도로 동영상의 차량 추적 시스템은 영상 내 추적 구간을 확장하는 일이 중요하다. 본 논문에서는 추적 구간을 넓히기 위하여 모자익 기법을 제안하였다. 동영상 모자익의 가장 어려운 문제는 프레임마다 동일한 대응점을 알아내는 데 있다. 본 논문에서는 미리 예측된 영역에서의 컬러 상관관계를 이용하여 흔들린 대응점을 탐지하고 또한 가려진 부분이나 돌발 상황에 대해서는 투영 변환만으로도 최적 근사 대응점을 찾아낼 수 있는 탐색 방법을 제안하여 실제 도로 동영상에서 실험 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.631-633
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2000
본 논문에서는 삼차원 plenoptic 함수인 concentric mosaics의 단점을 개선한 원통형 맵을 사용한 삼차원 plenoptic 함수를 제시한다. Concentric mosaics는 모자익을 샘플링 데이터로 사용하므로 샘플링 과정이 어렵고, 시점의 방향이 항상 원에 접하기 때문에 물체를 여러 시점에서 자유롭게 관찰하는데 한계가 있다. 원통형 맵을 이용한 삼차원 plenoptic 함수는 원통형 맵을 사용하므로 모자익에 비해 생성 과정이 쉬우며 시점의 방향이 자유로우므로 환경의 네비게이션 뿐만 아니라 물체의 관찰도 렌더링 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.271-273
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1998
본 논문에서는 최근 발달된 컴퓨터 버전의 이미지 처리 기법들을 활용하여 이미지의 기본 속성(primary features)을 정의하고 이미지 검색에서의 효용성을 실험을 통하여 분석한 결과를 제시한다. 기본 속성으로는 색상, 질감, 모자익, 위치정보등을 선정하여 샘플 이미지들에 대한 속성값들을 데이터베이스로 저장하고 시각 질의들을 처리하는 검색 시스템 원형을 구현하여 실험하였다. 정의된 4가지 기본적 속성 중 색상, 질감, 모자익을 이용하는 내용 기반 검색이 기존 시스템과 비교하여 검색 적중률이 향상됨을 보였다. 제안된 이미지의 기본 속성들을 이용하면 실제 이미지 데이터베이스에 대한 질의 처리에 활용할 수 있는 인덱스를 구성할 수 있을 것이다.
In general, image-based virtual environment is represented by panoramic images created by image mosaic algorithm. The cylindrical panoramic image supports the fixed-viewpoint navigation due to the constraints of construction. Shum proposed concentric mosaics to allow users to navigate freely within a circular area[10]. It is constructed by a sequence of images which is acquired from a regularly rotating camera. Concentric mosaics technique, proposed by Shum, is considered as 3D plenoptic function which is defined three parameters : distance, height and angle. In this paper, we suggest an effective method for creating concentric mosaics, in which we first align a set of strip images on the cylinder plane and stitch the aligned strips to build a panoramic image. The proposed method has no constraints such as regular panning motion of camera. Furthermore, our proposed method minimizes the use of interpolation image to create a novel view images from the concentric mosaics. It allows the result image on a novel view to have better quality with respect to the number of input images.
The purpose of this paper is to develop an algorithm of classification and interpretation of seafloor based on side scan sonar data. The algorithm consists of mosaicking of sonar data using navigation data, correction and compensation of the acouctic amplitude data considering the charateristics of the side scan sonar system, and segmentation of the seafloor using digital image processing techniques. The correction and compensation process is essential because there is usually difference in acoustic amplitudes from the same distance of the port-side and the starboard-side and the amplitudes become attenuated as the distance is increasing. In this paper, proposed is an algorithm of compensating the side scan sonar data, and its result is compared with the mosaicking result without any compensation. The algorithm considers the amplitude characteristics according to the tow-fish's depth as well as the attenuation trend of the side scan sonar along the beam positions. This paper also proposes an image segmentation algorithm based on the texture, where the criterion is the maximum occurence related with gray level. The preliminary experiment has been carried out with the side scan sonar data and its result is demonstrated.
To acquire seabed information, the mosaic images of the seabed were generated using Side Scan Sonar. Short time energy function which is needed for slant range correction is proposed to get the height of Tow-Fish to the reflected acoustic amplitudes of each ping, and that leads to a mosaic image without water column. While generating mosaic image, maximum value, last value and average value are used for the measure of a pixel in the mosaic image and 3-D information was kept by using acoustic amplitudes which were heading for specific direction. As a generating method of mosaic image, low resolution mosaic image which is over 1m/pixel resolution was generated for whole survey area first, and then high resolution mosaic image which is generated under 0.1m/pixel resolution was generated for the selected area. Rocks, ripple mark, sand wave, tidal flat and artificial fish reef are found in the mosaic image.
In this paper, we describe a fast image mosaic method for constructing a large-scale image with video image captured from cameras that are arranged in radial shape. In the first step, we adopt the phase correlation algorithm to estimate the horizontal and vertical displacement between two adjacent images. Secondly, we calculate the accurate transform matrix among those cameras with Levenberg-Marquardt method. In the last step, those images are stitched into one large scale image in real-time by applying the transform matrix to the texture mapping function of DirectX. The feature of the method is that we do not need to use special hardware devices or write machine-level programs for Implementing a real-time mosaic system since we use conventional graphic APIs (Application Programming Interfaces), DirectX for image synthesis process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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