• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1245-1254
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• 2023

77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.733-734
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• 2016

This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.705-714
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• 2019

고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권6호
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• pp.706-713
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• 2014

An enhanced 360-degree integral-floating three-dimensional display system using a hexagonal lens array and a hidden point removal operator is proposed. Only the visible points of the chosen three-dimensional point cloud model are detected by the hidden point removal operator for each rotating step of the anamorphic optics system, and elemental image arrays are generated for the detected visible points from the corresponding viewpoint. Each elemental image of the elemental image array is generated by a hexagonal grid, due to being captured through a hexagonal lens array. The hidden point removal operator eliminates the overlap problem of points in front and behind, and the hexagonal lens array captures the elemental image arrays with more accurate approximation, so in the end the quality of the displayed image is improved. In an experiment, an anamorphic-optics-system-based 360-degree integral-floating display with improved image quality is demonstrated.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.643-651
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• 2012

Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.331-341
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• 2019

With the popularity of sensor-rich environments, smartphones have become one of the major platforms for obtaining and sharing information. Since it is difficult to utilize GNSS (Global Navigation Satellite System) inside the area with many buildings, the localization of smartphone in this case is considered as a challenging task. To resolve problem of localization using smartphone a four step image-based localization method and procedure is proposed. To improve the localization accuracy of smartphone datasets, MMS (Mobile Mapping System) and Google Street View were utilized. In our approach first, the searching for candidate matching image is performed by the query image of smartphone's using GNSS observation. Second, the SURF (Speed-Up Robust Features) image matching between the smartphone image and reference dataset is done and the wrong matching points are eliminated. Third, the geometric transformation is performed using the matching points with 2D affine transformation. Finally, the smartphone location and attitude estimation are done by PnP (Perspective-n-Point) algorithm. The location of smartphone GNSS observation is improved from the original 10.204m to a mean error of 3.575m. The attitude estimation is lower than 25 degrees from the 92.4% of the adjsuted images with an average of 5.1973 degrees.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.169-185
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• 2016

최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권2호
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• pp.68-74
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• 2016

In this study, we investigated the rotational characteristics which were comprised of directionality and linearity of target registration error (TRE) as a study in advance to enhance the accuracy of contour-based registration in neuronavigation. For the experiment, two rigid head phantoms that have different faces with specially designed target frame fixed inside of the phantoms were used. Three-dimensional coordinates of facial surface point cloud and target point of the phantoms were acquired using computed tomography (CT) and 3D scanner. Iterative closest point (ICP) method was used for registration of two different point cloud and the directionality and linearity of TRE in overall head were calculated by using 3D position of targets after registration. As a result, it was represented that TRE had consistent direction in overall head region and was increased in linear fashion as distance from facial surface, but did not show high linearity. These results indicated that it is possible for decrease TRE by controlling orientation of facial surface point cloud acquired from scanner, and the prediction of TRE from surface registration error can decrease the registration accuracy in lesion. In the further studies, we have to develop the contour-based registration method for improvement of accuracy by considering rotational characteristics of TRE.