Orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템에서 희소 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 후보 support 집합들을 구성하여 마지막 반복과정에서 최소 잔차를 이용하는 multiple candidate matching pursuit (MuCaMP) 기법을 제안한다. MuCaMP 가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위한 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{N+K}<\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+3\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 후보 support 집합들의 크기에 따른 성능과 MuCaMP의 복원 성능이 기존의 기법들에 비해 우수함을 확인하였다.
Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.
Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.
본 논문에서는 부분 집계 근사법(Piecewise Aggregation Approximation: PAA)이 MBR-안전(MBR-safe) 성질을 가짐을 보이고, 이를 사용한 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. MBR-안전 변환이란 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함하는 변환을 의미한다. 이와 같은 MBR-안전 변환을 사용하면 고차원 MBR을 직접 저차원 MBR로 변환할 수 있어 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 크게 줄일 수 있다. 또한, PAA는 계산이 간단하고 성능이 우수한 저차원 변환으로 알려져 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 이들 두 개념의 장점을 통합하기 위하여, 기존의 PAA가 MBR-안전 성질을 가짐을 확인하고, 이를 사용하여 서브시퀀스 매칭의 성능을 개선한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. 첫째, PAA 기반의 MBR 저차원 변환인 mbrPAA를 제안하고, mbrPAA가 MBR-안전함을 정형적으로 증명한다. 둘째, mbrPAA 기반의 새로운 서브시퀀스 매칭 방법을 제안하고, 이 방법의 정확성을 증명한다. 셋째, 서브시퀀스 매칭에서 엔트리 재사용 성질(entry reuse property)의 개념을 제시하고, 이 개념에 기반하여 고차원 MBR을 효율적으로 구성하는 방법을 제안한다. 넷째, 실험을 통해 mbrPAA의 우수성을 입증한다. 실험 결과, 제안한 mbrPAA는 기존 방법에 비해 저차원 MBR 구성을 평균 24.2배 빠르게 수행하고, 서브시퀀스 매칭 성능을 최대 65.9%까지 향상시킨 것으로 나타났다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.
본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.
Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.
This paper proposes a hierarchical Hausdorff distance (HD) matching algorithm baased on coarse-to-fine approach. It reduces the computational complexity greatly by using the pyramidal structures consisting of distance transform (DT) and edge pyramids. Also, inthe proposed hierarchical HD matching, a thresholding method is presented to find an optimal matching position with small error, in which the threshold values are determined by using the property between adjacent level of a DT map pyramid. By computer simulation, the performance of the conventional and proposed hierarchical HD matching algorithms is compared in therms of the matching position for binary images containing uniform noise.
In this paper, we propose a new scheme for matching specified areas in a satellite image, which is a very efficient method because it can be effectively applied to images that have various features. These features may include different spatial resolution and brightness; sometimes they may different geometrical property. The proposed method can be applied to some application fields such as mosaicing of satellite imagery, GCP matching.
Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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