• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.355-369
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• 2018

LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.203-211
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• 1998

정사투영사진 지도는 입체영상에 존재하는 공액점을 수치적으로 탐색하여 높이를 결정하는 수치사진측량 방법을 사용하여 제작되며, 공액점을 자동으로 결정하기 위한 수치영상정합 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 수치영상정합에서 공통적으로 사용되는 영상 피라미드의 4가지 축척 계수 변화와 8가지 기준영역의 크기의 변화에 따른 영역기반정합의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 각 방법에 대한 영상정합 결과는 l/5,000 수치지도 자료와 비교하였고, 영상정합의 성공률을 분석하여 최적 기준영역의 크기를 결정하였다. 수치지형모델은 결정된 영상정합 결과와 광속조정법을 이용하여 생성하였으며, 수치표고모델과 정사투영사진을 이용하여 정사투영사진 지도를 제작하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.695-702
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• 2010

This paper presents an image alignment algorithm for application of AOI (Automatic Optical Inspection) based on SIFT. Since the correspondences result using SIFT descriptor have many wrong points for aligning, this paper modified and classified those points by five measures called the CCFMR (Cascade Classifier for False Matching Reduction) After reduced the false matching, rotation and translation are estimated by point selection method. Experimental results show that the proposed method has fewer fail matching in comparison to commercial software MIL 8.0, and specially, less than twice with the well-controlled environment’s data sets (such as AOI system). The rotation and translation accuracy is robust than MIL in the noise data sets, but the errors are higher than in a rotation variation data sets although that also meaningful result in the practical system. In addition to, the computational time consumed by the proposed method is four times shorter than that by MIL which increases linearly according to noise.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1220-1228
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• 2007

본 논문에서는 기존의 서명 비교방법인 픽셀비교 (point-to-point) 방식과 부분비교(segment-to-segment) 방식의 단점을 보완한 효율적인 온라인 서명 인증 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 각각의 비교 방식에 알맞은 특징들이 추출되어서 서명 인증 시스템이 구현되어 왔었다. 본 논문에서는 두 비교방식의 장점을 결합하였다. 제안된 기법은 서명의 제적방향이 변화되는 지점인 변곡점을 이용해서 서명을 비교하고, 학습을 통하여 진서명간의 유사도는 높이고 진서명과 위조서명간의 상이도를 높이는 필자고유특징을 찾아낸다. 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 필자고유특징을 사용하지 않는 경우와 비교해서 서명 인증율이 96.33%로 향상되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.331-341
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• 2019

With the popularity of sensor-rich environments, smartphones have become one of the major platforms for obtaining and sharing information. Since it is difficult to utilize GNSS (Global Navigation Satellite System) inside the area with many buildings, the localization of smartphone in this case is considered as a challenging task. To resolve problem of localization using smartphone a four step image-based localization method and procedure is proposed. To improve the localization accuracy of smartphone datasets, MMS (Mobile Mapping System) and Google Street View were utilized. In our approach first, the searching for candidate matching image is performed by the query image of smartphone's using GNSS observation. Second, the SURF (Speed-Up Robust Features) image matching between the smartphone image and reference dataset is done and the wrong matching points are eliminated. Third, the geometric transformation is performed using the matching points with 2D affine transformation. Finally, the smartphone location and attitude estimation are done by PnP (Perspective-n-Point) algorithm. The location of smartphone GNSS observation is improved from the original 10.204m to a mean error of 3.575m. The attitude estimation is lower than 25 degrees from the 92.4% of the adjsuted images with an average of 5.1973 degrees.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.375-377
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• 2003

In this study, we employ the control patches, which have been created in previous photogrammetric projects, serving for the candidates of the control points that are likely to be found in the newly taken photos by utilizing image matching technique. Among others, the successful implementation of the above idea lies in the underlying factors: (1). Predicting the control patches and projecting them onto new photos; (2). Alignment of control patches with respect to the new photos; (3). Generating the equivalent ground elements of control patches versus the new photos for the purpose of correlation; (4). Developing effective matching methods and matching strategy; (5). Refining the exterior orientation parameters. What may show significance in this work comparing to traditional aerial-triangulation chain is that whenever at least three matched control patches succeed in a single photo, it follows that single photo orientation is applicable. The experiments suggest the potential efficiency of automatic control point measurement from control patch database and photo orientation by the proposed workflow.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.73-83
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• 2009

본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.79-89
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• 2022

드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권4호
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• pp.991-1000
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• 2000

Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권6호
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• pp.280-298
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• 2008

For efficient content-based image retrieval, diverse visual features such as color, texture, and shape have been widely used. In the case of leaf images, further improvement can be achieved based on the following observations. Most plants have unique shape of leaves that consist of one or more blades. Hence, blade-based matching can be more efficient than whole shape-based matching since the number and shape of blades are very effective to filtering out dissimilar leaves. Guaranteeing rotational invariance is critical for matching accuracy. In this paper, we propose a new shape representation, indexing and matching scheme for leaf image retrieval. For leaf shape representation, we generated a distance curve that is a sequence of distances between the leaf’s center and all the contour points. For matching, we developed a blade-based matching algorithm called rotation invariant - partial dynamic time warping (RI-PDTW). To speed up the matching, we suggest two additional techniques: i) priority queue-based pruning of unnecessary blade sequences for rotational invariance, and ii) lower bound-based pruning of unnecessary partial dynamic time warping (PDTW) calculations. We implemented a prototype system on the GEMINI framework [1][2]. Using experimental results, we showed that our scheme achieves excellent performance compared to competitive schemes.