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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성준영 (광운대학교) 이우주 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
26 - 38 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

원격 탐사 영상 정합을 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링
성준영 전자공학과 2021.01 학위논문
원격 탐사 영상 정합을 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링
성준영 ,  이우주 ,  오승준 방송공학회논문지 2021.01 학술저널

2020

구조물 검출 네트워크 및 특징점 필터링을 이용한 원격 탐사 영상 정합
성준영 ,  이우주 ,  오승준 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링(Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.
#Computer Vision #Deep Learning #Image Registration #Remote Sensing Image #Image Segmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
B. Zitova, J. Flusser, “Image registration methods: a survey” Image and Vision Computing, Vol.21, No.11, pp.977-1000, June 2003. google schola S. Suri, P. Reinartz, “Mutual-information-based registration of terrasar- x and ikonos imagery in urban areas” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 48, No.2, pp.939-949, November 2009. google schola J.P. Kern, M.S. Pattichis, “Robust multispectral image registration using mutual-information models” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol.45, No.5, pp.1494–1505, April 2007. google schola H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L.V. Gool, “Speeded-up robust features (surf)” Computer Vision and Image Understanding, Vol.110, No3, pp.346-359, June 2008. google schola D. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant keypoints” International Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110, January 2004. google schola

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