• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.836-838
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• 1999

This paper describes stereo image compression algorithm using disparity and JPEG. because similar images are images with common features, similiar pixel distributions, and similar edge distributions. Fields such as medical imaging or satellite imaging often need to store large collections of similar images. that is, a conventional stereo system with a single left-right pair needs twice data as a monoscopic imaging system. as a result we need compression method compatible stereo image, in this paper after we use JPEG in basic compression method and stereo matching using adaptiv window, we get disparity information, we restored right image using by restored left image and disparity.

• Journal of Welding and Joining
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• 제19권2호
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• pp.200-207
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• 2001

Three-diemnsional bead profile was measured using the biprism stereo vision sensor in GMAW, which consists of an optical filter, biprism and CCD camera. Since single CCD camera is used, this system has various advantages over the conventional stereo vision system using two cameras such as finding the corresponding points along the horizontal scanline. In this wort, the biprism stereo vision sensor was designed for the GMAW, and the linear calibration method was proposed to determine the prism and camera parameters. Image processing techniques were employed to find the corresponding point along the pool boundary. The ism-intensity contour corresponding to the pool boundary was found in the pixel order and the filter-based matching algorithm was used to refine the corresponding points in the subpixel order. Predicted bead dimensions were in broad agreements with the measured results under the conditions of spray mode and humping bead.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.129-135
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• 2015

도시기반시설에 첨단 정보통신기술을 융합하여 언제 어디서나 자유롭게 서비스를 제공하고자 하는 U-City(Ubiquitous City)의 공간정보기술은 다양한 형태로 서비스 되고 있다. 그 중에서도 U-City에서 가장 많이 설치되어 있는 CCTV(Closed Circuit TV)의 스테레오 영상을 가지고 특징점(Key Point)을 선정하여 정합(Matching)하고 3차원 공간정보를 구축하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분 정합점을 추출하는데 사용된 데이터는 조도와 같은 외부 환경영향을 고려하지 않고 있다. 본 논문은 동일한 하드웨어에서 조도의 변화에 의해 영상의 질이 좌우되는 CCTV를 가지고 3차원 공간정보를 구축하는데 필요한 정합점이 조도에 따라 얼마나 변화 하는지 실험을 하였다. 조도에 따른 정합점 수의 분석 결과, 카메라의 조리개, 셔터속도, 감도를 고정하였을 때 3,000Lux까지 정합점 수가 조도에 비례하여 높아 졌으며, 물체와 배경의 경계가 뚜렷해졌다. 반대로 빛이 과도하게 들어 왔을 경우 화면이 밝이지며, 노이즈가 발생하고 사물과 사물의 경계가 없어져 특징점을 선정하기가 힘들었다. 본 논문에서 얻어진 결과를 이용하여 촬영할 경우 향상된 정합점을 가질 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제14권1호
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• pp.9-16
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• 1996

본 연구에서는 상호표정과 사진기준점측량을 위한 새로운 매칭방법을 제안하였다. 이 방법은 수작업에 의한 점이사와 관측을 대신하여 디지탈 항공사진에서 연결점과 접합점으로 사용할 수 있는 공액점들을 매칭한다. 제안된 매칭방법에는 다음과 같은 세 가지의 독특한 단계가 포함되어 있다. 첫째 단계는 interest point를 찾고 이들을 매칭후보점으로 사용한다. 둘째 단계는 중복찰영된 서상에서 표준상관계수법에 의해 양방향으로(왼쪽에서 오른쪽으로 오른쪽에서 왼쪽으로) 매칭을 실시한다. 세째 단계는 양매칭방향에서 일치성이 있는 쌍들을 선택한다. 제안된 매칭방법에 기초한 컴퓨터 프로그램을 개발하고, 전면지상기준점측량을 실시한 디지탈 항공사진을 이용하여 제안된 방법을 사용하였을 때의 신뢰성과 위치정확도를 조사하기 위한 시험을 하였다. 시험 결과 제안된 매칭방법은 다른 매칭방법보다 불량하게 매칭된 쌍들을 제거하는 데 더 효과적이었으며 , 따라서 이 방법을 상호표정 및 사진기준점측량에 사용할 경우 매우 매우 신뢰성이 높다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권10호
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• pp.123-131
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• 1999

본 논문에서는 에지를 강조하여 동적계획법을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 표면의 평활화 제약조건의 적용, 폐색 영역에서의 정합 화소 부재 등으로 인하여 대체로 불연속 지점에서의 무뎌짐 현상을 보이고 있다. 또한 밝기 변화가 없는 영역에서는 정합 정보 부족으로 인하여 정합 에러를 동반하게 된다. 본 논문에서는 좌${\cdot}$우 영상의 에지 부분은 에지 부분 사이에 정합이 이루어지고, 그 외의 영역에서는 그 외의 영역 사이에 정합이 이루어지게 유도함으로써 기존 알고리즘에서 야기되었던 문제점들을 보완하는 새로운 비용 함수를 정의하였다. 또한 영상에서 에지가 다량으로 발생할 가능성에 대비해 에지 정보사이의 정합은 비용 함수에 경로 거리와 비례하는 가중치를 추가하였다. 제안된 알고리즘을 평행 카메라 모델 뿐만아니라 수렴 카메라 모델로 획득한 다양한 형태의 영상에 적용한 결과, 기존의 알고리즘에 비해 폐색 영역에서의 처리와 정합 에러 측면에서 개선된 성능을 보였고, 특히 불연속 지점에서의 흐려짐 현상이 개선됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.632-641
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• 2004

본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1467-1469
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• 2003

Image matching is fundamental process to identify conjugate points on the stereo images. However, standard methods or general solutions for matching problem have not been found yet, in spite of long history. Quality of the matching basically depends on uniqueness of the matching entity and robustness of the algorithm. In this study, conjugate points were extracted by implementing interest operator, then area based matching method was applied to the topographical characteristics of the gray value as the matching entities. The matching entities were utilized based on the concept of the intrinsic image.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.118-125
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• 2016

본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.93-102
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• 1996

수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.