• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.53-62
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• 2013

본 논문에서는 입력된 자연영상으로부터 도로 영역을 검출하기 위한 소실점 자동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 도로 환경에서 안정적으로 소실점을 검출하기 위해 영상의 주방향성을 분석하여 영상 특징성분들이 집중되는 곳을 소실점으로 예측한다. 이를 위해 첫번째 단계에서는, 영상을 일정크기의 서브블록으로 분할하고 분할된 서브블록 내에서 임의의 에지 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 직선 모델을 예측함으로서 각 서브블록의 주방향성을 분석한다. 모든 블록에 대하여 주방향성을 검출한 후, 두 번째 단계에서 임의의 직선 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 교점 모델을 예측함으로서 각 직선들로 인한 교점 모델의 비용값을 측정하고 가장 높은 비용값의 교점 모델에 의한 평균점으로 소실점을 예측한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 소실점 검출 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.194-197
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• 2016

자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제31권4호
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• pp.331-339
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• 2013

LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.405-406
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• 2006

This paper proposes the new algorithm for the extraction of the corresponding points. Our algorithm is based on RANSAC(Random Sample Consensus) with EM(Expectation-Maximization). In the procedure of RANSAC, N-points are selected by the result of EM instead of the random selection. EM+SAC algorithm is applied to the correspondence for the mosaicing.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.103-107
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용되는 실시간 차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상의 원근효과를 제거하기 위해 역투영 변환을 이용하여 조감도 영상을 생성한다. 그 다음 차선의 사전 정보를 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 블록단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징과 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 후보군을 검출하고 클러스터링 과정을 수행하여 주행 차선을 결정한다. 마지막으로 칼만 필터를 사용하여 현재 검출된 주행 차선을 추적한다. 제안하는 알고리즘을 주간, 야간 등의 다양한 고속도로 환경에서 실험한 결과 실시간 환경에서 사용가능한 30ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.267-270
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• 2010

In filtering of urban lidar data, low outliers or opening underground areas may cause errors that some ground points are labelled as non-ground objects. To solve such a problem, this paper proposes an automated method which consists of RANSAC algorithm, one-dimensional labeling, and morphology filter. All processes are conducted along the lidar scan line profile for efficient computation. Lidar data over Dajeon, Korea is used and the final results are evaluated visually. It is shown that the proposed method is quite promising in urban dem generation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.226-230
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• 2002

본 논문은 영상 모자이킹을 위한 사영 변환 행렬의 정밀도를 개선하는 방법을 제안한다. Shift Theorem을 이용하여 영상간의 전역 이동 성분을 추출하고 구해진 이동 성분을 이용하여 영상간의 일치점을 찾음으로서 기존의 일치점 검출의 문제점을 해결하였다. 일치점 집합을 RANSAC 알고리즘을 적용하여 신뢰도가 높은 일치점을 추출함으로서 잡음의 영향에 강인하도록 하였으며 일치점의 좌표를 정규화 하여 사영변환 행렬의 정밀도를 개선하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.787-795
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• 2014

본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC)를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSAC-based Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks(TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.