최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.
간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.
In this paper, we analyzed the navigation error of TERCOM (TErrain COntour Matching), which is TRN (Terrain Referenced Navigation) batch processing, caused by scale factor error of radar altimeter and proved the possibility of false position fix when we use the TERCOM's feature matching algorithm. Based on these, we proposed the new TRN batch processing algorithm using the slope measurements of terrain. The proposed technique measures on periodic changes in the slope of the terrain elevation profile, and these measurements are used in the feature matching algorithm. By using the slope of terrain data, the impact of scale factor errors can be compensated. By simulation, we verified improved outcome using this approach compared to the result using the conventional method.
본 논문에서는 IEEE 802.11b/g 규격인 CCK/OFDM 방식의 54 Mbps 속도를 갖는 VoWLAN 단말기에서, RF 모듈을 통해 송수신되는 최종 전송선로(transmission line) 와 안테나 스위치단의 부정합으로 인해 쉽게 발생할 수 있는 입출력 사이의 I/Q 부정합 문제를 새로운 CPW 구조의 정합회로를 적용함으로써 해결할 수 있음을 보인다. I/Q 성능 개선에 대한 분석 방법으로 출력 Spectrum Mast 비선형 특성으로 출력된 CCK(complementary code keying)/OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조 데이터에 따른 EVM (Error Vector Magnitude) 특성 및 수신감도 특성을 분석하여 전체 I/Q 성능이 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 기존의 PDE방법의 계산량을 줄이고 동시에 동일한 예측화질을 얻기 위해, 초기 매칭블록의 서브블록별 SAD값의 비교를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 최초 매칭 블록의 서브블록별 매칭 에러의 복잡도의 비교를 통해 후보블록들의 매칭순서를 변경하여 불필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 45%의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
정합 블록의 모든 화소가 블록 정합에 동등하게 기여하지 않고, 정합 오차는 영상 복잡도의 영향을 크게 받는다. 이런 사실을 근거로 본 논문에서 영상의 복잡도에 의해 선택되는 일부 서브블록만을 이용한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제한한다. 제안된 알고리즘은 정합 블록을 16개의 서브블록으로 나누고, 각 서브블록의 영상 복잡도를 계산하고, 일부 복잡한 서브블록만을 사용하여 부분 블록 정합을 수행하여 움직임 벡터를 검출한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 탐색 알고리즘과 비교하여 무시할 수 있을 정도의 화질 저하를 야기하지만 상당한 계산량을 줄여주는 것을 보여준다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 불량 검사에 있어서 칩 얼라인은 검사의 정확성을 높이는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 칩 얼라인의 정확성을 높이기 위해서 영역분할 패턴매칭 방법을 제안한다. 영역분할 패턴매칭 방법은 세분화 된 영역 내의 특징치들과 영역들 간의 상관관계를 비교하여 매칭된다. 그리고 불량 패턴으로 인한 매칭오류를 최소화 하기 위해서 패턴 주위의 3영역을 학습시킨다. 제안된 방법은 분할 된 영역에서 특징치를 찾기 때문에 매칭 시간을 단축시키는 효과와 정확성을 높일 수 있는 이점을 가지고 있다.
The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.
수치사진 측량은 신속한 정보 획득과 갱신을 통하여 지리정보체계의 데이터 베이스 구축에 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 수치사진측량의 기본적인 처리과정 중의 하나는 영상정합이다. 그러나 어떠한 영상정합 알고리즘도 인간의 판단과 지적 능력에 의해서 수행되는 것만큼 만족스러운 결과를 산출하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대상지역이 완만한 경우 정합점이라고 판단되는 점과 그 이웃 점들간에 전체적인 유사성을 관측하여 불량 정합점들을 제거하는 방법(정합 강도의 측정)을 제안하였고, 또한 최종적으로 얻어지는 정합점들의 3차원 좌표를 광속 조정법을 통하여 구하였다 실험결과 제안방법은 불량정합점들을 효과적으로 제거하였고, 계산된 3차원 지상좌표도 허용 오차 범위 이내로 들어왔다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 템플릿 매칭과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭 템플릿과 피 매칭 템플릿을 검출한다. 그런 다음 기준면으로부터 두 이미지의 중첩되는 부분의 롤, 피치, 요 오차를 보정하여 정합시킨다. 그리고 B-Spline 보간법에 의해 정합된 부분을 연속화한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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