Communication, Ocean And Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI) images are processed for radiometric and geometric correction from raw image data. When intermediate image data are matched and compared with reference landmark images in the geometrical correction process, various techniques for edge detection can be applied. It is essential to have a precise and correct edged image in this process, since its matching with the reference is directly related to the accuracy of the ground station output images. An edge detection method based on neural networks is applied for the ground processing of MI images for obtaining sharp edges in the correct positions. The simulation results are analyzed and characterized by comparing them with the results of conventional methods, such as Sobel and Canny filters.
An implementation of modified stereo matching using efficient belief propagation(BP) algorithm is presented in this paper. Edges of the image were found using conventional edge detection algorithms. Resulting edge information is used to suppress propagation of wrong probabilistic information. Proposed method can effectively reduce errors that incurred by ambiguous scene properties.
본 논문에서는 영상 분할(image segmentation)을 이용한 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming, DP) 기반의 스테레오 정합 (stereo matching)기법을 제안한다. 다이내믹 프로그래밍은 스테레오 정합을 포함하는 여러 가지 컴퓨터 비젼 문제들의 고전적이고 인기가 있는 최적화 방법이다. 그러나 스테레오 정합 문제에 적용될 때 스캔라인들 사이의 수직 상호 관계가 적절하게 고려되지 않기 때문에 기존의 DP의 성능은 만족스럽지 않다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에서는 영상을 분할하여 정확한 경계정보를 획득한 다음 경계 정보에 의거하여 변이의 불연속과 폐색영역을 고려한다. Middlebury 스테레오 영상에 적용한 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 이전의 다이내믹 기반 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보여주는 것을 입증해준다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상으로부터 세밀한 DEM 제작을 위해, 토지피복 특성에 따른 혼합 정합 방법을 제안하였다. 이를 위해, 고해상도 위성의 다밴드 영상에서 건물, 도로, 논 밭, 산림, 그림자 물로 이루어진 토지피복도를 제작하였으며, 흑백영상에서 에지와 포인터를 추출하였다. 정합수행 전에 5가지 분류항목을 자동 선별토록 하였으며, 이로부터 건물은 그리드와 에지 정합을, 도로는 그리드와 포인터 정합을, 논 밭과 산림지역은 그리드 정합만을 수행하고, 그림자 물은 정합대상에서 제외하였다. 그 결과, 기존 방법에 비해 지형 경계선을 보다 선명하게 표현하였으며, 건물이나 주거지 또한 더욱 잘 묘사하였다.
3D computer vision에서 일치성 문제를 해결하기 위한 많은 논문이 epipolar line이 수평하다는 가정을 사용한다. 그러나 실제로 그러한 상황을 만들기에는 어려운 점이 있다. 본 논문은 epipolar line이 수평하지 않은 상태에서 적용할 수 있으며 line matching에 근거를 둔 binocular-stereo matching 알고리듬을 제안한다. 본 논문의 방법은 주어진 line segment 의 끝점에서의 epipolar line 들과 그점에서 maximum disparity에 의해서 결정되어지는 line searching window를 사용한다. 정합시에는 line segment들의 방향과 edge의 세기, cross-correlation들을 사용하였으며. 실험에 의해서 일치성 문제를 해결하기 위한 유용한 방법임을 알 수 있었다.
디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합을 위한 장면전환 검출 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다. 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.
본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.
In this paper, an algorithm that finds man-made structures in a praylevel aerial images is proposed to perform stereo matching. An extracted contour of buildings must have a high accuracy in order to get a good feature-based stereo matching result. Therefore this study focuses on the use of edge following in the original image rather than use of ordinary edge filters. The Algorithm is composed of two main categories; one is to find candidate regions in the whole image and the other is to extract exact contours of each building which each candidate region.. The region growing method using the centroid linkage method of variance value is used to find candidate regions of building and the contour line tracing algorithm based on an adge following method is used to extract exact contours. The result shows that the almost contours of building composed of line segments are extracted.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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