• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.511-516
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• 2004

수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-14
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• 2011

영상의 유통이 활발해 지면서 증가하는 데이터베이스를 효율적으로 관리하기 위한 다양한 요구들이 생겨났다. 내용 기반 기술은 이런 요구들을 충족시켜 줄 기술 중 하나이다. 내용 기반 기술에서는 다양한 특징 방법을 이용해 영상을 표현할 수 있지만, 그 중 전역 특정 방법은 추출된 특정 벡터가 규격화 되어 빠른 정합 속도를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 전역 특정 방법은 크게 공간적 특성을 이용한 방법과 통계적 특성을 이용한 방법으로 분류할 수 있고, 각각은 다시 컬러 성분을 이용한 방법과 밝기 성분을 이용한 방법으로 분류된다. 본 논문에서는 이와 같은 분류 방법에 따라 다양한 전역 특정 방법들을 살펴보고, 정확성 실험, 재현율-정확도 그래프, ANMRR, 특징 벡터 크기-정합시간 등을 이용해 개별 전역 특정들의 성능을 비교하였다. 실험 결과 공간적 특성을 이용한 전역 특징은 비기하학적 변형에서 특히 뛰어난 성능을 보였으며, 컬러 성분과 히스토그램을 이용한 전역 특정 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1437-1446
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• 2012

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1115-1122
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• 2000

기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1972-1978
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• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1123-1131
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• 2020

현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.356-364
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• 2000

블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-67
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• 2008

본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.37-48
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• 2012

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시점, 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 얻은 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 기법이다. 본 논문에서는 가시광선 영상 및 적외선 영상과 같은 다중센서 영상을 정합하기 위한 방법을 제안한다. 영상정합은 두 영상에서 특징점을 추출하고, 특징점 간의 대응 관계를 구함으로써 이루어진다. 기존의 다중센서 영상 정합을 위한 방법으로 정규상호정보를 이용하여 대응 특징점을 선별하는 방법이 제안되었다. 정규상호정보 기반의 영상정합 기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제한다. 그러나 가시광선 영상과 적외선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 대응 특징점의 정확도가 저하되기 때문에 기존의 방법은 안정적인 정합 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 영상의 공간정보로서 기울기 방향정보를 정규상호정보와 결합함으로써, 대응 특징점의 정확도를 향상시켰으며 이를 통해 정확성 및 안정적인 영상 정합 결과를 도모하였다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.54-63
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• 2000

고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.