도시계획이나 설계에 있어서 건물에 대한 3차원자료와 건물 경계선에 대한 요구가 증가되고 있으며 본 연구에서는 DSM과 입체 항공사진영상을 이용하여 건물을 추출하는 방법을 제시하였다. DSM은 DEM과 같이 지형에 대한 정보를 갖고 있을 뿐만 아니라 주변 지형보다 높은 지상 시설물, 즉 건물이나 나무에 대한 정보도 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 두 단계 처리과정을 제시하였으며, 첫 번째 과정은 최우추정과 동적 프로그래밍을 이용한 매칭기법에 의해 DSM을 생성하는 것이다. 제시된 영상정합기법은 입체영상간의 시차차를 찾기 위해 비용함수를 이용하였으며, 영상정합문제 해결을 위해 동적 프로그래밍을 이용하였다. 두 번째 과정은 Sobel 연산자에 의해 항공사진영상으로부터 추출된 경계선정보와 DSM을 이용하여 건물 경계를 검출하는 것이다. DSM과 Sobel 연산자에 의한 경계선 정보를 중첩분석 한 결과 건물 경계를 효과적으로 추출 할 수 있었다.
Jang, Hyo Seon;Kim, Sang Kyun;Lee, Ji Sang;Yoo, Su Hong;Hong, Seung Hwan;Kim, Mi Kyeong;Sohn, Hong Gyoo
한국측량학회지
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제38권5호
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pp.477-486
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2020
Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new approach to representing and finding a holdsite of general 3D curved objects using range data. We develop a three-dimensional generalized Hough transformation which can be also applied to general 3D curved object recognition and which reduces both the computation time and storage requirements. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points which are prespecified arbitrarily and task dependently.
This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.98-101
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2006
In general, stereo images are widely used to remote sensing or photogrametric applications for the purpose of image understanding and feature extraction or cognition. However, the most cases of these stereo-based application deal with 2-D satellite images or the airborne photos so that its main targets are generation of small-scaled or large-scaled DEM(Digital Elevation Model) or DSM(Digital Surface Model), in the 2.5-D. Contrast to these previous approaches, the scope of this study is to investigate 3-D stereo processing and visualization of true geo-referenced 3-D features based on anaglyph technique, and the aim is at the prototype development for stereo visualization system of complex typed 3-D GIS features. As for complex typed 3-D features, the various kinds of urban landscape components are taken into account with their geometric characteristics and attributes. The main functions in this prototype are composed of 3-D feature authoring and modeling along with database schema, stereo matching, and volumetric visualization. Using these functions, several technical aspects for migration into actual 3-D GIS application are provided with experiment results. It is concluded that this result will contribute to more specialized and realistic applications by linking 3-D graphics with geo-spatial information.
사용자 포즈의 3차원 데이터 생성을 통한 3차원 포즈 인식은 2차원 포즈 인식의 문제점을 해결하기 위해서 많이 연구되고 있지만, 3차원 표면 데이터의 방대한 양으로 포즈 인식에서 중요한 특징 추출(feature extraction)이 어렵고 수행 시간이 많이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 3차원 포즈 인식의 두 가지 문제점인 특징 추출의 어려움과 느린 처리속도를 개선하기 위해서 3차원 형상복원 기술로 모델의 3차원 표면 점들로 구성된 데이터를 2차원 데이터로 변환하는 차원 축소(dimension reduction) 방법을 제안한다. 실린더형 외곽점을 이용한 메쉬없는 매개변수화(meshless parameterization) 방법은 방대한 데이터인 3차원 포즈 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 특징 추출과 매칭과정의 연산 속도를 향상 시키며, 특징 추출의 효율성 검증을 위해 간단한 환경에서 실험이 가능한 손 포즈 인식 및 인간 포즈 인식에 적용하였다.
본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
In this paper, we show the realtime 3D reconstruction algorithm with the sliced CT images. The preprocessing is thresholding, labeling, contouring, and extracting dominant point. we reconstruct 3D image with dominant points using dynamic matching technique. The software implemented in Visualc++ 5.0 as a window-based application program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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