The purpose of this study is to analyze traditional stereo images (stereopsis), and study electronic methods to create stereo images using computer graphics technology on visualization of computer. Computer system can process image data and show results on its display. In the early days of computer era, most scientific research data was printed on paper as a procession of digits. These days, the visualization of computer graphics has a precise and realistic quality in its imaging technology. Some technological advances have been developed to not only display 2-dimensional geometry but also 3-dimensional stereo images to simulate virtual reality. In this study, [ have discussed the history of stereopsis, principles of stereo images and technological developments. Also I analyzed the components of stereo images, optical and electronic methods and visual systems which are used in computer graphics technology. I developed my own theories on possibilities for new methods of 3-dimensional stereo images.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.319-321
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2020
스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.424-427
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1999
적은 연산으로 정확한 정합점을 추출한다는 것은 고전적인 스테레오비전의 가장 큰 단점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 효과적인 정합점 검출 알고리듬이 많이 연구되고 있으나, 뚜렷한 해결 방법은 없다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 문제점들을 해결 할 수 있는 거울을 이용한 스테레오 비전 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보다 저렴한 가격으로 스테레오 시스템을 구추할 수 있으며, 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 거울에 반사된 오른쪽과 왼쪽 영상은 거울의 각도에 의해서 동일 이미지 평면의 좌우에 촬상이 된다. 같은 이미지 평면에 촬상된 두 영상의 epipolar line은 x축과 평행한 scan line을 갖는다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 정합점을 추출하기 위한 epipolar 검출 알고리듬이 필요하지 않고 한 대의 카메라만을 사용하기 때문에 칼리브레이션 과정을 간략화 할 수 있다. 또한 동일한 이미지 평면에 오른쪽 이미지와 왼쪽 이미지가 촬상되기 때문에 두 영상의 명암도 차이를 보정하기 위한 정규화 작업도 필요하지 않다. 위와 같은 장점은 고전적인 스테레오 비전에서 발생되는 문제점들을 효과적으로 보완한다. 본 논문에서 제안된 시스템에 대한 프로토타입을 제작하여 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.149-152
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1998
정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.171-174
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2003
This paper is a study on the 3D infrared image enhancement with Stereoscopic algorithm on still infrared image. The adapted stereo method is that the depth is extracted by comparison with right-left image, and the enhanced 3D infrared image by matching based on feature is realized. As the result of experiment this method forced the more smooth edge lines of 3D infrared images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.577-581
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2003
The 3D infrared image enhancement with Stereoscopic algorithm on still infrared image is presented. The adapted stereoscopic method is that the depth is extracted by comparison with right-left image, and the enhanced 3D infrared image by matching based on feature is realized. As the result of experiment this method forces a 3D infrared image by the edge lines to be more smooth.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.227-228
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2008
본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.1157-1163
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2000
In this paper, we present a novel and practical stereo vision system that uses only one camera and four mirrors placed in front of the camera. The equivalent of a stereo pair of images are formed as left and right halves of a single CCD image by using four mirrors placed in front of the ten of a CCD camera. An object arbitrary point in 3D space is transformed into two virtual points by the four mirrors. As in the conventional stereo system, the displacement between the two conjugate image points of the two virtual points is directly related to the depth of the object point. This system has the following advantages over traditional two camera stereo that identical system parameters, easy calibration and easy acquisition of stereo data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.3
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pp.331-341
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2002
In order to extract 3-dimensional information from 2-D image, stereo images are prerequisite. Moreover, for the measurement of moving objects, the synchronized sequential stereo images have to be captured and image matching should be implemented for determining the location of moving objects. In this research, a simple method computing 3-dimensional coordinates from sequential images of moving objects was implemented. The sequential stereo images were captured by a video camera with a beam splitter. Once video images were digitalized by frame grabber, the interest points were extracted and matched in each stereo image, and the coordinates of center of them are calculated using weighted average method. Then, 3-dimensional coordinates of moving objects were computed by DLT algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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