• 한국항해항만학회지
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• 제32권5호
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• pp.355-361
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• 2008

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.179-186
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• 2021

For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권2호
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• pp.121-132
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• 1997

본 논문에서는 위성영상으로부터 수치표고모형 추출을 목적으로 하는 영상정합 알고리즘 의 개발에 관하여 기술한다. 개발된 알고리즘은 주어진 목적에 맞추어 비선형 최소자승법에 기초 한 영역정합방식에 기초하였으나 새롭게 정의된 정합구역을 이용함으로써 기존의 정합방식보다 향상된 정합 수행속도를 가진다. 이 정합 알고리즘은 정합수행 모듈, 정합조절 모듈, 정합최적화 모듈로 구성되어 있으며 각각의 기능에 대하여 기술한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능을 정합 가능도, 수행 속도, 정합 수렴 반경 등을 이용하여 정량적으로 분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.65-73
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• 2017

본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권2호
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• pp.128-134
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• 2014

In this paper, we present a graphics processing unit (GPU)-based matching technique for the purpose of fast feature matching between different images. The scale invariant feature transform algorithm developed by Lowe for various feature matching applications, such as stereo vision and object recognition, is computationally intensive. To address this problem, we propose a matching technique optimized for GPUs to perform computations in less time. We optimize GPUs for fast computation of keypoints to make our system quick and efficient. The proposed method uses a self-organizing map feature matching technique to perform efficient matching between the different images. The experiments are performed on various image sets to examine the performance of the system under varying conditions, such as image rotation, scaling, and blurring. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing feature matching methods, resulting in fast feature matching due to the optimization of the GPU.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.119-122
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• 2011

최근 활발히 연구되고 있는 스테레오 비전의 BP 알고리즘은 시차 정보 추출에 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Belief Propagation(BP) 알고리즘과 영역 기반 정합 알고리즘을 이용하여 스테레오 이미지로부터 시차 지도를 추출하고, 두 알고리즘을 Middlebury 웹사이트에서 제공하는 2쌍의 스테레오 이미지를 사용하여 비교함으로써, BP 알고리즘을 사용한 정합 알고리즘의 정확성이 높음을 이론적으로 증명한다. 실험 결과 시차 지도의 오류율은 52.3%에서 2.3%로 감소하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.517-524
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• 2013

Stereo matching has been grabbing the attention of researchers because it plays an important role in computer vision, remote sensing and photogrammetry. Although most methods perform well with small size images, experiments applying them to large-scale data sets under uncontrolled conditions are still lacking. In this paper, we present an empirical study on stereo matching for large-scale high-resolution satellite images. A new method is studied to solve the problem of huge size and memory requirement when dealing with large-scale high resolution satellite images. Integrating the tiling technique with the well-known dynamic programming and coarse-to-fine pyramid scheme as well as using memory wisely, the suggested method can be utilized for huge stereo satellite images. Analyzing 350 points from an image of size of 8192 x 8192, disparity results attain an acceptable accuracy with RMS error of 0.5459. Taking the trade-off between computational aspect and accuracy, our method gives an efficient stereo matching for huge satellite image files.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.817-818
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• 2008

In the present paper we propose a new method of intermediate view reconstruction between stereo images using belief propagation_based stereo matching. Intermediate view reconstruction is an important step for multiview 3D display. Many previous paper about intermediate view reconstruction using depth information to synthesize interview though stereo matching were proposed. But depth information is different to estimated accurately. In the present paper, in order to obtain accurate depth information, belief propagation_based stereo matching was used.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.73-76
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위한 영역 기반 스테레오 정차 기법을 제안한다. 영역 기반 스테레오 정합의 주된 문제점은 윈도우 크기에 따라 다른 결과를 초래한다는 것이다. 지금까지 대부분의 영역기반 정합 기법은 윈도우의 크기를 반복적으로 갱신하는 방법을 사용하였으나, 이는 초기 시차(disparity)에 매우 민감하며 계산 비용도 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스테레오 영상의 특징 정보를 이용하여 가중치를 생성하고, 각 영상의 대응점을 탐색하여 정합한다. 먼저, 평행하게 설치된 두 대의 카메라로부터 획득된 영상에 대한 에지를 검출하여 특징점을 추출한다. 이를 이용하여 두 영상간의 상관관계를 구하여 가중치 함수를 생성하고, 각 영상에 대한 가중치를 적용한 후, 기준영상에 대한 대응점을 찾아 정합한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험결과 다양한 영상에서도 적응적인 가중치를 생성함으로써 향상된 결과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.82-90
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• 2010

본 논문에서는 2차원 이미지로 부터 3차원 정보를 획득하기 위한 신뢰도 공간(reliability space)에 기반 한 스테레오 정합기법을 제안한다. 일반적으로 기존의 기법들은 정확도가 높은 경우 연산 량이 많아 속도가 느려지는 문제를 안고 있다. 따라서 논문에서는 정확도는 유지하면서 속도를 높이는 기법을 구현하고자 다음과 같은 방법을 제안하였다. 먼저 스테레오 영상에서 모든 화소를 비교하기 위해 변이 공간 영상(disparity space image)을 생성하고 이 값의 분석을 통해 신뢰도 공간을 생성한다. 이어서 변이에 따른 신뢰도 공간의 비교를 통해서 변이 지도를 작성하였다. 또한 보조적으로 컬러 에지를 참조하여 각 영역의 경계를 확실히 분류함을 통해서 국부적으로 발생하는 영역 경계 오류를 일정 부분 개선하였다. 제안된 스테레오 정합 기법은 다양한 실험을 통하여 기존의 기법과 비교함으로써 그 성능을 입증하였다. 그 결과 제안된 기법의 연산 비용이 약 31.6%가량 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 연산 비용 감소에도 불구하고 영상의 품질에 있어서 기존과 대등한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.