• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.174-181
• /
• 2011

본 논문에서는 적외선 위성영상과 광학 위성영상을 위한 정합방법을 제안하였다. 적외선 영상은 물체에서 방사하는 열에너지를 측정한 것으로, 광학 영상과는 다른 정보를 보여주는 장점으로 많은 분야에 응용된다. 하지만 적외선 영상은 대비가 광학 영상에 비해 낮아, 영상 정합을 위한 특징점 추출 및 매칭을 하기가 어렵다. 이를 극복하기 위해, Modifed SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 사용하여 특징점을 추출 및 매칭하였다. 또한 특징점의 상대적 변별력을 증가시키기 위해, 영상을 블록화해서 Modified SIFT와 RANSAC (RANdom SAample Concensus)을 적용하였다. 마지막으로 오매칭이 있는 블록의 특징점을 제거하기 위해, 각 블록에서 추출된 특징점을 원 영상의 좌표계로 통합해 RANSAC을 다시 한 번 적용하였다. 실험에 사용된 적외선 영상의 파장대역은 3~5um이며, 실험결과 제안된 방법은 적외선과 광학 영상정합에 강인한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권4호
• /
• pp.402-410
• /
• 2006

연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.