본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
본 연구에서는 자이로 미탑재 위성의 자세와 각속도를 결정하기 위해 반작용휠 각속도 정보를 활용하는 기법에 대하여 다룬다. 제안하는 알고리즘은 실제 궤도환경 조건에서도 위성의 자세와 각속도를 최적 추정 및 결정할 수 있도록 반작용횔의 각속도를 활용하여 확장칼만필터를 기반으로 설계하였다. 더욱이, 고려한 조건 중 하나인 외부교란의 추정도 같이 수행할 수 있도록 구성하였다. 알고리즘의 성능검증을 위해 수치 시뮬레이션을 수행하였으며, 반작용휠의 장착형태는 일반적으로 많이 사용되는 피라미드 형상을 가정하였다. 시뮬레이션 결과로부터 알고리즘의 성능과 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 회전을 통해 입력되는 연속 프레임 단위의 평면지문을 효과적으로 정합하여 보다 많은 지문의 특징점 정보를 취득함으로써, 지문 인식율을 높일 수 있는 회전지문 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 가변 투영마스크를 이용한 회전지문 정합 알고리즘은 배경과 평면지문을 분리하는 검출부와 검출된 영상을 순차적으로 투영할 수 있는 투영 마스크 생성부를 갖는다. 또한 정합부에서는 생성된 가변 투영마스크를 중심영상부터 피라미드 형태의 투영법을 이용하여 정합된 회전지문을 취득하였다. 모의실험 결과 평면지문에서 추출되는 특징점수 평균 46.79%, 매칭을 위한 좋은 정보를 포함한 GOOD특징점의 개수는 52.0% 많이 검출됨을 보였다.
최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 농업 기계 시스템에서 사용하기 위한 딥러닝 알고리즘 기반의 프레임 내의 관심 영역 유사성을 이용한 새로운 후방 접근 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 농업 기계 시스템은 후방에서 접근하는 차량만 검출해야 한다. 지나가는 자동차가 검출되면 혼란을 야기할 수 있다. 논문에서는 차량 검출을 위해 딥러닝에서 뛰어난 검출률을 나타내는 Faster R-CNN 모델을 사용하였다. 딥러닝은 뒤에서 접근하는 차량뿐만 아니라 지나가는 차량도 검출하므로 긍정오류 차량을 배제해야 한다. 본 논문에서 이를 해결하기 위해 검출된 프레임에서 관심 영역에 대한 유사성과 평균 에러를 피라미드 형태로 이용하여 접근하는 자동차만 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평균 98.8%의 높은 검출률을 나타내었다.
Optical flow는 물체의 속도 결정과 추적 뿐만 아니라 영상분할과 물체의 3차원 정보로서도 중요하다. 본 논문에서는 OFF(optical flow field)의 해석 즉, OFF 분할을 위하여 3가지 모델과 결합된 피라미드 랭킹방법의 분할 알고리즘을 제시하였다. 제시된 방법에서 각 노드는 노드가 지배하는 영역내의 flow field의 모델을 형성하고, 이 영역들은 최적 적합되는 모델을 취함으로서 상위 레벨상의 노드와 결합되어진다. 또한 각 노드는 노드가 지배하는 화소들과 부모화소의 folw field 모델 사이에서 발생하는 최소제곱오차를 기초로 하여 부모화소와 링크된다. 이와 같은 방법에 의해 기존 방법들에서의 주된 문제점인 잡음에 대한 민감성을 개선할 수 있었고, 이를 실험을 통하여 입증하였다.
본 논문에서는 CS-LBP (Center-Symmetric Local Binary Pattern) 특징과 공간 피라미드를 이용한 BoF (Bag of Features)를 생성하고 이를 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. BoF를 생성하기 위해 영상을 균일한 패치로 나누고, 각 패치 마다 CS-LBP 특징을 추출한다. 행동 분류 성능을 향상시키기 위해 패치들마다 추출한 특징벡터들에 대해 K-mean 클러스터링을 적용하여 코드 북을 생성한다. 본 논문에서는 영상의 지역적인 특성을 고려하기 위해 공간 피라미드 방법을 적용하고 각 공간 레벨에서 추출된 BoF에 대해 가중치를 적용하여 최종적으로 하나의 특징 벡터로 결합한다. 행동 분류를 위해 결정트리의 앙상블로 이루어진 랜덤 포레스트는 학습 단계에서 각 행동 클래스를 위한 분류 모델을 만든다. 가중 BoF가 적용된 랜덤 포레스트는 다양한 인간 행동 영상을 포함하고 있는 Standford Actions 40 데이터를 성공적으로 분류하였다. 또한 기존 방법에 비해 분류 성능이 유사하거나 우수하며, 한 장의 영상에 대해 빠른 인식속도를 보였다.
본 논문은 화상회의를 위한 웨이브렛 변환 부호화에 관하여 연구한 것이다. 먼저, 원영상을 웨이브렛 변환계수의 대역별 특성을 이용하여 다차원의 계층적 피라미드 영상으로 구성하고. 이웃된 프레임 간의 움직임 정보를 구하였다. 그리고. 구해진 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐 셋 필터를 제안하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘과 차영상 알고리즘에 비해 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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