• 제목/요약/키워드: 다중센서 영상

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Multi-Sensor Image Alignment By Statistical Correlation (통계적 Correlation을 이용한 다중센서 영상 정합)

  • 고진신;박영태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.586-588
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    • 2003
  • 현재 많이 연구되는 영상융합(Image fusion)에서는 필히 두 영상의 정합(alignment)이 이루어져야만 수행된다. 각기 다른 특징을 갖는 센서(EO.IR.Radar등)로부터 얻는 영상에서는 각각 다른 특징점 정보를 가지므로, 특징점을 이용한 영상 정합 구현에는 전처리 과정이 매우 복잡하고 까다롭게 이루어져야 한다. 본 논문에서는 Correlation에 대한 통계적 상관 관계를 이용하여. 전처리 과정을 단순하게 수행 하여도 매우 강건한 영상 정합이 이루어지도록 구현 하였다. 또한, 통계적 기법에 적합하도록, 효율적인 전처리 과정을 통해 계산량이 적어 지는 방법을 제안 한다.

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Multi-Sensor Image Fusion for Poisson Blending (포아송 블랜딩을 통한 다중센서 영상 결합)

  • Kim, Sung-Yong;Kang, Hang-Bong
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.262-263
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    • 2012
  • 다중 센서의 영상, 예를 들어 가시광 영상과 적외선 영상은 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 IR 영상의 특징을 보존한 새로운 혼합기법을 제안하다. 이러한 혼합기법은 의료 영상, 보안 영상 등에서 매우 중요하고 다양하게 다루어진다. 일반적인 혼합기법을 사용하게 되면 영상간의 특색 때문에 혼합 시 조화롭지 못하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 중요도 맵을 추출하고 그 영역에 대하여 포아송 블랜딩을 통해 두 개의 다른 특징을 가시광 영상을 혼합한다. 제안한 알고리즘은 기존의 연구와 다르게 혼합할 영역을 수동으로 지정하는 것이 아니라 자동적으로 추출하고, 가시광 영상에 IR 영상에서만 검출되는 영역을 결합한 새로운 결과를 얻을 수 있었다.

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Ground Target Classification Algorithm based on Multi-Sensor Images (다중센서 영상 기반의 지상 표적 분류 알고리즘)

  • Lee, Eun-Young;Gu, Eun-Hye;Lee, Hee-Yul;Cho, Woong-Ho;Park, Kil-Houm
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • 제15권2호
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    • pp.195-203
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    • 2012
  • This paper proposes ground target classification algorithm based on decision fusion and feature extraction method using multi-sensor images. The decisions obtained from the individual classifiers are fused by applying a weighted voting method to improve target recognition rate. For classifying the targets belong to the individual sensors images, features robust to scale and rotation are extracted using the difference of brightness of CM images obtained from CCD image and the boundary similarity and the width ratio between the vehicle body and turret of target in FLIR image. Finally, we verity the performance of proposed ground target classification algorithm and feature extraction method by the experimentation.

DEM Generation and Accuracy Comparison from Multiple Kompsat-2 Images (다중 Kompsat-2 영상으로부터 생성된 DEM 정확도 분석)

  • Rhee, Soo-Ahm;Jeong, Jae-Hoon;Lee, Tae-Yoon;Kim, Tae-Jung
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • 제27권1호
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    • pp.51-58
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    • 2011
  • Accurate DEM(Digital Elevation Model) generation using satellite images is an active research topic. This paper focuses on generation of a DEM with multiple Kompsat-2 images. For DEM generation, we applied an orbit-attitude sensor model and a RPM sensor model to stereo and multiple Kompsat-2 images respectively. For matching, we used an object-space based matching method. Through the result of this experiment, we could confirm that the sensor model from multiple images is more accurate than the model from stereo images. Also DEM from multiple images gave much better performance than DEM from stereo images.

다중센서와 신경회로망을 이용한 수송용기 취급장비 위치 인식

  • 박영수;윤지섭;오승철;김동기;이원상
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(3)
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    • pp.541-546
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    • 1996
  • 사용후핵연료 수송용기의 이송 및 개폐작업을 수행하기 위하여 수송용기 취급장치 (RCGLUD)를 개발하였으며, 카메라 및 다중센서를 사용하여 취급공정을 자동화하는 연구를 수행하였다. RCGLUD는 크레인에 매달려 구동되므로 수송용기에 정확히 위치를 일치시키는 작업이 어려우며, 이를 위하여 카메라 영상정보 처리방법을 도입하여 수송용기의 위치인식 방법을 개발하였으며, 수송용기의 효과적인 파지작업을 위해서 다중센서정보와 신경회로망을 이용하여 RCGLUD의 파지부와 수송용기의 Trunnion을 정확히 조심시키는 알고리즘을 개발하였다.

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Spatio-spectral Fusion of Multi-sensor Satellite Images Based on Area-to-point Regression Kriging: An Experiment on the Generation of High Spatial Resolution Red-edge and Short-wave Infrared Bands (영역-점 회귀 크리깅 기반 다중센서 위성영상의 공간-분광 융합: 고해상도 적색 경계 및 단파 적외선 밴드 생성 실험)

  • Park, Soyeon;Kang, Sol A;Park, No-Wook
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • 제38권5_1호
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    • pp.523-533
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    • 2022
  • This paper presents a two-stage spatio-spectral fusion method (2SSFM) based on area-to-point regression kriging (ATPRK) to enhance spatial and spectral resolutions using multi-sensor satellite images with complementary spatial and spectral resolutions. 2SSFM combines ATPRK and random forest regression to predict spectral bands at high spatial resolution from multi-sensor satellite images. In the first stage, ATPRK-based spatial down scaling is performed to reduce the differences in spatial resolution between multi-sensor satellite images. In the second stage, regression modeling using random forest is then applied to quantify the relationship of spectral bands between multi-sensor satellite images. The prediction performance of 2SSFM was evaluated through a case study of the generation of red-edge and short-wave infrared bands. The red-edge and short-wave infrared bands of PlanetScope images were predicted from Sentinel-2 images using 2SSFM. From the case study, 2SSFM could generate red-edge and short-wave infrared bands with improved spatial resolution and similar spectral patterns to the actual spectral bands, which confirms the feasibility of 2SSFM for the generation of spectral bands not provided in high spatial resolution satellite images. Thus, 2SSFM can be applied to generate various spectral indices using the predicted spectral bands that are actually unavailable but effective for environmental monitoring.

Self-Localization of Mobile Robot Using Multi-Sensor (다중센서를 이용한 모바일 로봇의 자기위치 인식)

  • Kim, Young-Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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    • pp.125-128
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    • 2009
  • 모바일 로봇이 자기 역할을 수행하기 위해서는 자기위치인식 기술이 반드시 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 초음파 센서만을 이용한 위치인식 기술의 난제와 카메라 즉, 영상처리만을 이용한 위치 인식 기술의 난제를 두 가지 기술의 융합으로 쉽게 해결할 수 있도록 한다.

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A Low-Cost Vision-Based Event Detection Method Using Multiple Exposure (다중 노출을 이용한 저비용 영상 이벤트 검출 방법)

  • Lim, Yu-Bin;Yi, Kang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.947-950
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    • 2014
  • CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.

자율주행 YT 개발을 위한 다중 센서 기반의 융합 인식기술

  • Kim, Tae-Geun;Lee, Seong-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.159-160
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    • 2020
  • 카메라, 라이다, RTK-GNSS 등의 센서는 자율주행 YT 기술 개발을 위해 매우 주요한 요소이다. 본 연구에서는 항만 터미널의 무인화에 핵심 기술 중의 하나인 자율주행 YT에서 안전한 자율주행을 실현하기 위한 다중센서 기반의 융합인식 기술을 제안하고자 한다.

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