근거리 수치사진측량은 카메라의 취급이 비교적 간단하고 카메라의 노출점을 임의로 결정하여 카메라와 대상물의 관계를 자유로이 조정할 수 있으므로 소규모지역 또는 지상의 대상물을 측정하는데 효과적으로 이용될 수 있다. 이에, 본 연구에서는 휴대가 간편하고 수치영상의 자체 저장능력을 가진 디지털 카메라를 이용하여 촬영조건의 다양한 변화에 따른 위치오차를 분석하며, 광속 조정을 통하여 높은 정확도의 부화소 좌표를 획득하여 3차원 모니터링을 위한 기초 자료와 근거리 수치 사진측량기법의 국부지역모형생성의 활용방안을 모색하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
수치사진측량의 정확도는 사용되는 영상의 해상력에 의해서 제약을 받으므로, 영상의 해상력이 향상되어야 함은 자명한 이치이다. 용량이 확대된 CCD 장치로 하드웨어를 구성하는 방법이나, 센서를 움직여 부화소의 양을 미리 결정하므로써 고 해상력 영상을 획득하는 방법은 가격이 매우 고가이므로 저렴한 비용으로 영상의 해상력을 향상시킬 수 있다면 이는 매우 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서는 가격이 저렴한 수치사진기로 영상을 획득하고, 다중 수치영상을 영역정합에 의한 최소제곱방법으로 정합하여 저 해상력 영상의 해상력을 강화시키고자 한다. 연구결과 수치영상의 해상력이 크게 향상되었으므로 향후 경제적으로 가격 경쟁력이 있는 수치사진측량이 가능함은 물론 그 활용이 널리 기대된다.
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.
항공사진에 포함된 사진 지표의 방사 및 기하 특성을 이용하여 지표의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 접근 방법을 제안한다. 방사 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여, 입력된 영상을 이진화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 사진 지표가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ${\bigtriangledown}^G$ 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 지표의 중심 위치를 구한다. 사진 지표를 포함하고 있는 66매의 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 수동으로 관측한 결과와 비교할 때 1 화소 정도의 차이로 얻어질 수 있었다.
본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
대화적인 멀티미디어 시스템 구현에 있어, 실시간 가시화/시각화(visualization)는 중요한 기능을 한다. 된 논문은 실시간 지형 렌더링을 위한 효율적인 자료 구조와 알고리즘을 제안한다. 대개의 경우, 지형 데이터는 매우 방대한 크기를 가지고 있어서 있는 데이터를 그대로 실시간 렌더링하는 것은 불가능할 경우가 많다. 따라서 실시간 지형 렌더링에서는 LOD(Levels of Detail) 관리와 뷰 프러스텀 컬링이 핵심 사항이 된다. 본 논문은 계층적이면서도 간결한 지형 자료 구조, 신속한 뷰 프러스텀 컬링, 효율적인 LOD 구축 및 이에 기반한 렌더링 기법을 상세히 기술한다. 실험 결과, 제안된 기법은 일반 PC 사양에서 초당 22 프레임의 렌더링 속도를 보였다.
The stereo geometry establishment based on the precise sensor modeling is prerequisite for accurate stereo data processing. Ground control points are generally required for the accurate sensor modeling though it is not possible over the area where the accessibility is limited or reference data is not available. For the areas, the relative orientation should be carried out to improve the geometric consistency between the stereo data though it does not improve the absolute positional accuracy. The relative orientation requires conjugate points that are well distributed over the entire image region. Therefore the automatic conjugate point extraction is required because the manual operation is labor-intensive. In this study, we applied the method consisting of the key point extraction, the search space minimization based on the epipolar line, and the rigorous outlier detection based on the RPCs (Rational Polynomial Coefficients) bias compensation modeling. We tested different parameters of window sizes for Kompsat-2 across track stereo data and analyzed the RPCs precision after the bias compensation for the cases whether the epipolar line information is used or not. The experimental results showed that matching outliers were inevitable for the different matching parameterization but they were successfully detected and removed with the rigorous method for sub-pixel level of stereo RPCs precision.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
Linear array imaging sensors are widely used in remote sensing satellites. The final products of an imaging sensor can only be used when they are geometrically, radiometrically, and spectrally calibrated. Therefore, at the first stages of sensor design, a detailed calibration procedure must be carefully planned based on the accuracy requirements. In this paper, focusing on inherent optical distortion, a step-by-step procedure for laboratory geometric calibration of a typical push-broom satellite imaging sensor is simulated. The basis of this work is the simulation of a laboratory procedure in which a linear imager mounted on a rotary table captures images of a pin-hole pattern at different angles. By these images and their corresponding pinhole approximation, the correction function is extracted and applied to the raw images to give the corrected ones. The simulation results illustrate that using this approach, the nonlinear effects of distortion can be minimized and therefore the accuracy of the geometric position of this method on the image screen can be improved to better than the order of sub-pixel. On the other hand, the analyses can be used to proper laboratory facility selection based on the imaging sensor specifications and the accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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