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학술대회자료
저자정보
Seungeon Lee (Yeungnam University) Ohtae Jang (Yeungnam University) Wangheon Lee (Hansei University) Sungho Kim (Yeungnam University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
1,599 - 1,603 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

Comparative Analysis of IR-IR Image Matching Applying the Deep Learning-based Template Matching Techniques
Seungeon Lee ,  Sungho Kim 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2023.10 학술대회자료

2022

Comparative Analysis of IR-IR Image Matching Using Classical Techniques
Seungeon Lee ,  Ohtae Jang ,  Wangheon Lee 외 1명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, after finding feature points and description using classical feature detection and description techniques, this paper compares and analyzes the performance of each classical technique by matching descriptors of the IR-IR images with the FLANN technique and matching with the Homography technique. Usually, these classical techniques are often used in EO images, but recently, in technologies that require a high level of detection such as defense technology, not only EO images but also IR images are being used. Therefore, classical feature detection and description techniques specialized for reflected light are applied to IR-IR images, and their performance is compared, and the limitations of classical techniques are examined. Classical techniques to use include SIFT, SURF, and KAZE.
#IR-IR image registration #Feature detection #IR-IR image feature matching

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. IR-IR image registration
3. Results of classical techniques analysis
4. CONCLUSION
REFERENCES

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