• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.174-181
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• 2011

본 논문에서는 적외선 위성영상과 광학 위성영상을 위한 정합방법을 제안하였다. 적외선 영상은 물체에서 방사하는 열에너지를 측정한 것으로, 광학 영상과는 다른 정보를 보여주는 장점으로 많은 분야에 응용된다. 하지만 적외선 영상은 대비가 광학 영상에 비해 낮아, 영상 정합을 위한 특징점 추출 및 매칭을 하기가 어렵다. 이를 극복하기 위해, Modifed SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 사용하여 특징점을 추출 및 매칭하였다. 또한 특징점의 상대적 변별력을 증가시키기 위해, 영상을 블록화해서 Modified SIFT와 RANSAC (RANdom SAample Concensus)을 적용하였다. 마지막으로 오매칭이 있는 블록의 특징점을 제거하기 위해, 각 블록에서 추출된 특징점을 원 영상의 좌표계로 통합해 RANSAC을 다시 한 번 적용하였다. 실험에 사용된 적외선 영상의 파장대역은 3~5um이며, 실험결과 제안된 방법은 적외선과 광학 영상정합에 강인한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.553-560
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• 2008

의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.89-93
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• 2016

본 논문에서는 정지궤도관측위성의 영상품질 보장과 이에 기반한 성공적 임무수행을 위해 필수불가결한 구성요소인 INR (Image Navigation and Registration) System의 핵심적 기술 요체를 요약하여 기술한다. 이를 위해, 그 원천기술의 모태인 최초 INR System의 근원과 이후 다른 위성시스템들을 통해 부분적 변화를 거쳐 구현된 변천과정을 검토하고, 그 핵심 구성요소와 각 구성요소의 기술적 요체를 기술하며, 이러한 기술적 요체를 포괄적으로 반영하며 과거와 현재 및 미래의 다양한 INR System들에 공통적으로 적용될 수 있는 generic한 INR system 구성을 제안한다. 이는 INR System 개발의 표준적 접근방법을 제시하고 그 핵심적 기술사항과 추가적 발전가능 영역을 규명함으로써 향후의 INR System 개발, 검증 및 운용에 있어 하나의 지표로 삼고자 하기 위함이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2006-2009
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• 2005

This paper presents a method for registering images using phase correlation technique in fourier domain, hough transform and multi-resolution wavelet. To register images, source and input images are transformed to wavelet domain. An angular transition can be obtained by applying hough transform technique followed by phase correlation. Then we apply phase correlation technique to find x-axis and y-axis transition. We apply wavelet transform to reduce processing time and also use its coefficients as edge information instead of canny detector. With multi-resolution property of wavelet transform, registration time can be greatly reduced. After we get all transition parameters, we transform the input images according to these parameters. Then, we compose and blend all images into a new large image with details of all source images. From our experiment, we can find the accurate transition both x-y translation and angular transition with less error.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.700-710
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• 2009

A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.259-266
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• 2003

해부학적 구조의 변형이 존재하는 두 영상을 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 환자간의 정합 환자와 표준영상간의 정합, 동일환자에서 변형을 갖는 부위의 정합 등 이용한 진단 및 연구에 사용되어 현재 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 논문에서는 서로 형태와 색상 특성이 다른 Visible Human 컬러 영상파 CT 영상의 다리 부위를 정합하기 위하여 해부 영상에서 두드러진 차이를 보이는 뼈, 근육, 지방 조직을 분할하고 분할된 각 조직의 경계 단위를 계층적인 정합을 하는 조직 기반 성합 방법을 제안하였다. 제안한 조직 기반의 정합은 색상 특성이 두드러지게 변하는 경계 부위를 정확히 정합하므로 기존의 특징점을 이용한 정합 방법에 비하여 강력하고 정확한 결과를 얻음을 실험을 통하여 검증하였다. 또한 계층적인 정합은 분할된 조직의 바운딩 박스(bounding box) 정합. 전역 Rigid 정합과 지역 non-rigid 정합, 정합 보간(interpolation)을 순차적으로 실행하여 효율적인 계산 시간을 제공하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.571-574
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• 2003

This research is aimed to automate the generating process of the database from paper based table forms like this work. The registration table has so complicate table structures, ana in this research we used the registration tables as an example of general table structure understanding. We propose a table structure understanding system for some table types, and it has some steps. The first step is that the document images on paper are read from the image scanner. The second step is that a document image segments into some tables. In the third step, the character strings is extracted using image processing technology and the property of the character strings is determined. And the structured database is generated automatically. The proposed system consists of two systems. "Master document generation system" is used for the table form definition, and it doesn′t include the handwritten characters. "Structure analysis system for complete d table" is used for the written form, and it analyzes the table form filled in the handwritten character. We implemented the system using MS Visual C＋＋ on Windows, and it can get the correct extraction rate 98％ among 51 registration tables written by the different students.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.175-176
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• 2006

The aim of the 3D medical imaging is to facilitate the creation of clinically usable image-based algorithm. Clinically usable imaging algorithm for image analysis requires a high degree of interaction to verify and correct results from registration algorithms, such as the Insight Toolkit (ITK) and the Visualization Toolkit (VTK) which are the class libraries. ITK provides segmentation algorithms and VTK has powerful 3D visualization. However, to apply those libraries to the medical images such as Computerized Tomography (CT), the algorithm based on the interactive construction and modification of data objects are necessary. In this paper we showed the 3D registration about mandibular premolar of human teeth acquired by micro-CT scanner. Also, we used the ITK to find the contour of pulp layer of premolar, furthermore, the 3D imaging was visualized with VTK designed to create one kind of view on the data of 3D visualization. Finally, we evaluated that the volume model of pulp layer would be useful for the tooth morphology in dental medicine.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.787-795
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• 2014

본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC)를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSAC-based Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks(TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.