, we show the possibility to make user-created videos into multi-view video content through analyzing multi-view video contents even there exist attribute differentiations. To understanding definition and attribution of multi-view classified and analyzed existing multi-view contents. To solve time axis arranging problem occurred in multi-view processing proposed audio matching method. Audio matching method organize feature extracting and comparing. To extract features is proposed MFCC that is most universally used. Comparing is proposed n by n. We proposed multi-view video contents that can consume arranged user-created video by user selection.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.909-915
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• 2009

This work is to develop a vision system for high precision alignment between upper and lower plates required at the imprinting process of the large LCD flat panel. We compose a gantry-stage that has highly repeated accuracy for high precision alignment and achieves analysis about thermal transformations of stage itself. Position error in the stage is corrected by feedback control from the analysis. This system can confirm alignment mark of upper and lower plates by using two cameras at a time for the alignment of two plates. Pattern matching that uses geometric feature is proposed to consider the recognition problem for alignment mark of two plates. It is algorithm to correct central point and angle for the alignment from the recognized mark of upper and lower plates based on the special characteristics. At the alignment process, revision for error position is performed through Look and Move techniques.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1865-1873
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• 2017

The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.359-367
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• 2011

A suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. The research on pan-sharpening algorithm in improving the accuracy of image classification has been reported. For a classification, preserving the spectral information is important. Other applications such as road detection depend on a sharp and detailed display of the scene. Various criteria applied to scenes with different characteristics should be used to compare the pan-sharpening methods. The pan-sharpening methods in our research comprise rather common techniques like Brovey, IHS(Intensity Hue Saturation) transform, and PCA(Principal Component Analysis), and more complex approaches, including wavelet transformation. The extraction of matching pairs was performed through SIFT descriptor and Canny edge detector. The experiments showed that pan-sharpening techniques for spatial enhancement were effective for extracting point and linear features. As a result of the validation it clearly emphasized that a suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. In future it is necessary to design hybrid pan-sharpening for the updating of features and land-use class of a map.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4429-4447
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• 2018

Local binary descriptors are well-suited for many real-time and/or large-scale computer vision applications, while their low computational complexity is usually accompanied by the limitation of performance. In this paper, we propose a new optimization framework, RLDB (Robust-LDB), to improve a typical region-based binary descriptor LDB (local difference binary) and maintain its computational simplicity. RLDB extends the multi-feature strategy of LDB and applies a more complete region-comparing configuration. A cascade bit selection method is utilized to select the more representative patterns from massive comparison pairs and an online learning strategy further optimizes descriptor for each specific patch separately. They both incorporate LDP (linear discriminant projections) principle to jointly guarantee the robustness and distinctiveness of the features from various scales. Experimental results demonstrate that this integrated learning framework significantly enhances LDB. The improved descriptor achieves a performance comparable to floating-point descriptors on many benchmarks and retains a high computing speed similar to most binary descriptors, which better satisfies the demands of applications.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.561-563
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• 2019

본 논문은 가상현실 기술에서 사용되는 영상의 저작권 보호를 위한 워터마킹 방법을 제안한다. 삽입 방법은 SIFT 특징점을 통해 삽입할 위치를 찾고, 그 주변 영역에 이산 웨이블릿 변환과 QIM을 수행하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출 대상은 투영 영상이며, 방법은 SIFT 특징점을 통해 추출할 위치를 찾고, 그 주변 영역을 VR 영상 제작과정에서 생기는 정합과 투영을 고려하여 역 과정을 통해 보정 후 추출한다. 추출한 워터마크와 삽입 워터마크와의 NCC와 BER 비교를 통해 임계값 이상을 가지는 워터마크를 누적하여 최종 워터마크를 확정한다. 이에 대해 통상적인 방법과의 비교를 통해 유효함을 확인한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.179-188
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• 2021

Construction monitoring is one of the key modules in smart construction. Unlike structured urban environment, construction site mapping is challenging due to the characteristics of an unstructured environment. For example, irregular feature points and matching prohibit creating a map for management. To tackle this issue, we propose a system for data acquisition in unstructured environment and a framework for Intensity and Ambient Enhanced Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping, IA-LIO-SAM, that achieves highly accurate robot trajectories and mapping. IA-LIO-SAM utilizes a factor graph same as Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping (LIO-SAM). Enhancing the existing LIO-SAM, IA-LIO-SAM leverages point's intensity and ambient value to remove unnecessary feature points. These additional values also perform as a new factor of the K-Nearest Neighbor algorithm (KNN), allowing accurate comparisons between stored points and scanned points. The performance was verified in three different environments and compared with LIO-SAM.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.791-803
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• 1999

본 논문은 두 장의 스테레요 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 새로운 절차의 효율적인 정합방법을 제안한다. 이를 위해 초기정합의 결과로 얻을 수 있는 유일 정합쌍을 이용한다. 즉, 본 논문에서는 초기정합의 결과로 얻어낸 유일 정합쌍의 정보를 이용하여 바로 outlier들을 제거시키므로써 초기정합의 결과가 갖는 애매성까지도 동반하여 상당량을 줄이도록 한다. 결국 애매성 제거에 대한 부담이 줄어들게 되므로 애매성 제거과정에서는 이완화 방법을 사용하지 않고 빠르게 애매성을 제거시킨다. 아울러 정합의 정확도를 높이기 위해 초기정합 후 바로 서브픽셀 정확도의 정합을 수행하며 정합의 마지막 단계에서는 추가정합을 수행하므로써 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실회 스테레요 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법의 특징점 정합기법이 빠르고 효율적임을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.839-841
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• 1999

This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.