• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.460-464
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• 2015

본 논문은 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기 위해 이미지에 ROI를 지정하고 PROSAC 알고리즘을 적용하여 구현한 파노라마 영상 정합을 제안한다. 기존의 방식은 SURF 알고리즘이나 SIFT 알고리즘과 같이 복잡한 연산과 많은 연산 데이터의 알고리즘을 화면 전체에 적용하여 탐색한다. 또한 outlier 제거 알고리즘으로 RANSAC을 적용하여 알고리즘이 가진 무작위성으로 추가적인 검증 시간을 필요로 한다. 본 논문은 파노라마 영상의 특성을 고려하여 ROI를 설정함으로써 불필요한 연산량을 줄이고 outlier 제거 알고리즘을 검증 시간을 줄인 PROSAC 알고리즘으로 채택하여 처리 속도를 개선하였다. 비교 실험은 ARM Cortex-A15가 내장된 ODROID-XU 환경에서 진행 하였다. 제안하는 방식은 기존의 방식보다 처리 시간이 약 54% 개선되었다.

• International Journal of Contents
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• 제9권2호
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• pp.1-7
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• 2013

This paper proposes an efficient matching algorithm based on ASIFT (Affine Scale-Invariant Feature Transform) which is fully invariant to affine transformation. In our approach, we proposed a method of reducing similar measure matching cost and the number of outliers. First, we combined the Manhattan and Chessboard metrics replacing the Euclidean metric by a linear combination for measuring the similarity of keypoints. These two metrics are simple but really efficient. Using our method the computation time for matching step was saved and also the number of correct matches was increased. By applying an Optimized Random Sampling Algorithm (ORSA), we can remove most of the outlier matches to make the result meaningful. This method was experimented on various combinations of affine transform. The experimental result shows that our method is superior to SIFT and ASIFT.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1057-1068
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• 2022

본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.55-61
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• 2019

본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전 평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.101-107
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• 2013

일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1972-1978
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• 2010

AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.420-423
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• 2016

본 논문은 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기 위해 입력 영상의 방향성을 판단하여 ROI를 지정하고 SURF, PROSAC 알고리즘을 적용하는 파노라마 영상 정합 방법을 제안한다. 기존의 파노라마 정합 알고리즘은 SURF 알고리즘이나 SIFT 알고리즘과 같이 많은 연산 데이터가 사용되는 알고리즘을 영상 전체에 적용하여 연산하기 때문에 불필요한 연산 영역을 포함하고 있다. 따라서 본 논문은 입력되는 영상의 방향을 판단한 결과로 영상의 ROI를 지정하여 불필요한 연산을 줄이는 방법을 제안한다. 영상의 방향을 판단하는데 사용하는 센서는 자이로 센서와 가속도 센서를 사용한다. 임베디드 환경에서 자이로 센서와 가속도 센서의 상보 필터를 통한 값 보정은 영상 정합 알고리즘의 처리 시간에 영향을 주지 않기 때문에 실시간 동작이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.442-448
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• 2011

이동 로봇의 위치인식 기술을 위하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시야각이 넓은 어안렌즈를 장착한 단일 카메라를 사용하여 천장의 특징점을 이용한 자기위치 인식에 관한 방안을 제시한다. 여기서는 어안렌즈 기반의 비전 시스템이 가지는 왜곡 영상의 보정, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기반의 강인한 특징점을 추출하여 이전 영상과 이동한 영상과의 정합을 통해 최적화된 영역 함수를 도출하는 과정, 그리고 기하학적 적합모델 설계 등을 제시한다. 제안한 방법을 실험실 환경 및 복도 환경에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-150
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• 2010

무마커 증강현실 시스템은 실내나 옥외 환경에서 자연 물체를 인식하고 매칭하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 비주얼 서술자와 코드북을 사용하여 특징을 추출하고 자연 물체를 인식하는 기법을 제안한다. 증강현실 응용은 동작 속도와 실시간 성능에 민감하기 때문에, 본 연구에서는 멀티 클래스의 자연 물체 인식에 초점을 두었으며 분류와 특징 추출 시간을 줄이는 것을 포함한다. 훈련과 테스트 과정에서 자연 물체로부터 특징을 추출하기 위해 SIFT와 SURF을 각각 사용하고 그들의 성능을 비교한다. 또한, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 다차원의 특징 벡터들로부터 비주얼 코드북을 생성하고 나이브 베이즈 분류기를 이용해 물체를 인식한다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.3-10
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• 2016

본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.