본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.
본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.
This paper presents a numerically robust algorithm to construct a Voronoi diagram of circles in the plane. The circles are allowed to have intersections among them, but one circle cannot fully contain another circle. The Voronoi diagram is a tessellation of the plane into Voronoi regions of given circles. Each circle has its Voronoi region which is defined by a set of points in the plane closer to the circle than any other circles. The distance from a point p to a circle $c_i$ of center $p_i$ and radius $r_i$ is ${\parallel}p-p_i{\parallel}-r_i$, which is the closest Euclidean distance from p to the circle boundary. The proposed algorithm first constructs the point Voronoi diagram of centers of given circles, then it enlarges each point to the circle and expands its Voronoi region accordingly. This region-expansion process is done by local modifications and after completing this process for the whole circles the desired circle Voronoi diagram can be obtained. The proposed algorithm is numerically robust and we provide with a few examples to show its robustness. The algorithm runs in $O(n^2)$ time in the worst case and O(n) time on average where n is the number of the circles. The experiment shows that the region-expansion algorithm is robust and runs fast with strong linear time behavior.
최근 사용자에게 자신과 가장 가까운 k 개의 주유소, 레스토랑, 은행 등의 POI(Point Of Interest) 정보를 추천해주는 위치 기반 서비스가 텔레매틱스, ITS(Intelligent Transport Systems), 키오스크(kiosk)등의 어플리케이션에서 필요로 하고 있다. 이를 위해, 보로노이 다이어그램 k-최근접점 탐색 알고리즘이 제안되었다. 이는 보로노이 다이어그램에서 각 POI의 네트워크의 거리를 미리 계산한 파일을 이용하여 k-최근접점 탐색을 수행한다. 그러나 이 알고리즘은 보로노이 다이어그램 확장에 따른 비용 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 보로노이 다이어그램의 경계지점마다 각각에 대하여 최소거리 행렬을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 k 개의 POI를 탐색하기 위해, 최소거리 행렬을 이용한 k-최근접점 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 미리 계산된 경계 지점 간 최소거리 행렬을 통해 탐색하므로, k-최근 접점 탐색 시 보로노이 다이어그램의 확장비용을 최소화한다. 아울러 기존 연구와의 성능비교를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 검색시간 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
The Voronoi diagram of spheres and power diagram have been known as powerful tools to analyze spatial characteristics of weighted points, and these structures have variety range of applications including molecular spatial structure analysis, location based optimization, architectural design, etc. Due to the fact that both diagrams are based on different distance metrics, one has better usability than another depending on application problems. In this paper, we compare these diagrams in various situations from the user's viewpoint, and show the Voronoi diagram of spheres is more effective in the problems based on the Euclidean distance metric such as nearest neighbor search, path bottleneck locating, and internal void finding.
In this paper, we propose a distributed search of a cluster robot using tree structure in an unknown environment. In the proposed method, the cluster robot divides the unknown environment into 4 regions by using the LRF (Laser Range Finder) sensor information and divides the maximum detection distance into 4 regions, and detects feature points of the obstacle. Also, we define the detected feature points as Voronoi Generators of the Voronoi Diagram and apply the Voronoi diagram. The Voronoi Space, the Voronoi Partition, and the Voronoi Vertex, components of Voronoi, are created. The generated Voronoi partition is the path of the robot. Voronoi vertices are defined as each node and consist of the proposed tree structure. The root of the tree is the starting point, and the node with the least significant bit and no children is the target point. Finally, we demonstrate the superiority of the proposed method through several simulations.
본 논문에서는 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법을 개선한 새로운 계산 방법을 제안한다. 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법이 가지고 있는 단점인 특징점의 수에 비례하여 계산량이 늘어나는 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점들 중에서 비특징점과 4방향으로 연결되어 있는 특징점만을 이용하여 보로노이 다이어그램을 계산함으로써 유클리디언 거리 변화도(Euclidean distance map)의 계산 시간을 기존의 방법보다 평균 40%로 감소시켰다. 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해서 크기의 바이너리 영상 16장에서 대해서 기존의 방법과 제안한 방법으로 똑같이 유클리디언 거리 변화도를 계산하여 계산 시간을 비교함으로써 그 효능을 입증하였다.
수자원분야에서 DEM을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 특히 지형 및 수문분석의 기초가 되는 유역과 하천 추출은 GIS 분석에서 일반화되어 있다. 그러나 경사가 완만한 지형에서는 가늘고 긴 슬리버 폴리곤 형태의 유역이나 직선형태의 하천이 추출되므로, 활용측면에서 비 효율적이다 본 연구에서는 완경사지역에서 발생하는 비정상적인 유역과 하천을 효과적으로 추출하기 위해, 하천을 중심으로 완충구간을 설정한 후 점진적인 표고변화를 적용하였다. 특히 점진적인 표고변화를 부여하기 위해 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram)을 활용한 등거리 할당모형을 적용하였다. 또한 추출한 하천인식 DEM과 원시 DEM을 이용하여 유역 및 하천을 추출한 후, 완경사 지역에서의 유역 및 하천의 형태를 상호 비교함으로서 본 연구의 효용성을 평가하였다.
Despite the fact that the deployment of sensor networks and target tracking could both be managed by taking full advantage of Voronoi diagrams, very little few have been made in this regard. In this paper, we designed an optimized barrier coverage and an energy-efficient clustering algorithm for forming Vonoroi-based Wireless Sensor Networks(WSN) in which we proposed a mobile target tracking scheme (CTT&MAV) that takes full advantage of Voronoi-diagram boundary to improve detectability. Simulations verified that CTT&MAV outperforms random walk, random waypoint, random direction and Gauss-Markov in terms of both the average hop distance that the mobile target moved before being detected and lower sensor death rate. Moreover, we demonstrate that our results are robust as realistic sensing models and also validate our observations through extensive simulations.
순차적인 관찰값을 바탕으로 하고 신호검출에 소요되는 시간이 고정된 신호검출기의 제작에 관한 방법을 제안하며 이는 하드웨어의 복잡도를 감소시키는 장점이 있다. 제안된 방법은 Voronoi 다이어그램과 Delaunay 분할을 사용한다. 제안된 신호검출기 제작은 또한 고정 지연 트리 검색 검출 (FDTS) 방법에 기반을 둔다. FDTS 는 효율적인 순차적 신호검출 알고리즘이며 심볼간 간섭이 존재하는 채널에서 결정 궤환 등화기법 (DFE)과 결합하여 최적화에 근접한 성능을 보인다. 이러한 접근방법에서는 Voronoi 다이어그램 혹은 등가적으로 Delaunay 분할에 포함된 정보를 활용하여 다차원 유클리드 공간에서의 상대적인 관찰값의 위치를 계산하며 이러한 방법이 효율적인 계산을 유도하는 신호검출기의 제작에 이용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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