• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.26-32
• /
• 2011

This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.336-344
• /
• 2012

객체 인식(recognition)과 추적(tracking)은 컴퓨터 비전의 중요 분야로써 작게는 동작 인식으로부터 크게는 우주 항공까지 그 활용 가능성이 무궁무진하다. 객체 인식의 정확도를 향상시키는 방법 중 하나는 회전, 스케일 그리고 가려짐에 강건한 컬러를 이용하는 것이다. 컬러를 이용함으로써 더 많은 특징점들을 추출하기 위한 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 빠른 객체 인식을 위해 알고리즘의 정확도를 낮추는 것보다 객체의 위치를 예측하고 좀 더 작은 영역에서 인식을 수행하는 것이 더욱 효과적이다. 본 논문은, 인식 정확도를 향상시키기 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 SURF와 컬러모델을 적용한 기술자(descriptor)를 사용하고, 움직임 예측 알고리즘인 Kalman filter를 결합하여 빠른 객체 추적 방법을 제안한다. 그 결과, 제안하는 방법은 다른 컬러를 갖는 같은 패턴의 객체들을 구분하고, 객체의 향후 움직임을 미리 예측한 관심영역(ROI)에서 인식을 수행함으로써 빠른 추적 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권2호
• /
• pp.93-98
• /
• 2012

최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.820-828
• /
• 2013

영상에서 임의의 점에 대한 고유한 특징을 계산하는 알고리즘은 파노라마 영상의 제작, 스테레오 영상의 획득, 물체 인식, 이미지 분석 등에 다양하게 사용되는 중요한 요소이다. 일반적으로 어떤 점의 특징은 스칼라 형태가 아닌 벡터형태로 나타나게 되는데, 무수히 많은 특징 점들을 서로 비교하는 작업은 매우 많은 계산량을 요구한다. 본 연구에서는 영상의 특징점 계산에 SURF(speeded up robust features)를 이용하였고, 이미지로부터 추출된 특징을 PCA(principal component analysis)기법을 이용하여 벡터의 차원을 축소하여 연결리스트 자료구조에 정렬한 다음 특징을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 특징의 비교 방법을 적용할 경우 기존 방법의 매칭 정확도는 유지한 상태에서 계산시간을 줄일 수 있는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.603-609
• /
• 2010

본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여, 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권11호
• /
• pp.5471-5478
• /
• 2012

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 PCB에 발생하는 불량 중 한 형태인 쇼트-서킷 불량을 탐지하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 SURF를 이용하여 샘플 영상과 입력된 영상에서 특징점 추출, 특징점 매칭 및 매칭 결과를 이용한 원근변환 수행, 검사 위치 관심영역 추출, 이진화 및 쇼트-서킷 추출, 결과 검증 순이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 수작업으로 진행되는 후 공정의 특징 상, 검사하고자 하는 PCB의 놓여진 위치와 각도가 균일하지 않고 제각각으로 놓여 있는 경우에도 강건하게 쇼트-서킷 불량을 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 이 방법은 PCB가 놓여진 위치와 각도가 다양한 경우에도 불량을 탐지할 수 있음을 보이며, 탐지율 및 탐지시간 관점에서 기존의 수작업으로 검사하는 경우보다 우수함을 실험을 통하여 보인다.

• 방사선산업학회지
• /
• 제7권2_3호
• /
• pp.121-126
• /
• 2013

The new algorithm technique is necessary to incorporate for analyzing and evaluating extreme condition like a nuclear accident. In this study, the combined methodology for measuring the three-dimensional space was compared with SIFT (Scale Invariant Feature Transform) and SURF (Speeded-Up Robust Feature) algorithm. The suggested method can be used for the acquisition of spatial information using the robot vision in the districted area of the nuclear facilities. As a result, these data would be helpful for identify the damaged part, degree of damage and determination of recovery sequences.

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

• 한국항공우주학회지
• /
• 제41권7호
• /
• pp.532-538
• /
• 2013

본 논문은 편대비헹에서 영상만을 이용하여 선도기의 자세를 예측 하는 알고리즘 개발에 대해 논하고 있다. X-PLANE 시뮬레이터를 이용하여 획득한 영상에 SURF(Speed Up Robust Features)알고리즘을 이용하여 특징점을 추출 하였다. 그리고 자세예측 방법은 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iteration) 알고리즘을 사용하였다. 결론적으로 우리는 영상만을 이용한 자세추정법이 $1.1{\sim}1.76^{\circ}$의 작은 추정오차 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.356-363
• /
• 2012

자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지판 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.