• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.209-210
• /
• 2007

Obtained disparity map from the stereo camera by using the several stereo matching algorithms carries lots of noise because of various causes. In our approach, mode filtering and noise elimination technique using the histogram and projection-based region merging methods are adopted for improving the quality of disparity map and image segmentation. The proposed algorithms are implemented in VHDL and the real-time experimentation shows the accurately divided objects.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.764-781
• /
• 2013

본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.201-205
• /
• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제37권4호
• /
• pp.16-25
• /
• 2000

본 논문에서는 스테레오 정합 과정에서 좌우영상의 대응점(correspondence)를 구할 때 주변에 있는 화소의 변이(disparity)분포와의 경쟁을 통해 잡음에 강인한 변이 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 경쟁적 변이 검출 알고리즘은 스테레오 영상의 정합의 신뢰성을 높이기 위해 초기단계에서 확산과정을 통하여 정합척도(matching measure)를 집속토록 한다. 이는 정합시킬 영상 영역의 크기가 너무 작으면 잡음에 민감해지고 너무 크면 영상이 무디어 지는 단점을 보완하여 영상 영역의 크기가 확산 과정을 통해 해결되도록 한다. 두 번째 단계는 확산을 통하여 집속된 정합척도로부터 최소/최대값을 검출하는 것으로 정합척도 분포를 경쟁적으로 조절함으로써 잡음에 강인한 변이를 검출하도록 한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의한 실험결과로부터 자연영상의 경우 정합율이 약 6.96%향상되었다. 이러한 실험결과로부터 제안한 경쟁적 변이검출 알고리즘은 기존의 변이검출 알고리즘보다 더 신뢰성있는 변이검출 방법임을 확인한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2013

본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 다대다 면 객체 정합을 수행하는 방법을 제안한다. 동일한 지형 지물을 표현하는 객체 집합의 형상은 서로 동일하다는 가정 하에 형상 유사도를 최적화하는 객체 집합을 두 지도 사이에서 탐색함으로써 정합을 수행한다. 이 때 어떤 객체가 객체 집합에 포함되는지의 여부를 이진 부호로 표현하고, 이진 부호들을 결합한 이진 문자열로 후보해를 표현한다. 초기 후보해들로 해집단을 생성한 뒤, 유전 알고리즘에 의하여 점진적으로 해집단의 품질을 개선함으로써 최적해를 탐색하였다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 수원시 도심지역의 수치지형도와 지적도에서 가구계 대응 면 객체 집합을 탐색하였으며 제안된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. 또한 수작업에 의한 탐색결과를 이용하여 평가한 결과 0.946의 정확도를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.65-71
• /
• 2024

본 논문은 스테레오 매칭에서 깊이 맵의 정확도를 높이기 위해 폐색 영역의 매칭 오류를 줄이면서 파라메터의 수를 줄일 수 있는 신경망을 제안한다. 이미지를 이용한 상황인식을 보다 정확하게 하기 위해 많은 분야에서 스테레오 매칭기반 객체인식이 활용된다. 복잡한 이미지에 많은 객체가 있을 때 객체간의 겹침과 배경에 의한 가림으로 폐색영역이 발생하여 깊이 맵의 정확도를 낮추게 된다. 이를 해결하기 위해 context 정보를 만들어 cost volume에 결합하거나 폐색영역에 RoI를 만들어 선택하는 기존 연구 방법은 신경망의 복잡도를 높여서 학습의 어려움과 구현에 비용이 많이 들게 된다. 본 논문에서는 cost volume 생성전에 지역적인 특징추출을 보다 강화하는 depthwise seperable 신경망을 만들어 파라메터의 수를 줄이고 폐색 오류에 강인한 신경망을 제안한다. 제안한 신경망은 PSMNet에 비하여 파라메터 수를 30% 줄이면서 페색오류에서 5.3%, 테스트 손실에서 3.6% 개선하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.101.1-101
• /
• 2001

This paper describes a grid mapping for a vision based mobile robot in uncertain indoor environment. The map building is a prerequisite for navigation of a mobile robot and the problem of feature correspondence across two images is well known to be of crucial Importance for vision-based mapping We use a stereo matching algorithm obtained by singular value decomposition of an appropriate correspondence strength matrix. This new correspondence strength means a correlation weight for some local measurements to quantify similarity between features. The visual range data from the reconstructed disparity image form an occupancy grid representation. The occupancy map is a grid-based map in which each cell has some value indicating the probability at that location ...

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.11-13
• /
• 2008

This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2475-2478
• /
• 2002

This paper consider's the problem of exploring an unfamiliar environment in search of recognizable objects of visual landmarks. In order to extract and recognize them automatically, a feature map is constructed which records the set of features continually during a learning phase. The map contains photometric geometric, and metric information of each feature. Meanwhile, the localization algorithm can determine the position of the robot by extracting features and matching in the map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and preliminary results are presented in this paper.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.108-114
• /
• 2015

Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.