• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.533-540
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• 2004

본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서 분류 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform), 및 3-D SPIHT(three-dimensional set partitioning in hierarchical trees) 알고리즘(algorithm)을 이용하여 인공위성 화상 데이터에 존재하는 대역내 중복성 (intraband redundancy)과 대역간 중복성 (interband redundancy)을 효과적으로 제거하는 새로운 압축 방법을 제안하였다. 대역간 중복성을 제거하기 위해 웨이블린 영역에서의 분류 정보를 이용하여 영역별 대역간 예측을 행한다. 영역별 대역간 예측에 의해 복원되는 화상들은 예측 오차로 인해 원 화상 (original image)과 차 화상 (residual image)을 가진다. 이 차 화상들 간에 존재하는 대역간 중복성을 제거하기 위하여 KLT를 행한다. 웨이블릿 변환 (wavelet transform)과 KLT를 행하여 대역내 및 대역간 크기 순서로 재정렬된 변환 계수들을 3-D SPIHT 알고리즘을 이용하여 부호화 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 다분광 화상 데이터에 대하여 압축 실험을 행하여 제안한 방법이 기존의 방법들 보다 동일한 여러 비트율 (bit rate)에서 평균 PSNR (peak signal-to-noise ratio)이 0.12∼3.83㏈ 향상됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.112-118
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• 2014

본 연구는 칼라기반에서 단일 이동객체 추적을 다루고 있다. 우선 매 영상에서 이동객체 영상의 밝기 변화에 따른 추적 약점을 개선하기 위해 기존의 Camshift 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘도 추적중인 물체와 색상이 같은 주변 물체가 존재할 경우 불안정한 추적을 보여주었는데 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 픽셀기반의 특징점 추적을 수행하는 KLT 알고리즘은 칼라기반의 Camshift의 단점을 보완할 수 있다. 실험 결과 제안된 병합 방법은 기존의 추적단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 실험으로 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.134-136
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• 1986

In this paper, a new power spectral estimation technique is presented. At first, by transforming the original data with the Karhunen-Loeve Transform(KLT), we can reduce the amount of the redundant information. Next, by modeling the transformed data by means of the autoregressive(AR) model and then applying the least-squares parameter estimation algorithm to this model, even more accurate spectrum estimates can be obtained. The KLT is the optimum transform for signal representation with respect to the mean-square error criterion. And the least-squares method is used to overcome the inherent shortcomings of popular burg algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.629-644
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• 2010

A real-time image georeferencing system requires all inputs to be determined in real-time. The intrinsic camera parameters can be identified in advance from a camera calibration process while other control information can be derived instantaneously from real-time GPS/INS data. The bottleneck process is tie point acquisition since manual operations will be definitely obstacles for real-time system while the existing extraction methods are not fast enough. In this paper, we present a fast-and-automated image matching technique based on the KLT tracker to obtain a set of tie-points in real-time. The proposed work accelerates the KLT tracker by supplying the initial guessed tie-points computed using the GPS/INS data. Originally, the KLT only works effectively when the displacement between tie-points is small. To drive an automated solution, this paper suggests an appropriate number of depth levels for multi-resolution tracking under large displacement using the knowledge of uncertainties the GPS/INS data measurements. The experimental results show that our suggested depth levels is promising and the proposed work can obtain tie-points faster than the ordinary KLT by 13% with no less accuracy. This promising result suggests that our proposed algorithm can be effectively integrated into the real-time image georeferencing for further developing a real-time surveillance application.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.661-664
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• 2006

본 논문에서는 특징기반 물체추적을 위해 많이 사용되고 있는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘을 소개하고, 이 알고리즘을 이용한 특징점(corner) 추출시, 영상에서 잡음의 영향이 KLT 알고리즘의 성능에 어떤 영향을 미치는지 잡음이 포함된 영상과 포함되지 않은 영상을 이용하여 안정된 특징점 추출을 위한 실험을 실시하고 비교 분석하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.77-80
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• 2010

The demand for human security significantly promotes the development of surveillance applications using a multi-sensor integrated UAV system. For more sophisticated operations, the system should provide a sequence of images rectified in a ground coordinate system in realtime. This rectification requires accurate position and attitude of the camera at the time of exposure of each image, which can be estimated through an Aerial Triangulation process using the GPS/INS data and tie points between adjacent images. In this work, the KLT tracker is utilized to obtain the tie points. To satisfy the realtime requirements, we present an approach to speed up the tracker by supplying the initial guessed positions of tie points based on the exterior orientation. The experimental results show that, when the guessed positions are supplied, the KLT tracker consumed less computational time than the ordinary KLT which is more suitable to be incorporated into the realtime image georeferencing process.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.204-207
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• 2002

The current paper proposes a new multispectral image data compression algorithm that can efficiently reduce spatial and spectral redundancies by applying classified prediction, a Karhunen-Loeve transform (KLT), and the three-dimensional set partitioning in hierarchical trees (3-D SPIHT) algorithm In the wavelet transform (WT) domain. The classification is performed in the WT domain to exploit the interband classified dependency, while the resulting class information is used for the interband prediction. The residual image data on the prediction errors between the original image data and the predicted image data is decorrelated by a KLT. Finally, the 3D-SPIHT algorithm is used to encode the transformed coefficients listed in a descending order spatially and spectrally as a result of the WT and KLT. Simulation results showed that the reconstructed images after using the proposed algorithm exhibited a better quality and higher compression ratio than those using conventional algorithms.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1431-1434
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• 2005

In the steel production line, the molten metal of a furnace is transformed into billet and then moves to the heating furnace of the hot rolling mill. This paper describes about the development of recognition system for the characters, which was marked at the billet material by use template-marking plate and hand written method, in the steel plant. For the recognition of template-marked characters, we propose PSVM algorithm. And for the recognition of hand written character, we propose combination methods of CCD algorithm and PSVM algorithm. The PSVM algorithm need some more time than the conventional KLT or SVM algorithm. The CCD algorithm makes shorter classification time than the PSVM algorithm and good for the classification of closed curve characters from Arabic numerals. For the confirmation of algorithm, we have compared our algorithm with conventional methods such as KLT classifier and one-to-one SVM. The recognition rate of experimented billet characters shows that the proposing PSVM algorithm is 97 % for the template-marked characters and combinational algorithm of CCD & PSVM is 95.5 % for the hand written characters. The experimental results show that our proposing method has higher recognition rate than that of the conventional methods for the template-marked characters and hand written characters. By using our algorithm, we have installed real time character recognition system at the billet processing line of the steel-iron plant.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.35-42
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• 2012

본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.57-64
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• 2009

본 논문에서는 계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구조를 제안한다. 계층적 KLT 특징 추적기(pyramidal Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)는 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으나 반복연산 과정이 많아 실시간으로 처리하기 어려우므로, 실시간 수행을 위하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 계층적 KLT 추적 알고리즘을 메모리의 용량 및 대역폭의 한계를 극복하고, FPGA의 병렬처리 특성에 적합한 구조로 변환한다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, $720{\times}480$ 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다.