• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.52-57
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• 2007

In this paper we proposed multi-directional matching windows combined by multi-dimensional feature vector matching, which uses not only intensity values but also multiple feature values, such as variance, first and second derivative of pixels. Multi-dimensional feature vector matching has the advantage of compensating the drawbacks of area-based stereo matching using one feature value, such as intensity. We define matching cost of a pixel by the minimum value among eight multi-dimensional feature vector distances of the pixels expanded in eight directions having the interval of 45 degrees. As best stereo matches, we determine the two points with the minimum matching cost within the disparity range. In the experiment we used aerial imagery and IKONOS satellite imagery and obtained more accurate matching results than that of conventional matching method.

• 한국염색가공학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-36
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• 2010

The deep black coloration of polyester fabrics was obtained by the physical properties of color and color mixing system. In this experiment, we have measured the absorbance and the reflectance of various disperse dyes for accomplishing the lowest lightness value and uniform reflectance, and new matching algorithm and computer color matching was made. The matching used both isomeric and metameric matching. The color matching of deep black color represented low lightness. Though actual reflectance of dyed polyester fabrics using these matching results was as high as theoretical one, low lightness value($L^*$) and uniform appearance were achieved.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1467-1469
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• 2003

Image matching is fundamental process to identify conjugate points on the stereo images. However, standard methods or general solutions for matching problem have not been found yet, in spite of long history. Quality of the matching basically depends on uniqueness of the matching entity and robustness of the algorithm. In this study, conjugate points were extracted by implementing interest operator, then area based matching method was applied to the topographical characteristics of the gray value as the matching entities. The matching entities were utilized based on the concept of the intrinsic image.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.785-793
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• 2009

This paper proposes a signature using dominant singular values for video sequence matching. By considering the input image as matrix A, a partition procedure is first performed to separate the matrix into non-overlapping sub-images of a fixed size. The SVD(Singular Value Decomposition) process decomposes matrix A into a singular value-singular vector factorization. As a result, singular values are obtained for each sub-image, then k dominant singular values which are sufficient to discriminate between different images and are robust to image size variation, are chosen and normalized as the signature for each block in an image frame for matching between the reference video clip and the query one. Experimental results show that the proposed video signature has a better performance than ordinal signature in ROC curve.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.113-117
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• 2007

본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.171-176
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• 2004

Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권4호
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• pp.387-394
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• 2016

스테레오 정합 방법은 2차원 영상으로부터 깊이정보를 얻는 여러 가지 방법들 중 하나다. 이 방법은 서로 다른 두 시점을 갖는 스테레오 영상을 이용해 영상 속 객체 및 배경의 깊이를 예측한다. 이때 물체의 깊이 값은 한 시점의 영상 속 화소들과 다른 시점 영상에 있는 대응점들 사이의 거리 차이인 변위값에 의해 결정된다. 본 논문은 평탄한 영역 속 각 화소의 대응점을 잘 찾기 위해 거리변환을 이용한 새로운 정합비용 함수를 제안한다. 거리변환은 영상 속 각 화소가 경계 영역으로부터 얼만큼 떨어져있는지 계산해준다. 따라서 평탄한 영역에 있는 화소에 거리변환을 적용하면 특정값을 갖는 화소로 변환할 수 있기 때문에 이 영역에서의 대응점 탐색 정확도를 높일 수 있다. 또한, 정합비용을 계산하는 과정에서 1차원 배열을 이용해 영상의 영역별 특성에 따라 정합 방법이 적응적으로 적용되도록 한다. 최적의 대응점을 찾기 위한 정합비용들의 종합 과정에는 교차 계층 구조를 이용한 종합 방법이 사용된다. 그 결과, 평탄한 영역을 포함한 모든 영역에서 기존의 방법보다 더 정확한 변위값을 얻었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1-6
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• 2019

영상 인식을 위한 한 방법으로 템플릿 매칭이 있다. 기존의 템플릿 매칭에서는 주어진 매칭 영상 내에서 템플릿의 2차원 이동 변위를 바꿔가면서 블록 매칭 알고리즘(BMA)을 수행한다. 이 블록 매칭 알고리즘 수행 중에 템플릿의 크기와 모양은 바뀌지 않는다. 그리고 각각의 2차원 이동변위에 해당하는 블록에서 유사성 척도(similarity measure)로 계산된 매칭 에러 값을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 2차원 이동변위만 고려하기 때문에 템플릿과 매칭 영상에서 대상 체의 크기와 방향이 일치하지 않으면 성공률이 떨어진다. 반면 본 논문의 경우는 템플릿의 2차원 방향과 크기를 조정하는 변수를 새로이 추가하고 각각의 2차원 이동 변위에 해당하는 블록에서 이 변수의 최적 값이 자동으로 계산된다. 이렇게 계산된 최적 값을 사용하여, 각 블록에 최적인 템플릿으로 자동 변형된다. 그리고 자동 변형된 템플릿을 기준으로 각 블록의 매칭 에러 값이 계산된다. 이렇게 방향과 크기 차이가 보정된 각 블록의 매칭 에러 값들을 비교하여 대상 체의 위치를 결정한다. 따라서 방향과 크기 차이에 대해 좀 더 안정적인 결과 값을 얻을 수 있다. 사용의 편의를 위해서, 알고리즘을 템플릿 영상 외에 추가의 정보, 예를 들면, 거리정보를 필요로 하지 않는 닫힌 형태로 설계하는 데 주력한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.461-472
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• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1083-1096
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• 2021

Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value u_op by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and u_op. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.