KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.224-241
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2015
Multiview plus depth (MVD) videos are widely used in free-viewpoint TV systems. The best-known technique to determine depth information is based on stereo vision. In this paper, we propose a novel local stereo matching algorithm which is radiometric invariant. The key idea is to use a combined matching cost of intensity and gradient based similarity measure. In addition, we realize an adaptive cost aggregation scheme by constructing an adaptive support window for each pixel, which can solve the boundary and low texture problems. In the disparity refinement process, we propose a four-step post-processing technique to handle outliers and occlusions. Moreover, we conduct stereo reconstruction tests to verify the performance of the algorithm more intuitively. Experimental results show that the proposed method is effective and robust against local radiometric distortion. It has an average error of 5.93% on the Middlebury benchmark and is compatible to the state-of-art local methods.
항공영상으로 제작한 고품질의 해빙표면모델은 인공위성 기반 원격탐사 기술 개발을 위한 현장자료 뿐만 아니라 북극 해빙의 정밀한 형상학적 변동 특성 분석에도 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 해빙 표면의 부족한 텍스쳐 정보는 영상정합을 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 고품질 해빙표면 모델 생성을 위한 일환으로 균질한 해빙 표면에 대한 정합비용함수들의 성능 비교 분석을 수행한다. 정합비용함수로는 영상 도메인의 SSD(sum of squared differences), NCC(normalized cross-correlation), ZNCC(zero-mean normalized cross-correlation), 주파수 도메인의 PC(phase correlation), OC(orientation correlation), GC(gradient correlation)를 분석하였다. 텍스쳐 정보량에 따른 정합 성능을 보다 명확하고 객관적으로 분석하기 위해 객체 공간 기반 정합 기법의 원리를 바탕으로 하는 새로운 평가 방법을 도입하였다. 실험결과는 해빙 표면과 같이 텍스쳐 정보가 희박한 지역에 대해서는 정합 지역에 따라 적합한 크기의 탐색창을 가변적으로 적용해야만 정합의 신뢰성 및 정확도 확보가 가능함을 보여주었다. 정합비용함수들 사이에서는 NCC와 ZNCC가 텍스쳐 정보 변화에 대해서 가장 우수한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.
본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.
본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.
The substantial improvement of the signal-to-noise ratio (SNR) can be achieved with small-size samples or low-field MRI system by high-temperature superconducting(HTS) RF coil. The typical HTS RF coil made of HTS thin film is expensive and is limited the coil geometry to planar surface coil. In this study, commercial Bi-2223 HTS tapes was used as RF coil for a 0.35T permanent MRI system. It has advantages of both much lower cost and easier fabrication over HTS thin film coil. SNR gain of the image obtained from the HTS RF coil over a conventional Cu RF coil at room temperature was about 2.4-fold and 1.9-fold using the spin echo pulse sequence and gradient echo pulse sequence respectively.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답함수의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석과 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석 방법을 제안하였다. 일반적으로 기계시스템의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에는 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 심각하게 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 계산상 시스템행렬의 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 초기 유한요소모델의 민감도 결과와 비교하여 우수한 정확성 및 효율성을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 주파수응답을 고려하는 최적설계에 이용하는 경우, 결과의 정확성 및 계산비용 측면에서 매우 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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