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NTIS 바로가기韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.12 no.4, 2009년, pp.524 - 531
최원철 (한국과학기술원 전자전산학부) , 정직한 (한국과학기술원 전자전산학부) , 박동조 (한국과학기술원 전자전산학부) , 최병인 (삼성탈레스(주)) , 최성남 (삼성탈레스(주))
In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between mult...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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영상정합이란 무엇인가? | 영상정합은 같은 장면이나 물체에 대한 두 개 이상의 영상들의 위치 관계를 대응 시켜주는 과정으로써 다중 영상을 이용한 융합 시스템에서 핵심적인 부분을 차지한다. 영상정합의 대상이 되는 영상들은 단일 센서를 이용하여 시차를 두어 획득한 영상들, 서로 다른 시점에서 획득한 영상들, 혹은 서로 다른 여러 개의 센서로부터 획득된 특성이 다른 영상들에 이르기까지 다양하다[1]. | |
영상정합의 두가지 방법은 무엇이 있는가? | 정합 방법에 따라 영상정합은 크게 두 가지로 분류할 수 있다[2]. 하나는 특징기반 정합 기법이고 다른 하나는 영상기반 정합 기법이다. 특징기반 정합 기법은 정합 하고자 하는 두 영상의 특징량을 추출하고, 추출된 특징량의 공통된 특성 정보를 이용하여 대응 관계를 설정하여 두 영상을 정렬시키는 방법이다. 특징 기반의 정합에 사용하는 특징들로는 특징점, 외곽선 특징, 모서리, 방향성 모서리와 그레디언트 등이 있다. 특징 기반의 정합인 경우 적은 연산량으로 특징을 추출하여 영상정합을 수행할 수 있다는 장점이 있지만, 두 영상에서 추출한 영상 특징점의 정확도가 영상정합의 성능에 많은 영향을 주게 된다. 반면에 영상 기반 정합 기법은 영상의 개별적인 특징을 이용하는 것이 아니라, 영상 전체 화소의 밝기 값의 분포를 이용하여 영상정합을 수행하는 방법으로 상호정보와 정규 상호정보를 이용하는 방법이 있다[3]. | |
다중센서를 이용한 영상융합 시스템이 활용되는 분야는 무엇이 있는가? | 최근 다중센서를 이용한 영상융합 시스템 및 이를 활용한 응용 분야에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료 분야에서 CT, MRI, PET 등의 상호 보완적인 영상정보들을 융합하여 정밀하고 정확한 진단을 내릴 수 있는 도구로 이용하고 있으며, 국방 산업에서 CCD 센서와 적외선 센서 등 서로 다른 파장 대역의 센서 정보를 융합하여 물체 인식 및 추적 시스템의 신뢰성및 정확성을 높이는데 이용하는 경우도 있다. |
B. Zitova and J. Flusser, 'Image Registration Methods : A Survey,' Image and Vision Computing, pp. 977-1000, 2003
J. P. W. Pluim, J. B. A., Maintz, and M. A., Viergever, 'Mutual-Information-Based Registration of Medical Images : A Survey,' IEEE Transactions on Medical Imaging Vol. 22 No. 8, pp. 986-1004, 2003
C. Harris and M. J. Stephens, 'A Combined Corner and Edge Detector', Alvey Vision Conference, pp. 147-151, 1988
F. Shen and H. Wang, 'A Local Edge Detector Used for Finding Corners', Proceedings of 3th International Conference on Information and Communication Security, pp. 1-4, 2001
D. G. Lowe, 'Distinctive Image Features from Scale- Invariant Keypoints', International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, 2004.
V. S., Petrovic and C. S., Xydeas, 'Gradient-Based Multiresolution Image Fusion', IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 13, No. 2, pp. 228-237, 2004.
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