• 대한기계학회논문집A
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• 제24권4호
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• pp.991-1000
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• 2000

Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.59-62
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• 2011

A new method is proposed for stereo vision where solution to disparity map is presented in terms of Line constraint and Reliability space -- the first constraint proposes a progressive framework for stereo matching which applies local area pixel-values from corresponding lines in the left and right image pairs. The second states that reliability space based on corresponding points records the disparity and then we are able to apply the median filter in order to reduce the noises which occur in the process. A coarse to fine result is presented after the median filtering, which improves the final result qualitatively. Experiment is evaluated by rectified stereo matching images pairs from Middlebury datasets and has proved that those two adopted strategies yield good matching quantitative results in terms of fast running speed.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권3호
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• pp.461-469
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• 2001

Existing area-based stereo algorithms rely heavily on rectangular windows for computing correspondence. While the algorithms with the rectangular windows are efficient, they generate relatively large matching errors due to variations of disparity profiles near depth discontinuities and doesnt take into account local deformations of the windows due to projective distortion. In this paper, in order to deal with these problems, a new correlation function with 4 directional line masks, based on robust estimator, is proposed for the selection of potential matching points. These points is selected to consider depth discontinuities and reduce effects on outliers. The proposed matching method finds an arbitrarily-shaped variable window around a pixel in the 3d array which is constructed with the selected matching points. In addition, the method take into account the local deformation of the variable window with a constant disparity, and perform the estimation of sub-pixel disparities. Experiments with various synthetic images show that the proposed technique significantly reduces matching errors both in the vicinity of depth discontinuities and in continuously smooth areas, and also does not be affected drastically due to outlier and noise.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.686-692
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• 2022

본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.847-850
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• 2008

오늘날 인간은 기계와의 상호의사소통을 이용하여 기계를 더욱 발전시켜가고 있다. 시각기반인지시스템을 비롯한 여러 HCI(Human Computer Interaction)시스템 중 손가락 제스처를 인식, 추적하는 기술은 HCI 시스템에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이 논문에서는 손가락을 구분하기 위해서 제한된 배경과 복잡한 배경에서의 손가락을 구분할 뿐만 아니라 배경과 전경을 분리하는 차영상을 이용하여 더욱더 효과적으로 손가락을 구분해내는 방법을 이용한다. 손가락을 구분하기 위해서는 미리 정의해놓은 손가락 끝 이미지들과 Template-Matching 을 통하여 손가락을 인식한다. 그리고 인식된 손가락을 추적한 후 미리 정의해놓은 제스처들과 비교함으로써 제스처를 인식한다. 이 논문에서는 차영상과 Template Matching 반을 이용하지 않고 미리 관심영역을 획득한 후 그 영역 안에서 Template Matching 을 수행한다. 그래서, 실행속도 및 반응속도를 줄이는 데 중점을 두고 있으며 더욱 효과적으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.

• ETRI Journal
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• 제34권1호
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• pp.87-97
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• 2012

This study presents an automatic matching method for generating a dense, accurate, and discontinuity-preserved digital surface model (DSM) using multiple images acquired by an aerial digital frame camera. The proposed method consists of two main procedures: area-based multi-image matching (AMIM) and stereo-pair epipolar line matching (SELM). AMIM evaluates the sum of the normalized cross correlation of corresponding image points from multiple images to determine the optimal height of an object point. A novel method is introduced for determining the search height range and incremental height, which are necessary for the vertical line locus used in the AMIM. This procedure also includes the means to select the best reference and target images for each strip so that multi-image matching can resolve the common problem over occlusion areas. The SELM extracts densely positioned distinct points along epipolar lines from the multiple images and generates a discontinuity-preserved DSM using geometric and radiometric constraints. The matched points derived by the AMIM are used as anchor points between overlapped images to find conjugate distinct points using epipolar geometry. The performance of the proposed method was evaluated for several different test areas, including urban areas.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1431-1438
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• 2018

In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.655-661
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• 2020

SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.203-211
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• 1998

정사투영사진 지도는 입체영상에 존재하는 공액점을 수치적으로 탐색하여 높이를 결정하는 수치사진측량 방법을 사용하여 제작되며, 공액점을 자동으로 결정하기 위한 수치영상정합 방법에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 수치영상정합에서 공통적으로 사용되는 영상 피라미드의 4가지 축척 계수 변화와 8가지 기준영역의 크기의 변화에 따른 영역기반정합의 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 각 방법에 대한 영상정합 결과는 l/5,000 수치지도 자료와 비교하였고, 영상정합의 성공률을 분석하여 최적 기준영역의 크기를 결정하였다. 수치지형모델은 결정된 영상정합 결과와 광속조정법을 이용하여 생성하였으며, 수치표고모델과 정사투영사진을 이용하여 정사투영사진 지도를 제작하였다.