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[국내논문] 그레디언트 히스토그램을 이용한 정합 창틀 크기의 자동적인 결정
Automatic Determination of Matching Window Size Using Histogram of Gradient 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.23 no.2, 2007년, pp.113 - 117  

예철수 (극동대학교 컴퓨터 정보표준학부) ,  문창기 (극동대학교 컴퓨터 정보표준학부)

초록
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본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a new method for determining automatically the size of the matching window using histogram of the gradient in order to improve the performance of stereo matching using one-meter resolution satellite imagery. For each pixel, we generate Flatness Index Image by calculating th...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 1m 급의 고해상도 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트의 히스토그램을 분석하여 스테레오 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 1m 공간해상도를 가지는 도시 지역의 위성영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디 언트의 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 가변시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정합창틀 내 에지 정보에 기초하여 정합 창틀의 크기를 변화시킴으로써 고정된 정합 창틀을 이용하는 스테레오 정합 방법보다 우수한 정합 성능을 얻을 수 있었다.
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참고문헌 (3)

  1. 예철수, 문창기, 전종현, 2007. 방향성 특징벡터를 이용한 스테레오 정합 기법, 제어자동화시스템공학논문지, 13(1): 52-57 

  2. Jawahar, C. V. and Narayanan, P. J., 2002a. Generalised correlation for multi-feature correspondence, Pattern Recognition Letter, 35: 1303-1313 

  3. Jawahar, C. V. and Narayanan, P. J., 2002b. An adaptive multifeature correspondence algorithm for stereo using dynamic programming, Pattern Recognition Letter, 23: 549-556 

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