• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.727-736
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• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.26-35
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제26권3호
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• pp.218-228
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• 2004

Using stereo images with ephemeris data from the Korea Multi-Purpose Satellite-1 electro-optical camera (KOMPSAT-1 EOC), we performed geometric modeling for three-dimensional (3-D) positioning and evaluated its accuracy. In the geometric modeling procedures, we used ephemeris data included in the image header file to calculate the orbital parameters, sensor attitudes, and satellite position. An inconsistency between the time information of the ephemeris data and that of the center of the image frame was found, which caused a significant offset in satellite position. This time inconsistency was successfully adjusted. We modeled the actual satellite positions of the left and right images using only two ground control points and then achieved 3-D positioning using the KOMPSAT-1 EOC stereo images. The results show that the positioning accuracy was about 12-17 m root mean square error (RMSE) when 6.6 m resolution EOC stereo images were used along with the ephemeris data and only two ground control points (GCPs). If more accurate ephemeris data are provided in the near future, then a more accurate 3-D positioning will also be realized using only the EOC stereo images with ephemeris data and without the need for any GCPs.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.1-10
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• 2008

점유맵은 3차원 공간상에서 장애물이 놓인 부분과 빈 공간을 구분해서 2차원 평면상에 표현하는 방식으로 자율 내비게이션이나 물체 인식 등을 위해 사용된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 추출된 깊이 정보를 활용하여 3차원 공간의 점유맵을 구축하고 그 정보를 물체 영역 추출에 활용하는 기법을 제안한다. 스테레오 깊이 영상에서 기반 평면을 추출한 다음, 각 정합점들을 기반 평면 중심 좌표계로 투사하여 점유맵을 추출한다. 본 연구에서는 이렇게 추출된 점유맵을 활용하여 실내외의 다양한 환경에서 움직임 물체 영역을 추출하였는데, 실제 실험 영상을 홍해 제안된 방식의 유용성을 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.229-242
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• 2005

Photogrammetry is a current method of GIS data acquisition. However, as a matter of fact, a large manpower and expenditure for making detailed 3D spatial information is required especially in urban areas where various buildings exist. There are no photogrammetric systems which can automate a process of spatial information acquisition completely. On the other hand, LiDAR has high potential of automating 3D spatial data acquisition because it can directly measure 3D coordinates of objects, but it is rather difficult to recognize the object with only LiDAR data, for its low resolution at this moment. With this background, we believe that it is very advantageous to integrate LiDAR data and stereo CCD images for more efficient and automated acquisition of the 3D spatial data with higher resolution. In this research, the automatic urban object recognition methodology was proposed by integrating ultra highresolution stereo images and LiDAR data. Moreover, a method to enable more reliable and detailed stereo matching method for CCD images was examined by using LiDAR data as an initial 3D data to determine the search range and to detect possibility of occlusions. Finally, intellectual DSMs, which were identified urban features with high resolution, were generated with high speed processing.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권5호
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• pp.383-392
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• 2005

Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.44-49
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 매칭 시 발생하는 신뢰도가 낮은 부분을 컬러와 명도의 다중 임계값에 기반한 영상 분할 기법을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오 매칭은 좌측 영상 위의 한 점과 대응하는 점을 우측 영상에서 찾는 과정이며, 이를 통해 스테레오 영상 내에서 거리 정보를 복원할 수 있다. 하지만 영상 내 특징이 불분명한 부분의 경우, 스테레오 매칭의 신뢰도가 낮기 때문에 Bad Pixel이 발생하게 된다. 제안하는 방법에서는 Bad Pixel을 보정하기 위해서 각 픽셀의 연관성을 고려하고자 한다. 일반적으로 동일한 물체는 비슷한 색상과 명도를 가진다. 따라서 컬러와 명도의 다중 임계값에 의해 각각 분할된 영역을 통해 영역 간의 연관성을 고려하여, 동일한 물체로 판단되는 부분을 재분할한다. 이후 분할된 픽셀들의 관계 정보에 따라 디스패리티 맵의 Bad Pixel을 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 기존 방법의 결과에서 Bad Pixel이 28% 감소함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.91-99
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• 2006

전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11A호
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• pp.1938-1945
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• 2001

본 논문에서는 입력된 2차원 정지영상에 차등적 이동기법을 적용한 스테레오스코픽 3차원 입체영상 변환 기법을 제안하였다. 즉. 입력된 2차원 영상에서 시차 및 폐색 정보를 이용하여 상대적인 거리 정보를 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 영상 객체들을 명암 레벨에 따라 분할한 다음, 분할된 각 영상은 수평 시차에 따라 차등적으로 영역을 이동시킴으로써 최적의 입체감을 갖는 스테레오 3 타원 입체 영상을 구현하였다. 그리고, 입력 영상과 재구성된 영상간의 PSNR 비교실험 결과 시차에서 약 1.6dB정도 향상됨을 확인하였고, 상용 스테레오 뷰어를 통한 실험결과에서는 4∼5 픽셀 범위의 영역이동으로 재구성된 스테레오 영상들에서 가장 높은 입체감을 보이는 것을 확 인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.339-346
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• 2003

자기공명영상은 뛰어난 해상도의 해부학적 구조 정보를 제공하여 임상적인 외과수술에 매우 유용하게 적용되고 있다. 영상처리 기법과 MRI 영상유도기법을 이용한 뇌수술은 외과 전문의에게 많은 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 스테레오 매칭 기법을 이용하여 중재적 시술이 가능한 유도영상시술 시스템의 개발에 관하여 소개하였다. 생검을 수행하기 위하여, MRI 마커, 카메라 마커, 탐침 프로브 마커를 정밀하게 제작하였고 시스템의 정확성을 입증하기 위하여 팬텀을 제작하였다. 제작된 마커와 팬텀을 이용하여 1.5 Tesla MRI 시스템으로 실험을 수행하였다. 구현된 시스템의 오차범위는 팬텀 실험에서 약 1.5%였고, 동물실험에서는 오차가 3mm 이내로 임상적용이 가능한 수준임을 착인하였다. 본 연구에서 제시한 스테레오 매칭기법을 이용한 유도영상시술 시스템은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.