기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.
This paper outlines the development of image processing system, which will allow the general users in Government and Public organizations easily to use and apply KOMPSAT EOC images in their own business. The system includes an import/export module of EOC image distributed in Hierarchical Data Format (HDF) file and various image processing analysis modules. Especially, the image mosaic and subset functions are designed to use EOC image as an image map, generating the Ortho-image module. To update the various spatial data with EOC image, some essential modules such as change detection by pattern recognition, overlay between images and vector data, and modification of vector data are implemented in the system. The system is developed based on the user request analysis of government agency, and suited for more efficient use of satellite image in public applications. Such system is expected to contribute to practical application of KOMPSAT-2 that will be launched in 2005. Further efforts will be made to accommodate the KOMPSAT -2 MSC data.
본 논문에서는 세 대의 카메라를 이용하여 사각지대를 효과적으로 제거하기 위한 파노라믹 비전 시스템(panoramic vision system)을 제안한다. 차량의 후방에는 광각 카메라를 사용하여 후방 거울(rear-view mirror)로부터 보이지 않는 사각지대를 제거하며, 나머지 두 대의 카메라는 측면 거울(side-view mirror)의 아래에 설치하여 측면 거울로 보지 못하는 사각지대를 제거한다. 좀 더 효과적인 사각지대 제거를 위해서 세 대의 카메라에서 얻어지는 영상을 정합하는 방법을 제공한다. 먼저, 후방 카메라에서 얻은 영상을 보정하고, 보정된 영상에서 focus-of-contraction(FOC)을 구한다. 그 뒤에 측방 카메라의 영상과 후방 카메라의 영상 사이의 호모그래피(homography)를 구한다. 그 다음으로 영상을 차도와 배경 영역으로 분리하고, 호모그래피를 사용하여 분리한 차도를 정합하고, 가상의 평면에 배경을 투영하여 최종정합을 완성한다. 마지막으로 정합된 영상을 보다 효과적으로 보여주기 위한 실린더 파노라마 영상, 가상의 Top-view 시스템, 그리고 차량의 다양한 정보와 함께 사각지대 영상을 보여주는 통합 정보 가시화 영상을 생성하여 제공한다.
본 논문에서 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 회전시켜 취득한 비디오 시퀀스로부터 파노라마 영상을 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비디오 시퀀스 중에서 실제로 사용할 프레임을 자동으로 선택하는 단계와 파노라마 영상을 구성하는 모자이킹 단계로 나누어진다. 파노라마 영상을 구성하는데 필요한 프레임은 연속된 프레임 간의 중첩 비율 정보를 이용한 보간 검색을 통해 선택된다 이 방법은 카메라의 속도에 상관없이 적절한 프레임을 고속으로 검색할 수 있다. 모자이킹 단계에서는 4쌍의 특징점을 사용하는 사영 변환식(projective transform)을 이용한다. 기존의 연구에서는 특징점을 화소 기반의 정보만을 이용하여 추출하였지만, 본 논문에서 제안한 방법은 특징점의 위치까지 고려하여 사영 변환식의 정확도를 높였다. 제안한 방법은 다양한 영상 시퀀스에 적용하여 실험하였고, 그 결과 모든 영상에 대해서 좋은 화질의 파노라마 영상을 생성하였다.
현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sclabassi, Robert J.
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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pp.302-305
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2008
For an complete image composition to be stitched on several mosaic images, tracing displacement of direction and distance between successive images are important parameters. The input image is modeled by using a general second order two-dimensional Taylor-series and then converting it to a $3{\times}3$ correlation block and storing the data. A moving factor and coordinate is calculated by comparing the continuous correlation blocks. The experimentation result has a success rate of 85% for moving path tracing as continuous images are moved to 10% of image central position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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