Image mosaicking is one of the basic and important technologies in the field of application using images. The key of image mosaicking is to extract seamlines from a joint image. The method proposed in this paper for image mosaicking is as follows. The feature points of the images to be joined are extracted and the joining form between the two images is identified. A reference position for detection the seamlines were selected according to the joint form, and an image pyramid was created for efficient image processing. The outlines of the image including buildings and roads are extracted from the overlapping area with low resolution, and the seamlines are determined by considering the components of the outlines. Based on this, the seamlines in the high-resolution image was re-searched and finally the seamline for image mosaicking was determined. In addition, in order to minimize color distortion of the image with the determined seamline, a method of improving the quality of the mosaic image by fine correction of the mosaic area was applied. It was confirmed that the quality of the seamline extraction results applying the method proposed was reasonable.

국내뿐만 아니라 국외에서도 소고기 품질 종합 판정의 과정은 숙련된 인력에 의해 수행되고 있다. 숙련된 전문가라도 주관적인 견해가 포함 될 가능성이 존재하는 현행의 과정을 개선하고, 판정에 필요한 인자(근내지방도, 지방색, 육색 등)를 보다 객관적으로 획득하기 위해 다양한 센서 및 분석법을 활용하는 시도가 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 선행 연구들의 최종 목표인 현장 실용화 단계로의 적용은 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Computer vision 장치로 촬영한 영상을 소고기 품질 판정 과정의 시각 대체 자료로 활용하고, 다양한 영상처리 기법을 이용하여 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자의 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 이 과정에서 소고기 품질 판정에 필요한 주요 인자 중 근내지방도를 본 연구의 대상으로 선정하였으며, 근내지방을 효과적으로 추출하는 영상처리 알고리즘을 도입하고, 본 연구에 적합한 알고리즘을 판단하고자 하였다. 소고기 품질 판정에 사용되는 등심 부위의 RGB 영상을 촬영하였다. 촬영된 영상의 기하학적 왜곡과 색상 왜곡을 보정하여, 영상 획득 과정에서 발생하는 기계적 오차를 최소화 하고자 하였다. 보정된 영상에서 배경을 제거하고, 관심 영역(Region of Interest)을 추출하였다. 추출한 영역에서 근내지방을 추출하기 위해 MSER(maximally stable extremal regions) 알고리즘을 중점으로 사용하였고, 이를 제외한 다양한 영상처리 알고리즘도 적용하여 활용 가능성을 확인하였다. 이를 바탕으로, 추후 연구에서는 소고기 품질 판정의 주요 인자인 근내지방의 추출 알고리즘을 개발하고, 나아가 소고기 품질 판정 시스템 구축을 최종 목표로 하고 있다.

최근 들어 비행정보에 대한 확인기술의 발달과 소형 드론의 지속적인 기술개발로 인하여 이동성과 안정성이 확보된 근접 항공촬영이 가능해졌다. 특히 GPS좌표를 활용하여 경로비행의 위치를 직접 지정함으로써 조사대상지에 대한 경 로비행의 정확성과 안정성이 확보되었으며, 이를 통해 일정한 고도를 유지한 상태에서 정사투영 촬영을 통한 분석이 가능하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 수목의 생육관리와 3D맵핑 시스템의 접목에 착안하여 정밀하고 체계적인 3D 맵핑 도면작성을 활용하여 수목의 시공과 관리측면에서 경제적이고 장기적인 차원에서 수목의 상태를 파악하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 특히 문화재로 지정된 수목의 경우처럼 고부가가치를 지닌 수목에는 활용도가 더 크다 하겠다. 항공사진 촬영에 이용된 UAV는 Mikrokopter사의 회전 익을 이용하였으며, 디지털 데이터의 취득은 Sony α5100을 활용하였다. 항공사진촬영 시 공간해상도를 고려하여 비행고도를 설정하였는데, 계획된 공간해상도 3Cm를 확보하기 위해 비행고도는 대상지를 기준으로 80m로 설정하였으며 촬영 시 종중복율(Endlap) 및 횡중복율(Sidelap)을 45%로 설정하여 항공사진촬영을 실시하였다. 그 결과 약 4개의 스트립 비행 경로를 따라 44개의 Waypoint가 설정되었으며, 비행고도와 속도는 80m, 약 3m/sec로 항공사진촬영을 실시하였다. 연구대상지인 광한루원의 항공사진 촬영을 결과를 살펴 보면 44개의 Wapoint 중 41개 지점에서 촬영되었으며, 취득된 디지털데이터에 비행로그데이터를 적용하여 잔차분 석을 통한 유효성을 검증한 결과 UAV에서 촬영된 41개의 디지털데이터 모두 유효한 데이터로 확인되었다. 3D맵핑 데이터제작 및 DEM분석은 Photoscan을 이용하 여 데이터를 추출하였다. 3D맵핑을 위한 데이터의 정합은 UAV 시스템에서 취득된 디지털영상데이터를 모두 이용하였으며, Photoscan의 자동영상매칭 기능을 이용하여 Point Cloud Data 형식의 데이터를 하나의 데이터로 정렬한 후 이를 바탕으로 Polygon Data 및 Texture로 변환하여 약4.5 ㎝급의 DSM을 생성하였으며, 정사투영 방식의 보정을 통해 약 3cm급의 정사영상데이터를 제작하였다. 취득된 디지털데이터를 통해 구축된 공간정보데이터의 보정 및 정확성 검토를 위해 UAV를 이용하여 취득된 영상과 GPS/INS데이터, 기상기준점 측정 데이터를 기반으로 정확성을 검토하였다. 지상기준점측량은 RTK(Real Time Kinematic)의 GRS80좌표 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였으며, 측량지점은 3곳을 지상기준점으로 선정하였 다. 측정결과 RMSE는 ±5Cm 이내의 정확성을 가지는 것으 로 나타나 정사영상 데이터를 이용한 수목의 수관폭 등에 대한 평면데이터 구축에는 문제가 없는 것으로 파악되었다. 구축된 정사영상 데이터를 분석한 결과 총 25주의(산수 유4, 은행나무7, 소나무9, 단풍나무4, 모과나무1) 수목이 확인되었는데, 이중 산수유와 은행나무는 현장조사를 통해 수목의 종류를 확인하였다. 정사영상 데이터를 바탕으로 최종 생성된 DSM데이터를 살펴보면, 시설물 및 지형에 대한 수치데이터는 정확하게 분석되었으나 수목의 경우에는 총 25주의 수목중 약 50%에 해당하는 12주(단풍나무 3주, 소나무 5주, 산수유 4주)의수목에 대한 3D데이터가 추출되었다. 이러한 이유는 항공촬영을 통한 디지털데이터 구축에 있어 수직부감으로 촬영된 디지털데이터는 수목의 불규칙면에 대한 데이터 구축의 어려움과 수목 일부가 그림자와 중첩됨으로써 그림자로 인식되는 현상, 수목들 중첩되는 구간에 대한 3D데이터 구축이 어려운 것으로 판단되었으며 최근에 식재된 수목(은행나무(7)에서 3D데이터가 생성되지 않는 것으로 나타났다. 따라서 추후 항공촬영에 있어 디지 털 데이터 구축 시 45도 사선 촬영을 포함하여 항공사진촬 영 시간과 시기 등에 대한 보완이 필요할 것으로 판단되며, 3D데이터 구축에 필요한 위치좌표의 참고자료 구축을 위해 다양한 고도에서 항공사진촬영을 실시함과 동시에 지상 촬 영의 병행을 통해 수목개체군에 대한 종합적인 3D데이터 구축이 가능할 것으로 판단된다.

Recently, satellite image data has been widely used in various fields. Extraction of forest information is the field which has great application possibility. Forest type information can be used in forecasting and simulating soil erosion, landslides and debris flow as an important influence factor. Application of satellite imagery has advantages to obtain latest forest type information. NDVI calculated from near infra red band of satellite imagery represents vegetation activity, with seasonal difference of it forest type can be classified. In this study, we analyzed MODIS imagery from 2011 years to 2013 years in Gangwon-do where forest area is large and classified forest type with coniferous and deciduous forests. As a result, there was high correlation between forest type of digital map and it classified from NDVI. The possibility for extraction of forest type information from satellite imagery was confirmed.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

위성 영상을 이용하여 지역을 분류하는 것은 토지피복(이용)을 파악할 수 있는 효율적인 방법 중 하나이다. 하지만 위성 영상 분류 방법 중 가장 널리 사용되는 감독분류방법은 훈련지역의 선정 및 분류자(classifier)에 따라 그 결과가 상이하고 통계적인 전제조건 또한 고려하여야 한다. 한편, 식생의 활력도 등을 파악하기 위해 사용되는 식생 지수는 20여 종에 이르는 다양한 식이 존재하며 이 중에는 도시화지역, 식생지역, 수계지역을 추출하기 적합한 NDBI(Normalized Difference Built-up Index), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 등이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이런 식생지수를 이용하여 Landsat TM 위성영상을 도시화지역, 식생지역, 수계지역이 잘 나타나는 3개의 지수 영상으로 재구성하고 이에 대한 무감독 분류를 실시하여 위성영상을 3가지 지역으로 구분하였다. 연구결과 식생지수 결합방법은 감독분류 방법에 비해 훈련지역의 선정과정이 없으므로 훨씬 수월하게 지역을 부분할 수 있었다. 또한 기준 데이터를 사용한 정확도 평가에 있어서도 두 방법 간 정확도 차가 ±2% 내에 지나지 않았다. 본 연구에서 제시한 방법은 분류에 비해 훈련지역의 표본 분포나 분류항목 간 분리도 등에 대한 통계적인 지식을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 방법적으로도 간편하여 효과적으로 도시지역 추출에 사용될 수 있으리라 생각된다.

인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서도 다양하게 나타난다. 이러한 감성은 성별이나 연령, 민족성 또는 거주 지역에 따라 동일한 칼라영상에 대해 다른 감성평가를 내릴 수 있다는 것이다. 이 개인적 기준은 논리적인 계산에서와 같이 단계적으로 적용되는 것이라기보다는 외부자극이 인식되는 과정에서 동시에 적용되고 주관성, 다의성, 애매 모호성, 상황 의존성이라는 성질을 갖는다. 본 논문에서는 이미지가 가지는 내재정보(RGB 컬러, HSI 공간 등)를 사용하여 특징점을 추출하고, 추출된 특징점에 따른 감성 분류를 사용하여 인간의 감성을 분석하는 감성 인식 모델을 설계하였다.

모션 정보를 포함한 비디오 영상으로 인해 컴퓨터 비젼 분야에서 비디오의 활용은 중요한 연구 분야가 되었다. 또한 실시간에서 사람 모션의 인식과 분석에 대한 관심의 증가하고 있다. 인간 모션 분석의 첫 단계는 비디오에서 움직이는 대상을 추출하는 것이다. 배경차를 이용한 방법은 가장 완전한 특징 데이터를 제공하지만, 조명과 외부 요인 때문에 환경 때문에 동적 장면 변화에 매우 민감하다. 이 연구에서는 적응적인 배경 조정을 사용하여 움직임 없는 배경 비디오에서 전경을 분할하고 검출하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 배경 조정 영상과 모션 영상간의 배경 차이 방법에 의해 배경으로부터 전경을 결정한다. 마지막으로, 비디오에서부터 분할된 사람의 모션을 기반으로 몰입형 2D게임을 개발한다.

  The objective of this paper is to remove noises of image based on the heuristic noises filter and to extract a tumor region by using morphology techniques in breast ultrasound image. Similar objective studies have been conducted based on ultrasound imag

인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

본 논문에서는 입력된 스테레오 영상으로부터 상호관련 있는 견실한 소실점추출 기법을 제안한다. 기존 의 소실점 추출기법들은 단일 영상에 적용하는 방법으로 이를 스테레오 영상에 적용하면 영상 간에 상호관련성이 적은 소실점을 추출하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안한 방법은 입력된 스테레오 영상을 허프 공간으로 변환하고 이 공간상에서 각 영상의 기하특징들을 정합하여 두 영상의 상호관련 있는 기하정보를 추출하도록 하였다. 또한 추출된 기하정보들에 대해서 적절한 범위 내에서 정보를 선택하도록 하여 계산량을 줄였다. 실험을 통해 제안한 방식이 스테레오 영상에서 기존의 소실점 추출 방식에 비해 두 영상사이에 상호관련 있는 기하정보를 얻을 수 있으며, 이 기하정보로부터 보다 견실한 소실점을 추출함을 결과를 통해 알 수 있었다.

본 논문에서는 투영공간변환기법을 이용하여 초고속 DSP camera 기반의 multi-head형 3차원 레이저 스캐너로부터 정확한 3차원 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 실험결과 투영공간변환기법을 적용할 경우 레이저 기반 3차원 스캐너에서 실제 좌표축과 영상 좌표축 사이의 차이에 기인한 비선형 왜곡을 현저하게 감소시켜 registration과 merging후 전신스캐너의 출력 영상의 질이 현저하게 개선될 수 있음을 밝혔다.

This paper explores an image segmentation and representation method using Vector Quantization(VQ) on color and texture for content-based image retrieval system. The basic idea is a transformation from the raw pixel data to a small set of image regions whi

This paper described the effect of subjective approach in case of the human sensibility experiments. The procedure is proceeded subjectively. Human faces are selected as the image presentation media. Pleasant and unpleasant images are selected directly by examiner, And also the image presentation system, which is executed with a computer and has the square-type black box monitor equipment, is manufactured. Images are presented with the step-variation time interval technique. questionnaire test and EEG signal detection data are analyzed. The analysis parameters are a “frequency band integral value” and a “band differential variation ratio”. he results show the high sensibility and fast response. The fact that image presenting repetition alleviates is verified.

This study examined the efficiency of satellite images in terms of detecting wheat cultivation areas, and then analyzed the possibility of climate change through an correlation analysis of time series climate data from the western regions of Gyeongnam province, Korea. Furthermore, we analyzed the effect of climate change on wheat production through a multiple regression analysis with the time series wheat production and climate data. A relatively accurate distribution was achieved on the wheat cultivation area extracted through satellite image classification with an error rate of less than 10% in comparison to the statistical data. Upon correlation analysis with time series climate data, significant results were displayed in the following changes: the monthly mean temperature of the seedling stage, the monthly mean duration of sunshine, the monthly mean temperature of the growing period, the monthly mean humidity, the monthly mean temperature of the ripening stage, and the monthly mean ground temperature. Accordingly, in the study area, the monthly mean temperature, precipitation, and ground temperature generally increased whereas the monthly mean duration of sunshine and humidity decreased. The monthly mean wind speed did not display a particular change. In the multiple regression analysis results, the greatest effect on the production and productivity of wheat as climate factors included the annual mean humidity of the seedling stage, the annual mean temperature of the wintering period, and the annual mean ground temperature of the ripening stage. These results demonstrate that there is a change in wheat production depending on the climate change in the study area. in addition, it is determined that this study will be used as important basic data in the resolution of food security problems based on climate change.

It is important that structure's exact damage analysis and decision-making for recovery when natural disasters cause damage on SOC structure. There are many related studies using geo-spatial data like satellite and aerial images. Recently the interest has increasing about utilizing UAV(Unmanned aerial vehicle). But there are little studies related it. Therefore, we present the extraction method of the shape changes of structure damage using UAV images.

본 연구는 나노 조영제를 이용하여 분자영상을 획득하고 이와 동일한 조건의 일반영상을 획득하여 두 영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 변환하여 분자영상과 일반영상간의 차이를 분석하였다. 현재까지의 분자영상기술은 나노 조영제를 이용한 MR 영상과, PET를 이용한 분자영상 연구가 주류를 이루고 있다. MRI를 이용한 동일병변의 일반영상과 분자영상을 DWT로 분석한 결과 병변이 존재하는 블록에서는 병변이 있음을 예시하여 주는 고주파특징값이 일반영상과 분자영상 모두 더 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 특히 고주파 영역의 특징추출값은 분자영상이 더 높게 나타남을 알 수 있었다.