포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.
본 논문은 두 장의 스테레요 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 새로운 절차의 효율적인 정합방법을 제안한다. 이를 위해 초기정합의 결과로 얻을 수 있는 유일 정합쌍을 이용한다. 즉, 본 논문에서는 초기정합의 결과로 얻어낸 유일 정합쌍의 정보를 이용하여 바로 outlier들을 제거시키므로써 초기정합의 결과가 갖는 애매성까지도 동반하여 상당량을 줄이도록 한다. 결국 애매성 제거에 대한 부담이 줄어들게 되므로 애매성 제거과정에서는 이완화 방법을 사용하지 않고 빠르게 애매성을 제거시킨다. 아울러 정합의 정확도를 높이기 위해 초기정합 후 바로 서브픽셀 정확도의 정합을 수행하며 정합의 마지막 단계에서는 추가정합을 수행하므로써 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실회 스테레요 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법의 특징점 정합기법이 빠르고 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 정합된 특징점 가운데 과대 오차를 포함한 정합점을 제거한 후에 삼각망 기반 지역 변환(Triangulation-based Local Transformation, TLT)을 이용한 영상 등록 방법을 제안한다. 기하 평균 기반의 코너 검출기를 통해 검출된 코너점에 대해 Pearson's correlation coefficient를 이용한 코너 정합을 수행하고 임계값 이상의 유사도를 가지는 코너 가운데 좌우 일관성 검사(Left-Right Consistency, LRC)를 통과한 코너를 1차 정합쌍으로 선정한다. 1차 정합쌍 가운데 RANSAC 기반 글로벌 변환(RANSAC-based Global Transformation, RGT) 오차가 이상치 임계값보다 작은 정합쌍을 최종 정합쌍으로 결정한다. 최종 정합쌍 코너를 이용해서 기준 영상과 관측 영상에서 Delaunay Triangulated Irregular Networks(TINs)을 각각 구성한 후에 서로 대응되는 각 삼각형마다 어파인 변환을 수행하고 각 삼각형 내부의 모든 화소들을 기준 영상 좌표로 변환한다. 제안한 알고리즘을 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 RANSAC 기반 글로벌 변환보다 우수한 영상 등록 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 동일한 특징을 사용하여 정형 객체와 비정형 객체 영상들을 정합할 수 있는 적응형 정합 방법을 제안한다. 이를 위한 방법으로 우선 기하학적 검증으로 두 영상의 정합 여부를 결정하고 정합 정보를 생성한다. 그리고 정합 정보의 통계적 분석을 통해 비정형 정합 쌍과 비정합 정합 쌍을 분류하는 결정 경계를 구한다. 제안된 방법의 성능 평가 결과는 기존의 방법과 비교하였을 때, 복잡도는 낮았으며, 정합 성공률과 정확도는 높아짐을 보여주었다.
위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.
지문인식의 주요 기법으로 사용되어 온 점 패턴 정합 기법은 영상의 질이 열악할 경우 정합 결과의 신뢰성을 보장하기 어려운 단점이 있다 본 논문에서는 유사한 융선 패턴 쌍의 변환 파라메터를 Hough 변환에 의해 산출하여 정합 쌍을 구하고 지문 방향정보를 선택적으로 사용하는 정합률 산출기법에 의해 정합 결과의 검증하는 지문언식 기법을 제안하였다 제안한 기법은 특이점의 개수와 좌표의 변화에 민감하지 않은 특성을 가지므로 열악한 지문영상에서도 낮은 거부율을 유지하면서 0%에 가까운 FAR(False accept rate)를 보장할 수 있다.
최근 다양한 센서의 개발에 따라 동일한 지역에 대한 다양한 데이터들의 취득이 가능하게 되었다. 이러한 다차원 데이터를 이용하여 도시모델, 변화 탐지 등과 같은 다양한 활용분야에 적용하기 위해서 각 데이터들 간의 정합과정이 필수적이다. 본 연구에서는 기 구축된 건물모델을 참조모델로 사용하여 디지털 영상을 자동으로 정합하는 방법을 제시하였다. 두 데이터의 정합을 위해 기 구축 건물모델에서 최적정합건물을 추출 하였으며, 이를 영상에서 추출된 직선정합요소와 비교하여 최적정합건물과 상응하는 점 좌표 쌍을 추출하였다. 또한 추출된 점 좌표 쌍을 이용하여 영상데이터의 외부표정요소를 재계산함으로써 두 데이터간의 정합을 수행하였다. 실험결과는 제안된 방법이 두 데이터의 정합을 효율적으로 수행하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 먼저 임피던스 정합 대상인 1단자쌍 또는 2단자쌍 회로망에 인덕터와 캐패시터의 조합으로 이루어진 임의의 L-회로망 형태의 정합회로가 포함된 전체 회로망 구조를 설정하고, 이 구조에 대한 전송행렬을 계산한 뒤에 회로망 양단의 부하저항 조건을 적용하여 전체 회로망의 입출력 임피던스를 구하였다. 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 연립방정식을 이용하여 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA(code division multiple access)용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대 역 withdrawal 가중형 SAW필터 에 본 연구에서 제시한 방법을 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인하였다. 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 1.2% 삽입손실이 29 dB, VSWR (voltage standing wave ratio)이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합한 경우에 각각의 성능이 1.8%, 9 dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW (surface acoustic wave) 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 형태의 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다.
본 연구에서는 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할 수 있는 방안을 개발하였다. 우선 회로망의 전체 전달함수를 F 행열로 부터 계산하고, 이를 이용하여 양단의 부하저항 및 정합회로가 포함된 각각의 단자의 입출력 임피던스를 구하였으며, 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대역 withdrawal 가중형 SAW 필터에 본 연구의 결과를 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 동시에 확인하였다 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 $1.2\%$, 삽입손실이 29dB, VSWR이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합 한 경우, 각각 $1.8\%$, 9dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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