• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.55-65
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• 2011

본 논문은 증강현실 시스템에서 마커가 가려진 상황에서도 강건한 마커 검출을 위하여 지역적인 특징 점들을 이용하는 방법을 제안한다. 가려진 마커를 효율적으로 검출하기 위하여, 첫 번째 단계로 등록된 마커와 가려진 마커가 포함된 입력 영상을 Affine-SIFT (ASIFT, Affine-Scale Invariant Features Transform) 방법을 이용해 정합된 특징 점들을 검출한다. 두 번째 단계로 정합된 특징 점들의 이상치(Outlier)를 제거하기 위하여, 등록된 마커의 특징 점들에 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 적용하고 제 1 주축과 제 2 주축으로 사영한 후 중심으로 부터의 거리에 대한 평균값을 타원의 장축과 단축으로 지정한다. 세 번째 단계로 마커의 기하학적인 왜곡을 추정하기 위하여 특징 점들이 이루는 Convex-hull 지점들을 다각형의 꼭짓점으로 정한다. 마지막 단계로, 입력영상에 정합된 특징 점들의 기하적인 왜곡의 변화를 추정함으로써 마커의 가려진 환경에 서도 강건한 마커 검출 결과를 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.31-39
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• 2011

가버 웨이브릿을 이용한 얼굴 그래프기반 안면 인식 알고리즘들은 우수한 인식 성능을 갖고 있지만 계산양이 많고 초기 그래프 위치에 따라 성능이 달라지는 등의 문제점들이 있다. 본 연구에서는 이를 개선하여 가버 피쳐기반 기하학적 가변형 얼굴 그래프 매칭방식을 이용한 완전 자동 안면 인식 알고리즘을 제안하였다. Adaboost를 이용해서 얼굴을 검출하고 얼굴 그래프의 초기 정합 위치와 크기를 결정하였다. 얼굴 그래프를 기하학적으로 가변시켜 가면서 얼굴 모델 그래프와 유사도가 가장 높은 얼굴 그래프를 고속으로 찾기 위해 매개변수들을 정의하고 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 얼굴 그래프를 추출하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스의 인식에 적용해 본 결과 96.7%의 인식률로서 기존 연구들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있었고 평균 0.26초의 인식 속도로서 실시간 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.18-26
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• 2010

본 논문에서는 일반적인 촬영 환경에서 모델(model)을 관찰하는 카메라의 기하학적 변환을 고려하여 모델의 크기와 관계없이 현장감 있는 객체 파노라마를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 대상 모델을 중심으로 한 카메라의 수직회전 및 수평회전 이동과 같은 기하학적 변환을 기반으로 나팔형태의 파노라마 공간을 모델링한다. 다음으로 생성한 파노라마 공간에 영상들을 정렬 및 정합하여 매핑(mapping) 시킴으로써 객체 파노라마를 생성한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 일반적으로 특수장비 없이는 객체 파노라마를 생성하기 어려운 대형 모델을 대상으로 영상을 촬영하여 실험을 진행하였다. 결과적으로 제안한 방법으로는 주로 특수 촬영 공간 내에서 생성해야 하던 객체 파노라마를 모델의 크기에 관계없이 일반적인 촬영 공간 내에서도 효과적으로 생성할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.15-21
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• 2010

지문정보를 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공한다. 그러나 유한개의 손가락 개수로 인해 패스워드처럼 변경을 자유롭게 할 수 없기 때문에 사용자 인증을 위해 저장된 지문정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으키게 된다. 지문정보를 안전하게 보호하기 위한 지문 퍼지볼트 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 기하학적 해싱 기법을 적용하여 지문 정렬 문제를 해결하려는 연구도 진행되었다. 본 논문에서는 기하학적 해싱 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈로 통합 구성된다. 하드웨어 모듈은 등록 해시 테이블과 인증 해시 테이블의 변환 특징점의 정합을 담당한다. 실험결과, 제안한 하드웨어 구조의 수행 시간은 지문 특징점의 수가 36개이고 거짓 특징점의 수가 100개 일 때 0.2초, 400개 일 때, 0.53초이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권3호
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• pp.118-125
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• 2007

본 연구에서는 온보드 영상장치(On-Board Imager; OBI, Varian Medical Systems, USA)의 kV X선 영상 및 전자조사문 영상(Electric portal image), 디지털화재구성 영상(Digitally reconstructed radiographic image) 내 관심지점에서의 기하학적 일치성 여부를 평가하고자 하였다. 이를 위해 상용화된 IMRT 팬텀(Wellhofer, Germany)에 포함된 부품의 윗면 및 왼쪽면에 각 3개씩 총 6개의 볼베어링을 부착하여 위치 확인용 팬텀을 제작하였다. 각 영상의 획득을 위해 팬텀을 전자조사문 영상을 이용하여 각 방향에서 정확하게 중심이 일치하도록 셋업한 후 직교하는 kV X선 영상 및 전자조사문 영상을 획득하여 각 볼베어링의 절대 위치를 비교하였다. 또한 2차원-2차원 정합 후 보정 결과의 정확성 평가를 위하여 팬텀의 중심을 정확히 회전중심점에 일치시킨 후 갠트리 각도 $315^{\circ}$에서 획득된 전자조사문 영상을 기준 영상으로 한 뒤 카우치를 각 방향으로 $-5{\sim}5\;mm$ 임의로 이동한 후 OBI에서 지원하는 2차원-2차원 정합 기능을 이용하여 셋업 오차를 보정하도록 하였다. 이후 다시 갠트리 각도 $315^{\circ}$에서 전자조사문 영상을 획득한 후 기준 전자조사문 영상과 비교하였으며 이 과정을 10회 반복하였다. 연구 결과 kV X선 영상과 전자조사문 영상, 디지털화재구성 영상 간 볼베어링 중심의 위치는 1 mm 이내에서 일치하였으며 실제 위치와도 1 mm 이내에서 일치하였다. 또한 기준 전자조사문 영상과 2차원-2차원 정합 후 획득된 전자조사문 영상 내 각 볼베어링의 위치들도 1 mm 이내에서 일치하였다. 본 연구를 통해 OBI의 kV X선 영상이 기하학적으로도 전자조사문 영상과 동일함을 확인할 수 있었다

• 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.

• 한국측량학회지
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• 제31권3호
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• pp.193-198
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• 2013

본 연구는 객체 정합 기법을 적용하여 건물 인허가 과정에서 제출되는 설계도면에 실세계의 좌표를 등록하는 방법을 제안한다. 일반적으로 설계도면에는 건물과 함께 건물이 위치할 필지 경계선이 포함되어 있다. 필지 경계선으로부터 얻어지는 폴리곤과 KLIS 연속지적도 상의 필지 폴리곤은 동일한 형상을 가지므로, 형상 정합 기법을 적용하여 좌표 등록에 필요한 변환 정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 설계도면에 존재하는 선형들의 기하학적 왜곡을 방지하기 위하여 상사 변환을 적용하였다. 이 변환에 필요한 평행 이동량, 축적 변화량 그리고 회전 변화량은 각각 건설도면과 연속지적도의 대응 폴리곤의 무게중심 차이, 면적비, 그리고 선회 함수를 이용한 형상 정합 과정에서 얻어지는 최적 회전 변화량으로 결정하였다. 제안된 방법을 경기도 수원시를 대상으로 세움터에 제출된 건설도면에 적용하였으며, 좌표 등록의 위치정확도를 평가하기 위하여 좌표 등록된 설계도면의 건물 객체와 항공사진을 중첩하여 건물 모서리의 좌표를 비교하였다. 평가 결과 좌표 등록에 참조한 연속지적도와 항공사진의 위치 오차의 크기에 따라 구도심지역에서는 RMSE 기준 2.37m의 정확도를, 신도심지역에서는 0.95m의 위치 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.602-613
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• 2011

본 논문에서는 단안 디지털 카메라(주 카메라)에 크기와 성능이 다른 이종의 보조 카메라 모듈을 추가하여 스테레오 영상을 획득하고 활용하는 이종 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 이종 스테레오 카메라는 보조 카메라로 휴대폰 카메라와 같이 상대적으로 크기가 작고 저가인 카메라를 사용함으로써 스테레오 카메라의 제작 단가를 낮추고 크기를 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 주 카메라와 보조 카메라 모듈로부터 획득한 이종 스테레오 영상은 영상의 화각, 해상도 등이 서로 다르기 때문에 이종 스테레오 영상을 스테레오영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 제안한 시스템은 이종 스테레오 카메라의 기하학적 분석을 통해 이종 스테레오 영상을 일반 스테레오 영상으로 변환하는 이종 스테레오 영상 정합 알고리즘을 수행한다. 실험 결과로 정합을 통하여 얻은 스테레오 영상의 품질을 분석하고 응용 기술을 제시함으로써 제안 시스템의 성능과 활용성을 평가한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.333-344
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• 2010

본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.