An Efficient User Interest Region Stitching Method using the RANSAC Algorithm

이현철; 김강석

doi:10.5626/JOK.2019.46.10.1025

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이현철 (OURAM) 김강석 (아주대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.10

발행연도: 2019.10

수록면: 1,025 - 1,034 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.10.1025

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 초고용량 무선 데이터 전송이 가능한 5G 기술이 등장하면서 360 VR 영상을 활용한 기술들이 주목 받고 있으며 이에 따른 이미지 정합에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘을 활용한 사용자 관심 영역의 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매칭 방법은 RANSAC 알고리즘을 활용하여 사용자가 선택하는 관심 영역에 높은 가중치를 부여하여 이미지 정합을 수행하며, 특히 자연스러운 정합이 요구되는 영역에 대해 선택적으로 수행할 수 있다. 관심영역에 포함되는 대응점들에 가중치를 높게 설정하고 RANSAC 알고리즘의 샘플 선택 시 필수적으로 포함시키되, 몇 개의 특징점을 필수적으로 포함할 것인지에 따라 해당 특정 영역의 매칭 정도를 조절할 수 있다. 관심 영역 매칭 방법은 관심 영역을 설정하는 단계와 관심 영역 안의 대응점의 가중치를 높이는 단계, RANSAC 알고리즘을 활용하여 모델을 생성하고 그 모델을 사용하여 특징점의 Inlier와 Outlier를 설정하는 단계로 나뉘게 된다. 실험 결과, 선택된 관심영역의 대응점 위주로 매칭을 수행함으로써 사용자가 원하는 영역이 좀 더 현실과 유사한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

#이미지 정합 #관심 영역 매칭 #RANSAC #360 VR #Image stitching #interest region matching

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

H. C. Lee and K. S. Kim, "An Improved RANSAC Algorithm Based on Correspondence Point Information for Calculating Correct Conversion of Image Stitching," KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol. 7, No. 1, pp. 9-18, Jan. 2018. (in Korean)

O. Chum and J. Matas, "Matching with PROSAC: Progressive Sample Consensus," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition( CVPR 2005), Vol. 1, pp. 220-226, Jun. 20-25, San Diego, CA, USA, 2005.

V. Fragoso, P. Sen, S. Rodriguez, and M. Turk, "EVSAC: Accelerating Hypotheses Generation by Modeling Matching Scores with Extreme Value Theory," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision. Sydney, Australia, Dec. 2013.

E. Brachmann, and C. Rother, "Neural-Guided RANSAC: Learning Where to Sample Model Hypotheses," arXiv preprint arXiv:1905.04132, May 2019. https://arxiv.org/abs/1905.04132 S. Korman, and R. Litman, "Latent RANSAC," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Salt Lake City, USA, pp. 6693-6702, 2018. https://arxiv.org/abs/1802.07045

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이현철

소속기관 OURAM

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 13 이용수 1,039

김강석

소속기관 부산대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 복합학 > 학제간연구

논문수 99 이용수 10,061

이 논문과 함께 이용한 논문

RANSAC 방법을 이용한 패널 합착 영상의 갭 측정 검사 방법

이승목 , 임재권 한국정보기술학회논문지 2020 .08

전역 경로의 곡선 예측 기반 자율주행차 횡방향 실차제어

박경욱 , 원종진 , 한지형 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 .07

IPM기반 곡선 차선 검출기 하드웨어 구조 설계 및 구현

손행선 , 이선영 , 민경원 외 1명 한국정보전자통신기술학회 논문지 2017 .08

곡선 근사 방식을 이용한 차선 추정 기법

오현찬 , 이웅희 , 정지원 외 6명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2016 .05

RANSAC과 순환최소자승 알고리즘을 이용한 고조파 등가 모델 파라미터 추정 연구

박종일 , 박창현 전기학회논문지 2021 .02

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (19)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)