• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.175-183
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• 2004

본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-12
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• 2014

본 연구의 목적은 최신 상용 소프트웨어에서 지원하고 있는 영상 모자이크 기법을 비교 분석하고, 제작된 모자이크 영상들의 정량적인 품질평가 방법을 제시하는 것이다. 상대적으로 뛰어난 성능을 나타내는 것으로 알려져 있는 모자이크 기법을 계절적 특성이 서로 다른 7장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 결과를 시각적으로 비교 분석하였다. 또한, 제작된 모자이크 영상의 성능을 비교 할 수 있는 정량적 평가지수를 제안하고, 시각적 결과와 비교 검증을 수행함으로써 제안된 품질평가 지수의 적용 가능성을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.67-73
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• 2005

우리나라는 1960년대부터 급속한 도시화가 이루어졌으나, 현재까지 활용되어온 위성영상들은 1970년대 이후에 얻어진 영상들이기 때문에 과거 1960년대 한반도 지역의 지형정보를 제공해 줄 수 있는 자료가 거의 없다. 최근에 일반인에게 공개된 CORONA 영상은 과거 1960년대의 한반도 지형정보를 고해상도 및 광역적 범위로 제공할 수 있는 영상으로써, 도시, 산림, 환경 등 여러 분야의 변화탐지 자료로 활용성이 크다. 본 연구에서는 1960년대의 CORONA 영상을 이용한 과거 한반도 지역 모자이크 영상의 제작을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 기하보정 방법으로 1차, 2차, 3차 다항식과 변형된 공선조건식에 대한 정확도를 평가하였다. 정확도를 평가한 결과 엄밀식의 정확도가 가장 높았으나 지상 기준점 취득의 문제로 인해 20개의 기준점을 사용한 2차 다항식으로 기하보정을 수행한 후 한반도 모자이크 영상을 제작하는 것이 효율적이라는 결론을 얻었다. 이를 바탕으로 1960년대 한반도 지역을 모두 포함하는 CORONA 모자이크 영상을 생성하였으며, 생성된 모자이크 영상은 도시계획이나 변화탐지와 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 예상된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.187-192
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• 2007

무선 센서 네트워크(WSN)은 비교적 대역폭이 좁고 데이터 저장 메모리 용량에 한계가 있다. 인접한 센서노드들로부터 전송되는 영상을 모자이크하여 하나의 파노라믹 영상으로 만들어 저장하면 필요한 저장 영상의 수도 감소하고 보다 크고 넓은 시야각의 영상을 얻을 수 있어 센서노드 주변의 환경을 이해하는 데 더욱 효율적일 것이다. 대부분의 WSN이 탐색용으로 사용되기 때문에 실시간 처리가 가능하도록 영상획득 주기가 충분히 작아야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 노드들의 위치를 미리 알 수 있으며 고정되어 있다는 점을 이용하여 빠른 처리가 가능한 모자이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 방법에 비해 계산량이 매우 적으므로 빠르게 영상 모자이크를 수행할 수 있어 빠른 주기로 여러 개의 센서노드에서 들어오는 영상을 처리할 수 있다. 실험결과 제안하는 알고리즘이 빠른 처리 능력을 보이면서도 모자이크된 화질이 기존의 방법에 비해 크게 떨어지지 않음을 보여주었다.

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.10-23
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• 2022

Despite the significant progress in camera pose estimation and structure-from-motion reconstruction from unstructured images, methods that exploit a priori information on camera arrangements have been overlooked. Conventional state-of-the-art methods do not exploit the geometric structure to recover accurate camera poses from a set of patch images in an array for mosaic-based imaging that creates a wide field-of-view image by sewing together a collection of regular images. We propose a camera pose estimation framework that exploits the array-structured image settings in each incremental reconstruction step. It consists of the two-way registration, the 3D point outlier elimination and the bundle adjustment with a constraint term for consistent rotation vectors to reduce reprojection errors during optimization. We demonstrate that by using individual images' connected structures at different camera pose estimation steps, we can estimate camera poses more accurately from all structured mosaic-based image sets, including omnidirectional scenes.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.103-114
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• 2013

본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권1C호
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• pp.47-55
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• 2003

본 논문에서는 압축된 MPEG2 비디오 스트림이 포함하고 있는 정보들을 이용하여 카메라의 움직임에 따른 연속적인 프래임의 변위를 추정하고 이를 기반으로 모자이크 이미지를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 MPEG의 매크로 블록 단위의 움직임 벡터로부터 근사적인 광 플로우(Optical Row)를 구성하고, 이를 이용하여 팬(Pan), 틸트(Tilt) 등의 카메라 동작에 따른 프래임의 변위량을 추출한다. 추정된 변위량은 모자이크 이미지를 구성하는데 있어서 연속되는 비디오 프래임의 기하학적인 변환을 결정한다. 본 논문의 모자이크 구성은 Nicolas가 제안한 분석적 가중치 등을 이용한 혼합(blending) 방법을 사용하였다. 실험결과 분석적인 가중치를 이용한 혼합방법은 평균이나 미디안에 의한 혼합방법보다 배경의 급격한 변화가 적으며 비디오 프래임의 정보를 충실히 활용함을 알 수 있었다. 구성된 모자이크는 압축정보를 디코딩하고 정확한 광플로우를 구성하는 방식에 비해 부호화 과정에 포함된 움직임 벡터를 이용하여 매크로 블록 단위의 근사적인 광플로우를 이용하기 때문에 계산량을 줄일 수 있다. 구성된 근사적인 모자이크는 비디오의 정보를 요약하고 있기 때문에 압축된 비디오 검색을 위한 대표 프레임 등에 사용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.298-303
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• 2008

방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.155-156
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• 2010

`파노라믹 영상'이라 함은 관련 있는 여러 영상들을 정합함으로써 하나의 새로운 영상으로 생성하는 것을 말하는데 흔히 '모자이크 영상' 이라고도 한다. 본 논문에서는 카메라를 통해서 데이터를 입력 받는다. 따라서 카메라 파라미터의 인식을 위해서 원근모델을 이용하는데, 프레임 사이의 불일치 측정 방법을 제시하여 불일치를 최소화 하였다. 또한 파노라믹 영상을 생성하기 위하여 고정된 참조와 시간에 따라 변하는 참조를 파노라믹 영상으로 제작하는 방법을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1944-1947
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• 2003

In this paper, we propose a dynamic-based compression system by creating mosaic background and transmitting the change information. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the back-ground region.