• 한국측량학회지
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• 제29권1호
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• pp.101-109
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• 2011

본 논문에서는 다중 항공영상을 이용한 영상정합기법과, 그 성능을 향상시키기 위한 시도들에 대해 기술한다. 일반적으로 영상간의 정합은 하나의 기준영상을 기준으로 다른 영상과의 밝기값 상관계수를 이용한 유사도 분석으로 진행된다. 제안된 다중 영상 정합기법 알고리즘은 처리할 지역을 일정크기의 구역으로 나누고 각 구역에서 가장 정사영상에 가까운 영상을 기준으로 하여 Object space상에서 처리할 수 있는 방식이다. 이 방식을 통해 영상의 위치에 상관없이 균등한 품질의 DEM이 생성 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 차폐탐지 및 생성된 차폐지도를 통한 성능 향상 실험을 하였으며 그 결과 더욱 정확한 3차원 정보의 표현이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.634-639
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• 2012

본 논문에서는 다수의 영상에서 발견된 특징점의 정확한 정합을 위한 비선형 최적화 기법을 제안한다. 영상에서 발견된 특징점은 선형 해법에 의해 다수의 영상간의 변환을 구할 수 있지만 큰 오차를 수반하게 된다. 이는 영상이 생성되는 모델이 비선형이며, 다수시점간의 운동역시 비선형의 형태를 띄기 때문이다. 하지만 다수의 영상의 비선형 최적화는 일반적인 비선형 해법을 도입하였을 때에는 복잡도가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Levenberg-Marquardt 비선형 최적화 방법의 희박해법(Sparse solution)을 이용하여 다수의 특징점간의 변환을 구하는 방법을 보인다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.171-176
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• 2004

Image matching is fundamental process in photogrammetry and computer vision to identify and to measure corresponding features on the multiple images. Uniqueness of the matching entities and robustness of the algorithm are the key issues that have influence on quality of the matching result. The optimal solution could be obtained by utilizing appropriate matching entities in the first place. In this study, candidate matching points were extracted by interest operator, and an area-based matching method was applied with characteristics of the gray value distribution as the matching entities. The characteristic information is based on the concept of "intrinsic image" (or parameter image). The information was utilized as additional and/or complementary matching entities. Matching on interest points with the characteristic information resulted in high quality of matching because matching windows were created with surrounding pixels of the interest points that contain distinct and unique features. The experiment shows that matching quality and reliability increase by exploiting interest operator, and the characteristic information has potential to be matching entity.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.1431-1438
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• 1995

In this paper, we present a multiple-view stereo matching method in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera. Also we analyze the obtainable depth precision to show that multiple-view stereo increases the virtual baseline with single-view stereo. This method decides candidate points for correspondence in each image pair and then search for the correct combinations of correspondences among them using the geometrical consistency they must satisfy. Adantages of this method are capability in increasing the accuracy in matching by using the multiple stereo images and less computation due to local processing. This method computes 3-D depth by averaging the depth obtained in each multiple-view stereo. We show that the resulting depth has more precision than depth obtainable by each independent stereo when the position of image feature is uncertain due to image noise. This paper first defines a multipleview stereo agorithm in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera and analyze the obtainable precision of computed depth. Then we represent the effect of removing the incorrect matching candidate and precision enhancement with experimental result.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.483-484
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• 2006

This paper introduces an improved surface matching algorithm that can be used to reconstruct the surface topography of an object that is scanned from multiple overlapping regions by an AFM. The essence of the image matching technique is stitching two neighboring images intentionally overlapped with each other. To enhance the computational efficiency, this paper introduces a pyramid matching algorithm which makes use of reduced images for primary images. The results show that the proposed image pyramid matching algorithm is useful fer enhancing the computational efficiency.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.568-571
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• 2005

This paper introduces a correlation-based surface matching algorithm that can be used to reconstruct the surface topography of an object that is scanned from multiple overlapping regions by an AFM. The image matching technique is applied to two neighboring images intentionally overlapped with each other. To account for the inaccuracy of the coarse stage implemented in AFM, all the six axes including the rotational degrees of freedom are successively matched to maximize the correlation coefficient. The results show that the proposed 6-axes image matching method is useful for expanding the measurement range of AFM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.51-58
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• 2011

원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.633-644
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• 2004

본 논문에서는 기존 NTSS 알고리즘을 다중해상도(MR : Multiple Resolution)기법을 이용하여 NTSS-3 레벨 알고리즘으로 제안하였다. 고속 블록정합 알고리즘은 패턴 방식에 따라 속도에 많은 영향을 미치는데 본 논문에서는 기존 NTSS의 패턴 방식과 다른 다중해상도 기법을 이용한 레벨에 따른 블록정합 알고리즘을 제안하였다. 블록 정합알고리즘에서 국부최소화 문제(Local minima problem)로 발생하는 화질 저하를 개선하기 위해 MC(Multiple Candidate)라는 다중후보를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법을 FS와 비교하면 16배의 탐색 속도론 나타내었고 기존 고속 블록 정합 알고리즘인 NTSS 방식에 비교 할 때 PSNR값에 있어서는 0.11-0.12(dB) 화질이 개선되었으며 속도 면에서도 0.1배 향상되었고 탐색점 대비 화질개선이 우수함을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.81-86
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• 2004

This paper describes self-localization of a mobile robot from the multiple candidates of landmarks in outdoor environment. Our robot uses omnidirectional vision system for efficient self-localization. This vision system acquires the visible information of all direction views. The robot uses feature of landmarks whose size is bigger than that of others in image such as building, sculptures, placard etc. Robot uses vertical edges and those merged regions as the feature. In our previous work, we found the problem that landmark matching is difficult when selected candidates of landmarks belonging to region of repeating the vertical edges in image. To overcome these problems, robot uses the merged region of vertical edges. If interval of vertical edges is short then robot bundles them regarding as the same region. Thus, these features are selected as candidates of landmarks. Therefore, the extracted merged region of vertical edge reduces the ambiguity of landmark matching. Robot compares with the candidates of landmark between previous and current image. Then, robot is able to find the same landmark between image sequences using the proposed feature and method. We achieved the efficient self-localization result using robust landmark matching method through the experiments implemented in our campus.