본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1648-1672
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2020
There are several types of image registration in the sense of stitching separated images that overlap each other. One of these is feature-based registration by a common feature descriptor. In this study, we generate a mosaic of images using feature-based registration for drone aerial images. As a feature descriptor, we apply the scale-invariant feature transform descriptor. In order to investigate the authenticity of the feature points and to have the mapping function, we employ the sample consensus method; we consider the sensed image's inherent characteristic such as the geometric congruence between the feature points of the images to propose a novel hypothesis estimation of the mapping function of the stitching via some optimally chosen initial candidate inliers in the sample consensus method. Based on the experimental results, we show the efficiency of the proposed method compared with benchmark methodologies of random sampling consensus method (RANSAC); the well-ordering property defined in the context and the extensive stitching examples have supported the utility. Moreover, the sample consensus scheme proposed in this study is uncomplicated and robust, and some fatal miss stitching by RANSAC is remarkably reduced in the measure of the pixel difference.
본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.
영상의 밝기값과 텍스쳐 모두를 사용하여 대상물의 경계를 보다 정확하게 추출할 수 있는 적응적 베이즈 영상 분할기법을 C 프로그래밍 언어로 개발하였다. 사전확률밀도함수를 추정하기 위하여 깁스 분포 모델을 적용하였고, 조건확률밀도함수를 추정하기 위하여 퍼지 C-군집화 기법을 도입하였다. 추정된 두 확률밀도함수로부터 최대 사후주변확률이 산출되었고, 이를 시뮬레이션영상에 적용하여 99% 이상의 신뢰도를 획득하였다. 또한 개발된 알고리즘을 1963년 미 정찰위성사진을 이용하여 제작한 남극 정사영상에 적용하여 남극 전체 해안선에 대하여 최대 300미터 정확도를 갖는 벡터지도를 제작하였다.
KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 수 있었으며, 모자이킹이 된 영상도 경계선 부분의 이질감이 최소화 되었다.
최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.
포토 모자이크는 입력 이미지를 작은 타일 이미지들을 조합하여 모자이크로 나타내는 방법이다. 일반적으로 포토 모자이크 방법은 균일한 사각형 모양의 타일을 이용한다. 그렇기 때문에 이미지 특성에 따른 모자이크 표현 방법에 제한이 있다. 본 논문에서는 다양한 크기의 타일을 생성하기 위해 사진트리(Quad-tree) 구조를 이용한 포토 모자이크 방법을 제안한다. 먼저 그래픽 하드웨어의 밉맵(mipmap)을 이용해 입력 이미지의 레벨별 색분산을 구한다. 분산의 크기에 따라 입력 이미지는 사진트리 구조를 가지는 다양한 크기의 타일로 나뉜다. 각각의 타일은 후보 이미지들 중 가장 유사한 이미지 찾아 대체한다. 결과적으로 우리가 제안하는 방법은 입력 이미지의 색에 따라 다양한 크기의 타일로 나뉨으로써 또 다른 모자이크 효과를 제공한다. 또한 모든 과정은 그래픽 하드웨어를 통해 계산됨으로 빠른 수행속도를 갖는다.
In the 21st century, university library is changing into a new paradigm. Among others, color image emerges as an important aspect of the library. Up to now, studies on colors of indoor space have been limited on partial and specific spaces. But, this study, using the tool of emotional evaluation, aims to do a comprehensive research on color image of the whole space. This research uses the H University library completed in March 2015. This research is performed in the following procedure. First, previous related researches for the past ten years from 2005 to 2015 is examined, which will help understand the trends in this kind of research, and set up the concrete goal of research. By literature review, color image is established in the environmental psychological aspect. Second, to analyze colors, all the spaces of the library from the entrance lobby are filmed. Filmed images are changed into mosaic, and color palettes are composed, and color values are calculated using the Munsell color system. Third, emotional words are extracted, and emotional evaluation is made. Using the Semantic Differential scale method, emotional differences among subjects are compared, and the validity of the survey data is tested using the statistical program SPSS 18.0. As the outcome of the research shows, the color image and emotion in space are closely related. And, through emotion, it is possible to get color image, and this aspect can be scholastically systemized and developed.
부가처리시스템(Value-Added Processing System, VAPS)은 아리랑위성 영상자료 후처리를 위하여 개발되었으며 최근 VAPS의 성능 개선을 위하여 소프트웨어 버전과 하드웨어 사양이 변경되었다. 본 연구는 기존 VAPS(ver.1.0)의 성능 개선에 대해서 설명하고 개선된 VAPS(ver.2.0)에 대한 체계적인 성능 평가에 목적이 있다. 이를 위하여, 남한과 북한에서 실험지역(test-bed)을 선정하고 이들 지역에 대한 아리랑위성 2호, 3호 영상자료를 이용하여 자료처리 실험을 수행하였다. 결론적으로 VAPS(ver.2.0)는 정사영상과 모자이크영상 등과 같은 높은 레벨의 제품을 생성할 수 있는 능력이 있으며, 특히 그래픽처리장치(Graphic Processing Unit)를 사용하는 ver.2.0의 경우 자료처리 속도가 ver.1.0에 비해 최대 10배 이상 향상된 것으로 나타났다.
영상 기반 렌더링에서 평면에 투영된 사영 영상만을 가지고 3 차원 영상을 재구성 하는 여러 가지 모델링 기법들이 연구되어 왔다. 4D Plenoptic Function 을 사용하는 Light Field Rendering 이나 Lumigraph 방법은 여러 개의 영상으로 새로운 시점의 영상을 생성하는 기법이다. 이러한 방법은 사용자가 가상 세계에서의 항해를 가능하게 하고 2 차원의 정보만으로 3 차원 환경을 구성 할 수 있다. Concentric Mosaic, Plenoptic Stitching, Sea of Image 등은 Light Field 를 이용하여 사용자가 여러 가지 환경에서 항해할 수 있게 하는 기법이다. 특히 Takahashi 는 도시의 거리와 같은 대규모 환경에서의 항해에 관한 연구를 발표하였다. 단일 경로를 따라 파노라마 영상을 획득한 다음 Light Field 방법을 사용해서 새로운 시점의 영상을 생성한다. 하지만 대규모 환경에서 사용자가 이동할 수 있는 경로의 범위는 매우 넓고 경로를 따라 조밀하게 파노라마 영상을 획득해야 하기 때문에 데이터의 양이 많아지고 영상획득의 어려움이 있다. 이러한 단점으로 인하여 참조 영상의 네트워크 전송 시에 네트워크의 부하가 증가될 수 있다. 본 논문에서는 Takahashi 의 방법을 기본으로 파노라마 영상 모핑 방법을 이용하여 임의 시점 (Arbitrary View)의 영상을 렌더링 하는 방법을 제안한다. 파노라마 영상의 획득 간격을 비교적 크게 하면서 파노라마 영상 모핑 기법을 이용하여 중간 영상을 생성한 후 Takahashi 의 방법을 사용하여 임의 영상을 생성하는 방법이다. 적은 수의 파노라마 영상으로 비교적 좋은 임의 시점의 영상을 재구성 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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