• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.47-51
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• 2005

Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.73-84
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• 2000

차량용 자동 항법장치가 실생활에 적용됨에 정확한 자동차의 위치를 표현하기 위해서 맵매칭 기술에 대한 중요성은 더욱 부각되고 있다. 맵매칭 기술은 GPS의 오차, 수치지도의 오차 등으로 발생하는 오류를 극복하기 위한 과정으로서 자동 항법시스템은 물론 기타 관련분야인 GPS영역등에도 반드시 필요한 기술중의 하나이다. 그러나, 지금까지 맵매칭에 대한 기술을 정확하기 구분하여 기술하거나 가장 적합한 알고리즘을 제시하지 못하고 있는 바, 본 논문에서는 그 동안 개발된 많은 맵매칭 기술에 대하여 크게 지형정보와 위상구조를 토대로 2가지 유형으로 구분하여 각 기술별 문제점과 개선 방안을 소개하였다 더 나아가, 최근 미국 전부의 주도로 SA(Selective Availability) 개념이 사라짐에 따라, 쉽게 적용할 수 있는 간단한 형태의 맵매칭 알고리즘을 제시하였고, 향후의 응용방안에 대하여 간단히 언급하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제10권2호
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• pp.133-160
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• 1994

In this paper, we propose a comprehensive geometric correction algorithm of Along Track Scanning Radiometer(ATSR) images. The procedure consists of two cascaded modules; precorrection and fine co-location. The pre-correction algorithm is based on the navigation model which was derived in mathematical forms. This model was applied for correction raw(un-geolocated) ATSR images. The non-systematic geometric errors are also introduced as the limitation of the geometric correction by this analytical method. A fast and automatic algorithm is also presented in the paper for co-locating nadir and forward views of the ATSR images by using a binary cross-correlation matching technique. It removes small non-systematic errors which cannot be corrected by the analytic method. The proposed algorithm does not require any auxiliary informations, or a priori processing and avoiding the imperfect co-registratio problem observed with multiple channels. Coastlines in images are detected by a ragion segmentation and an automatic thresholding technique. The matching procedure is carried out with binaty coastline images (nadir and forward), and it gives comparable accuracy and faster processing than a patch based matching technique. This technique automatically reduces non-systematic errors between two views to .$\pm$ 1 pixel.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.92.3-92
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• 2002

A lot of localization algorithms have been developed in order to achieve autonomous navigation. However, most of localization algorithms are restricted to certain conditions. In this paper, Monte Carlo localization scheme with a map-matching algorithm is suggested as a robust localization method for the Public Service Robot to accomplish its tasks autonomously. Monte Carlo localization can be applied to local, global and kidnapping localization problems. A range image based measure function and a geometric pattern matching measure function are applied for map matching algorithm. This map matching method can be applied to both polygonal environments and un-polygonal environments and achieves...

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.58-67
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• 2009

대응점 정합은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중에 하나지만 스케일, 조명, 시점이 변한 환경에서 대응점을 찾는 과정은 매우 어렵다. 대응점 정합 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보여 널리 사용되고 있다. 하지만 SURF 기법은 흑백 영상과 지역 공간정보를 사용하기 때문에 유사한 패턴이 존재하는 영상에서 대응점의 정합 성능이 매우 떨어진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 강인한 컬러 특징 정보와 광역적 특징 정보를 이용하는 확장 SURF 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비슷한 패턴이 존재하더라도 색상정보과 광역 공간 정보를 추가로 사용되기 때문에 대응점 매칭 성능을 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 우수성을 조명과 시점이 변화하고 유사한 패턴들을 갖는 영상들에 적용하여 기존의 방법들과 비교 실험함으로서 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.901-908
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• 2015

Methods of detecting, describing, matching image features, like corners and blobs, have been actively studied as a fundamental step for image processing and computer vision applications. As one of feature description/matching methods, LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) describes image features based on the geometric relationship between their neighbors, and thus is suitable for scenes with poor texture. This paper presents a modified LLAH algorithm, which includes the image features themselves for robustly describing the geometric relationship unlike the original LLAH, and employes a voting-based feature matching scheme that makes feature description much simpler. Then, this paper quantitatively analyzes its performance with synthetic images in the presence of Gaussian noise.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.94-99
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• 2007

본 논문에서는 Generalized Hough Transform (GHT)와 Chamfer 정합(Chamfer matching)방법을 결합하여, 두 방법의 약점을 보완하는 새로운 이차원 에지기반 매칭기법이 제시된다. 먼저, GHT를 적용하여, 물체의 대략적인 위치와 방향을 추정하고, 이를 시작점으로 하여, 보다 정확한 위치와 방향을 Chamfer 정합기법을 적용하여 찾았다. 끝으로, 서브픽셀(subpixel) 알고리즘을 사용하여, 매칭정확도를 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 다양한 전자부품 영상에 대해 실험한 결과 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.25-31
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• 2004

항공사진을 이용하여 도로의 3차원 위치정보를 취득하기 위해서는 도로지역에 대한 정확한 매칭 기법이 필요하다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보와 공간관계를 이용하여 도로 노면표식을 추출하고, 추출된 노면표식의 공간관계를 비교하여 입체항공영상에서 매칭을 수행하는 즉, 관계형 매칭 기법을 제안하였다. 관계형 매칭은 개체에 대한 고수준의 묘사와 부정확한 매칭에 대한 해결책이 요구되어 진다. 또한 최종 결과물에 대한 충분한 검증을 필요로 한다. 본 연구에서는 도로 노면표식의 형상정보를 계산하여 개체를 묘사하였고, 부정확한 매칭에 대한 해결책을 제안하였으며, 도로지역이 평평하다는 성질을 이용하여 최종결과에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구의 정확도는 시각적인 평가와 수치사진 측량시스템을 통해 얻은 참고자료와의 비교를 통해 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.493-498
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• 2007

In this paper, a 2-dimensional accurate edge-based matching algorithm using subpixel edges is proposed that combines the Generalized Hough Transform(GHT) and the Chamfer matching to complement the weakness of either method. First, the GHT is used to find the approximate object positions and orientations, and then these positions and orientations are used as starting parameter values to find more accurate position and orientation using the Chamfer matching with distance interpolation. Finally, matching accuracy is further refined by using a subpixel algorithm. Testing results demonstrate that greater matching accuracy is achieved using subpixel edges rather than edge pixels.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.103-114
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• 2024

The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.