• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.641-644
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• 2005

This paper introduces an Interactive Feature Extraction (!FE) approach for the registration of satellite imagery by matching extracted point and line features. !FE method contains both point extraction by cross-correlation matching of singular points and line extraction by Hough transform. The purpose of this study is to minimize user's intervention in feature extraction and easily apply the extracted features for image registration. Experiments with these imagery dataset proved the feasibility and the efficiency of the suggested method.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.111-122
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• 2010

본 연구에서는 여러 제조 공정에서 발생하는 주기 신호의 불규칙한 길이를 보정하기 위하여 시불변 특징점 추출 및 정합(Time Invariant Feature point Extraction and Matching, 이하 TIFEM)을 이용한 길이보정 알고리즘을 제안한다. 신호 중간에 길이 변동이 발생 하는 주기신호의 경우 정확하게 길이를 보정하기 위해서는 더 많은 수의 특징점이 필요하며, 추출된 특징점은 신호의 패턴 정보를 포함하고 시간과 크기에 불변한 성질을 가져야 한다. 본 연구에서 제안하는 TIFEM알고리즘은 위의 성질을 가지는 신호 고유의 특성을 추출하고 추출한 특성들을 각각 시점에 해당하는 특성 벡터로 구성한다. 구성된 특성 벡터에서 유효한 벡터만을 걸러내어 길이보정을 위한 특징점으로 선정한다. 선정된 특징점들을 정합한 후 구간별로 길이를 보정하여 보다 정확한 주기 신호의 길이보정을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 반도체 공정에서 발생되는 3종류의 신호를 모방하여 생성한 실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.6-8
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• 2005

Study that uses geometrical information in computer vision is lively. Problem that should be preceded is matching problem before studying. Feature point should be extracted for well matching. There are a lot of methods that extract feature point from former days are studied. Because problem does not exist algorithm that is applied for all images, it is a hot water. Specially, it is not easy to find feature point in endoscope image. The big problem can not decide easily a point that is predicted feature point as can know even if see endoscope image as eyes. Also, accuracy of matching problem can be decided after number of feature points is enough and also distributed on whole image. In this paper studied algorithm that can apply to endoscope image. SIFT method displayed excellent performance when compared with alternative way (Affine invariant point detector etc.) in general image but SIFT parameter that used in general image can't apply to endoscope image. The gual of this paper is abstraction of feature point on endoscope image that controlled by contrast threshold and curvature threshold among the parameters for applying SIFT method on endoscope image. Studied about method that feature points can have good distribution and control number of feature point than traditional alternative way by controlling the parameters on experiment result.

• 한국인쇄학회지
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• 제8권1호
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• pp.71-87
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• 1990

This paper presents a simple algorithm to obtain three dimensional information of an object. In the preprocessing of the stereo matching,feature point informations of stero image must be less sensitive to noise and well liked the correspondance problem. This paper described a simple technique of struture feature extraction of 3-D object and used edge-end point expanding method for unconnected line instade of Hough transform. The feature such as corner point and their angles are used for matching problem. The experimental results show that the described algorithm is a useful method for stereo correspondence problem.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.99-102
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• 2009

In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.124-130
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• 2012

본 논문에서는 현재 진행 중인 MPEG(Motion Picture Experts Group, ISO/IEC JTC1 SC29 WG11)의 표준화 작업 중 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search)의 CE-7(Core Experiment)인 특징점 선택에 대한 방법을 제안한다. 서술자의 경량화를 위해서는 영상으로부터 추출된 많은 수의 특징점들 중에서 영상 정합에 사용될 중요한 특징점들을 선택해야 한다. 본 논문에서는 최 인접 거리 비율 정합(Nearest Neighbor distance ratio matching) 방법에 의해 영상 정합 단계에서 사용되지 않고 버려지는 특징점들을 미리 추출 단에서 제거하는 방법 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 적은 비트 전송률을 요하는 시스템에서 특징점의 낭비를 피할 수 있고 결과적으로 추가적인 특징점을 사용할 수 있으므로 전체적인 성능 향상을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘을 통하여 Pair-wise 정합 실험에서 기존의 Test Model 대비 최고 2.3%의 성공율(True positive rate)의 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.85-92
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• 2019

In this paper, we propose a efficient feature point extraction method that can solve the problem of performance degradation by introducing a preprocessing process when extracting feature points by utilizing the characteristics of 360-degree realistic media. 360-degree realistic media is composed of images produced by two or more cameras and this image combining process is accomplished by extracting feature points at the edges of each image and combining them into one image if they cover the same area. In this production process, however, the stitching process where images are combined into one piece can lead to the distortion of non-seamlessness. Since the realistic media of 4K-class image has higher resolution than that of a general image, the feature point extraction and matching process takes much more time than general media cases.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.728-737
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• 2015

스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.317-327
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• 2016

영상에서 의미 있는 특징점(feature point)의 추출은 제안하는 기법의 성능과 직결되는 문제이다. 특히 나무나 사람 등에서의 가려짐 영역(occlusion region), 하늘과 산 등 객체가 아닌 배경에서 추출되는 특징점들은 의미없는 특징점으로 분류되어 정합과 인식 기법의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 한 장 이상의 멀티 프레임을 이용하여 건물 인식에 필요한 특징점을 분류하여 인식과 정합단계에서 기존의 일반적인 건물 인식 기법의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(scale invariant feature transform)를 통해 일차적으로 특징점을 추출한 후 잘못 정합 된 특징점은 제거한다. 가려짐 영역에서의 특징점 분류를 위해서는 RANSAC(random sample consensus)을 적용한다. 분류된 특징점들은 정합 기법을 통해 구하였기 때문에 하나의 특징점은 여러 개의 디스크립터가 존재하고 따라서 이를 통합하는 과정도 제안한다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 우수하다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.960-966
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• 2017

제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.