• 대한공간정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.99-110
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• 1997

수치사진측량에서 공액점을 자동으로 결정하기 위한 영상정합은 가장 핵심적인 주제이며 이를 자동화하기 위한 많은 연구가 진행 중이다 본 연구에서는 영역기반 영상정합에서 영상정합의 정확도를 제어하기 위한 허용상관계수의 설정이 수치사진측량의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 이를 위해 영상상관계수 정합법, 영상피라미드 정합법, 특징점 추출에 의한 정합법을 각각 구현하고 각 방법에서 허용상관계수가 수치사진측량의 정확도에 미치는 영향을 비교 분석하였고 최적 허용상관계수를 결정하는 방법을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.97-99
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.94-99
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• 2007

본 논문에서는 Generalized Hough Transform (GHT)와 Chamfer 정합(Chamfer matching)방법을 결합하여, 두 방법의 약점을 보완하는 새로운 이차원 에지기반 매칭기법이 제시된다. 먼저, GHT를 적용하여, 물체의 대략적인 위치와 방향을 추정하고, 이를 시작점으로 하여, 보다 정확한 위치와 방향을 Chamfer 정합기법을 적용하여 찾았다. 끝으로, 서브픽셀(subpixel) 알고리즘을 사용하여, 매칭정확도를 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 다양한 전자부품 영상에 대해 실험한 결과 좋은 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-98
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• 2010

한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.107-115
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• 2014

영상의 저 비트 변환 기반의 비트 플레인 정합방법(Bit-Plane Matching : BPM)은 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 계산량을 줄이고 간단한 하드웨어 구조 설계를 통해 블록 정합 결과를 획득할 수 있지만, 블록 정합의 정확도가 비교적 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 BPM방법들과 비교해 블록 정합의 정확도를 증가시키면서 동시에 논리 연산으로 정합 결과를 계산할 수 있는 저 비트 변환 기반의 절대 오차합(Reduced-bit transform based Sum of Absolute Difference : R-SAD)을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 현재 영상과 참조영상을 각각 2-bit의 영상으로 변환하고, 2-bit의 4레벨에 대한 입출력 관계를 이용하여 진리표를 획득한다. 진리표는 Karnaugh map을 통해 간소화 되어 논리 연산으로 절대 오차를 계산할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 움직임 보상(Motion Compensation) 실험에서, R-SAD는 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 높은 정확도의 정합결과를 획득할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권2호
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• pp.159-172
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• 1995

본 연구에서는 근거리 사진측량에 수치사진측량기법을 적용하여 3차원 위치를 결정하였다. 이를 위해 근거리 사진측량으로부터 취득한 사진을 스캐너에 의해 수치영상으로 변환시키고, 영역적 영상정합기법으로 정합점을 탐색하여 사진의 외부표정요소를 결정한 후 기준점들의 3차원 위치값을 계산하였다. 이 값을 최초의 기준점 측량값과 비교하여 정확도를 분석함으로서 수치사진측량기법에서 적용할 수 있는 영상정합기법에 대해 연구하였다. 영상정합은 영역적 영상정합방법에 의한 정합점 추출방법을 채택하였으며, 영상소 단위까지의 영상정합기법과 부영상소 단위까지의 영상정합 실험을 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 영상소단위의 정합에서는 3.32mm의 3차원 위치오차를 얻을 수 있었으며, 단일 축 방향으로 0.76mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다. 부영상소 단위의 정합에서는 각각 3.98mm와 0.73mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1559-1562
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• 2015

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.156-157
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• 2022

본 논문에서는 선택적 시점에서의 2D 포즈 추정(pose estimation) 결과를 정합 하여 정확도 높은 3D 스켈레톤(skeleton)을 만들어 낸다. 여러 프레임의 3D 데이터를 10 도 간격으로 36 방향에서 투영한 뒤, 2D 포즈 추정 결과 신뢰도가 높은 시점에서의 결과만을 선별하여 3 차원으로 정합 한다. 이때 사용하는 시점의 개수를 달리하며 정확도에 미치는 영향을 분석하여 실험적으로 정확도가 높은 최소의 시점 개수를 정하였다. 또한, 정합 한 3D 뼈대를 모션 캡쳐(motion capture) 센서와 비교하여 제안하는 알고리즘에 의해 3D 포즈 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.269-272
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• 2009

본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.19-24
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• 2001

본 논문에서는 해안지역의 광학 영상을 사용하여 수치 표고 모형을 생성하는데 있어서의 문제점을 분석하고, 해결방법을 제시하였다. 수치 표고 모형을 생성하기 위해서는 영상 정합, 절대 표정, 영상 편집 및 영상 보간 등의 과정을 거치게 된다. 기존 영상 정합 및 보간 방법의 경우 해안 지역에 대한 고려가 없어 바다에서도 표고값이 계산된다. 그러나 영상 상에서 바다에 해당하는 지역은 특성이 존재하지 않아 정확히 정합점을 찾기 어려워 대부분의 경우 이렇게 계산된 표고값은 심각한 오차로 이어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 영상 정합과 영상 보간에 있어서 해안선에 대한 고려를 통해 생성된 수치 표고 모형의 정확도를 높이고자 한다. 이와 같은 방법을 통해 생성한 수치 표고 모형은 정확도와 생성시간에 있어서 상용 소프트웨어 보다도 우수하다. 또한 본 논문에서 제시한 방법은 해안 지역의 영상 뿐만 아니라 산악이나 도시 지역에 적용될 수 있다.