• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.283-298
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• 2022

Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.264-268
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• 2010

The purpose of this paper is to propose new techniques to match measured optical images by using the edge abstraction method and differentiation method based on image processing technology. To do this, we detect the matching template and non-matching template from each optical image. And then, we detect the edge parts of the overlaped image from comer edge abstraction method and remove noise image. At last, these data are related to applied first-order derivative operator. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제37권6호
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• pp.556-565
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• 2009

제재목 육안등급판정 자동화시스템은 정확한 입력 화상이 요구된다. 이송 중인 재장 3.6 m의 국내산 소나무의 제재목 화상을 생성시키기 위해서 영역카메라를 이용하여 부분 화상을 획득하였고 2종류의 템플릿 위치지정법과 6가지의 템플릿 크기 조건을 적용하여 병합하였다. 특징영역 추출법이 템플릿 고정법에 비해 병합 성능이 우수하였다. 길이오차의 발생 요인은 명도차이, 특정 패턴, 템플릿 크기 등에 의한 유사도 하락에 있었다. 부정합은 길이가 길고 반복적인 목리에서 주로 발생하였다. 템플릿 크기는 6가지 템플릿 종류 중에 크기가 가장 작은 $100{\times}100$ 화소가 가장 병합 성능이 우수하였다. 병합 성능을 향상시키기 위해서는 정밀한 템플릿의 크기 선정과 명도 차이를 감소시킬 수 있는 화상병합 전처리에 대한 연구가 요구된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제3권2호
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• pp.45-51
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• 2014

GNSS has the disadvantage of being vulnerable to jamming, and thus, the necessity of jamming countermeasure techniques has gradually increased. Jamming countermeasure techniques can be divided into an anti-jamming technique and a jammer localization technique. Depending on the type of a jammer, applicable techniques and performance vary significantly. Using an appropriate jamming countermeasure technique, the effect of jamming on a GNSS receiver can be attenuated, and prompt action is enabled when estimating the location of a jammer. However, if an inappropriate jamming countermeasure technique is used, a GNSS receiver may not operate in the worst case. Therefore, jammer identification is a technique that is essential for proper action. In this study, a technique that identifies a jammer based on template matching was proposed. For template matching, analysis of a received jamming signal is required; and the signal analysis was performed using a spectral correlation function. Based on a simulation, it was shown that the proposed identification of jamming signals was possible at various JNR.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.609-615
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• 2016

Measuring similarity between two signals is a key element of the location template matching (LTM) method which is one of impact source localization technique. As a measure of similarity, the correlation coefficient is most widely used, and the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of finding the impact source. In practice, the LTM method assumes that the similarity between two signals decreases as the distance between two corresponding impact points increases, where the distance between two neighboring impact points defines the grid spacing. In this paper, it is shown that this assumption is not always true but the correlation coefficients fluctuate forming a main robe and many side robes as the distance between two neighboring impact points increases. On the other hand, the standard deviation of group delay sharply increases with a small increase of the grid spacing. These are demonstrated by using a simple cantilever beam. Based on these findings, an optimal way of implementing the LTM method may be suggested by combining the correlation coefficient and the group delay based approaches.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제6권3호
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• pp.413-423
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• 2008

The template matching method is used as a simple method to track objects or patterns that we want to search for in the input image data from image sensors. It recognizes a segment with the highest correlation as a target. The concept of this method is similar to that of SNF (Strongest Neighbor Filter) that regards the measurement with the highest signal intensity as target-originated among other measurements. The SNF assumes that the strongest neighbor (SN) measurement in the validation gate originates from the target of interest and the SNF utilizes the SN in the update step of a standard Kalman filter (SKF). The SNF is widely used along with the nearest neighbor filter (NNF), due to computational simplicity in spite of its inconsistency of handling the SN as if it is the true target. Probabilistic Strongest Neighbor Filter for m validated measurements (PSNF-m) accounts for the probability that the SN in the validation gate originates from the target while the SNF assumes at any time that the SN measurement is target-originated. It is known that the PSNF-m is superior to the SNF in performance at a cost of increased computational load. In this paper, we suggest an image tracking algorithm that combines the template matching and the PSNF-m to estimate the states of a tracked target. Computer simulation results are included to demonstrate the performance of the proposed algorithm in comparison with other algorithms.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.193-196
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• 2010

본 논문에서는 Chamfer Matching을 이용하여 차량 영상의 형태를 대형, 중형, 소형으로 분류하는 방법을 제안하며, 다음과 같이 두 단계로 구성된다. 첫 번째, 템플릿 후보 영상에서 차량 윤곽선을 추출한 후, 윤곽선으로부터의 거리변환을 통해 에지 거리 템플릿을 생성한다. 두 번째, 입력 영상과 템플릿 간의 거리 값 차이가 최소인 템플릿의 형태로 차량형태를 분류한다. 거리 값이란 입력 영상의 차량 윤곽선의 한 픽셀이 템플릿의 경계와 얼마나 떨어져 있는가를 나타낸 것이다. 실험 결과 제안된 방법은 실험 영상에 대해 80%의 만족할만한 성능을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.34-39
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• 2002

Road information is very important for topographic mapping, transportation application, urban planning and other related application fields. Therefore, automatic detection of road networks from spatial imagery, such as aerial photos and satellite imagery can play a central role in road information acquisition. In this paper, we use least squares correlation matching alone for road center tracking and show that it works. We assumed that (bright) road centerlines would be visible in the image. We further assumed that within a same road segment, there would be only small differences in brightness values. This algorithm works by defining a template around a user-given input point, which shall lie on a road centerline, and then by matching the template against the image along the orientation of the road under consideration. Once matching succeeds, new match proceeds by shifting a matched target window further along road orientation at the target window. By repeating the process above, we obtain a series of points, which lie on a road centerline successively. A 1m resolution IKONOS images over Seoul and Daejeon were used for tests. The results showed that this algorithm could extract road centerlines in any orientation and help in fast and exact he ad-up digitization/vectorization of cartographic images.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.70-80
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• 2010

본 논문에서는 치과용 의료시스템(Dental PACS)에서 필요한 시계열 분석(Subtraction Radiography) 방법에 기반 하여 기존의 연구에서 갖지 못했던 영상정렬의 자동화 방안과 미세변화 검출 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 단일 템플릿 방식의 문제점을 해결하기 위해 인공치아 및 자연치아의 기하학적 형태 정보를 이용하여 각 치아에 대한 관심영역을 획득하고 획득된 관심영역을 기준으로 지식 기반(knowlege-based)의 다중 템플릿(multi-template) 방식의 정합을 통해 치아 주위에서 발생되는 미세변화를 빠르고 정확하게 검출할 수 있다. 실험결과 제안된 방법은 신속하고 정확하게 치아 주위의 미세변화에 대한 검출이 가능하였고, 보다 객관적이고 정량적인 결과를 제시할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1429-1436
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• 2009

본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 형판 정합을 이용하여 빠르게 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용한 기존의 눈동자 검출 방법은 초기 개체군의 위치에 민감하여 낮은 눈 검출율을 보이며, 도한 그 결과가 일관적이지 않은 문제점을 갖는다. 이와 같은 문제점을 해결화기 위해 얼굴영상에서 지역적 최소치를 추출하고 형판과 가장 높은 적합도를 가지는 개체들로 초기 개체군을 생성 하였다. 각각의 개체는 형판의 기하학적 변환 정보로 구성되며, 형판 정합에 의해 눈동자가 검출된다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 눈 후보 검출을 통하여 단일 영상에서도 눈 검출의 정확도와 높은 검출률을 확인하였다.