• Title/Summary/Keyword: 맵 생성 알고리즘

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Histogram Block-based Similarity Image Map and Image Stitching Algorithm (히스토그램 블록 기반 유사 영상 맵 생성 및 영상 합성 알고리즘)

  • Yu, Jaeseong;Lee, Eunbyeol;Kim, Harin;Lee, Jeman;Lee, Euisang;Kim, Kyuheon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.40-43
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    • 2016
  • 본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

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Implementing a Depth Map Generation Algorithm by Convolutional Neural Network (깊이맵 생성 알고리즘의 합성곱 신경망 구현)

  • Lee, Seungsoo;Kim, Hong Jin;Kim, Manbae
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.23 no.1
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    • pp.3-10
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    • 2018
  • Depth map has been utilized in a varity of fields. Recently research on generating depth map by artificial neural network (ANN) has gained much interest. This paper validates the feasibility of implementing the ready-made depth map generation by convolutional neural network (CNN). First, for a given image, a depth map is generated by the weighted average of a saliency map as well as a motion history image. Then CNN network is trained by test images and depth maps. The objective and subjective experiments are performed on the CNN and showed that the CNN can replace the ready-made depth generation method.

An Improved K-menas Algorithm Quantization Error in Clusters (클러스터 양자화 에러를 고려한 개선된 K-means 알고리즘)

  • 유성필;권동진;곽내정;박원배;송영준;안재형
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.257-262
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    • 2002
  • 영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.

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Map Creation Algorithm and Initial Attitude Estimation Method for Optical Head Tracker System (광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법)

  • Lee, Young-Jun;Park, Chan-Gook
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.36 no.7
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    • pp.680-687
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    • 2008
  • This paper presents map creation algorithm and initial attitude estimation method for the proposed optical head tracker system. The optical head tracker system consists of the IR stereo cameras and infrared LEDs as features on the helmet. In order for the stereo camera to track the luminous LEDs, it must take in to account the light radiation from the LEDs to determine the position of the center points. The proposed map creation algorithm makes map data about the position of features center points on the helmet frame. Also, initial attitude estimation method is proposed to estimate the initial attitude and position of a pilot head from the camera frame by the use of the feature pattern on the helmet. Therefore, the head motion can be expressed with respect to the body frame of a flight.

Low Sit Rate Image Coding using Neural Network (신경망을 이용한 저비트율 영상코딩)

  • 정연길;최승규;배철수
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.579-582
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    • 2001
  • Vector Transformation is a new method unified vector quantization and coding. So far, codebook generation applied to coding was LBG algorithm. But using the advantage of SOFM(Self-Organizing Feature Map) based on neural network can improve a system's performance. In this paper, we generated VTC(Vector Transformation Coding) codebook applied with SOFM algorithm and compare the result for several coding rates with LBG algorithm. The problem of Vector quantization is complicated calculation and codebook generation. So, to solve this problem, we used neural network approach method.

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An Authoring System for Large-scale 3D Game Map (대규모 지형의 3D 게임맵 구성을 위한 저작 시스템 개발)

  • 김혜선;이동춘;박찬용;장병태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.451-453
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    • 2002
  • 최근 들어, 3D 게임개발이 활발해지면서 게임 맵을 생성하기 위한 저작 시스템 또한 그 필요성을 더해 가게 되었다. 본 논문의 3D 게임 맵 저작 시스템은 맵을 구성하기 위해 자체적인 지형 생성 기능을 제공하며, 다양한 3D 객체 배치 기능, 스크립트 작성 및 시뮬레이션 기능을 제공한다. 특히, 대규모 실외용 지형을 생성하기에 적합하도록 특수화된 지형 구조를 가지고 있으며, 기존의 지형 CLOD 알고리즘을 개선하여 특수화된 지형의 렌더링 속도 문제를 해결하였다. 또한, 사용자가 손쉽게 게임 맵을 생성할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 지원한다.

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Depth map generation method using segmentation and motion information (영역분할과 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성 기법)

  • Kim, Su-Dong;Ahn, Jae-Woo;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Ji-Sang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.116-118
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.

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SLAM based on feature map for Autonomous vehicle (자율주행 장치를 위한 특징 맵 기반 SLAM)

  • Kim, Jung-Min;Jung, Sung-Young;Jeon, Tae-Ryong;Kim, Sung-Shin
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.7
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    • pp.1437-1443
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    • 2009
  • This paper is presented an simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm using ultrasonic for robot and electric compass, encoder, and gyro. Generally, localization based upon electric compass, encoder, and gyro can be measured just local position in workspace. However, actual robot must need an information of the absolute position in workspace to perform its mission, Absolute position in workspace could be calculated using SLAM algorithm. To implement SLAM in this paper, a map is built using ultrasonic sensor and hierarchical map building method. And then, we the map will be transformed into a feature map. The absolute position could be calculated using the feature map and map mapping method. As a test bed, we designed and construct an autonomous robot and showed the experimental performance of the proposed SLAM algorithm based on feature map. Experimental result, we verified that robot can found all absolute position on experiments using proposed SLAM algorithm.

A Study of Brush Stroke Generation Using Color Transfer (칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 연구)

  • Park, Young-Sup;Yoon, Kyung-Hyun
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.9 no.1
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    • pp.11-18
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    • 2003
  • 본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.

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Depth Generation using Bifocal Stereo Camera System for Autonomous Driving (자율주행을 위한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용한 깊이 영상 생성 방법)

  • Lee, Eun-Kyung
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.16 no.6
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    • pp.1311-1316
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    • 2021
  • In this paper, we present a bifocal stereo camera system combining two cameras with different focal length cameras to generate stereoscopic image and their corresponding depth map. In order to obtain the depth data using the bifocal stereo camera system, we perform camera calibration to extract internal and external camera parameters for each camera. We calculate a common image plane and perform a image rectification for generating the depth map using camera parameters of bifocal stereo camera. Finally we use a SGM(Semi-global matching) algorithm to generate the depth map in this paper. The proposed bifocal stereo camera system can performs not only their own functions but also generates distance information about vehicles, pedestrians, and obstacles in the current driving environment. This made it possible to design safer autonomous vehicles.