• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.371-376
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• 2002

본 논문은 영역 분할에 기반한 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정함을 수행한다. 이후, 획득된 각 샘플점들의 변위를 이용하여 평면의 방정식을 통해 내부 변위를 보간함으로써 연산 시간을 감축함과 동시에 영역 내부의 단계적인 변위의 변화를 추정할 순 있다. 제안된 방법에 따르면, 분할된 영역을 사용함으로써 분할영역 자체가 구속 조건이 되어 특징 기반 기법들의 단점인 변위 보간의 문제점을 해결할 수 있다. 특히, 복수의 샘플점들 간의 변위차를 이용함으로써 영상 평면에 대해 깊이 방향으로 기울어진 영역 평면에 대한 변위의 기울기를 보간할 수 있음에 기인하여 조밀한 변위 맵을 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.2
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• pp.132-142
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• 2014

Stereo camera is drawing attention as an essential sensor for future intelligence robot system since it has the advantage of acquiring not only distance but also other additive information for an object. However, it cannot match correlated point on target image for low textured region or periodic patterned region such as wall of building or room. In this paper, we propose a stereo matching technique that increase the matching performance by fusing belief propagation stereo matching algorithm and local distance measurements of 2D-laser range finder in order to overcome this kind of limitation. The proposed technique adds laser measurements by referring quad-tree based segment information on to the local-evidence of belief propagation stereo matching algorithm, and calculates compatibility function by reflecting over-segmented information. Experimental results of the proposed method using simulation and real test images show that the distance information for some low textured region can be acquired and the discontinuity of depth information is preserved by using segmentation information.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1930-1931
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• 2011

세계적으로 많은 연구원들이 3차원 모델링에 대하여 연구하고 있다. 특히 무인자동차의 주행을 위한 센서시스템, 경로생성, 3차원 월드모델링 방법 등에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 도시환경복원을 위한 방법을 제안한다. 전체적인 시스템은 다중센서(스테레오 카메라, DGPS, IMU), PC, 이동로봇(전기차)으로 구성하였다. 스테레오 카메라를 통해 들어오는 이미지는 스테레오 정합기법을 이용하여 지역좌표계의 3차원 점군을 획득하는데 이용되며, DGPS와 IMU를 통해 얻은 정보는 이동로봇의 위치를 추정하는데 이용된다. 지역좌표계의 3차원 점군과 이동로봇의 위치를 융합하면 세계좌표계의 3차원 점군을 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 도시환경을 복원을 시행하였다. 또한 스테레오 정합기법을 통해 얻어지는 점군의 중복복원을 회피하기 위하여 임시추적을 이용한다. 임시추적을 통해 동일한 점으로 판단되는 경우 중복복원을 방지하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 3차원 도시환경 복원을 수행하여 점군으로 표현하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.429-436
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• 2005

A simple stereo matching algorithm using population-based incremental learning(PBIL) is proposed in this paper to decrease the general problem of genetic algorithms, such as memory consumption and inefficiency of search. PBIL is a variation of genetic algorithms using stochastic search and competitive teaming based on a probability vector. The structure of PBIL is simpler than that of other genetic algorithm families, such as serial and parallel ones, due to the use of a probability vector. The PBIL strategy is simplified and adapted for stereo matching circumstances. Thus, gene pool, chromosome crossover, and gene mutation we removed, while the evolution rule, that fitter chromosomes should have higher survival probabilities, is preserved. As a result, memory space is decreased, matching rules are simplified and computation cost is reduced. In addition, a scheme controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities, like a result of coarse-to-fine matchers. Because of this scheme, the proposed algorithm can produce a stable disparity map with a small fixed-size window. Finally, an alterative version of the proposed algorithm without using probability vector is also presented for simpler set-ups.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.443-445
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• 1998

스트레오 영상 처리에 있어서 가장 중요한 단계는 좌우 영상간의 일치점을 찾는 영상 정합 단계라고 할 수 있다. 일반적인 영상 정합 방법으로는 영역 기반에 의한 방법과 특징점에 기반한 방법으로 나누어질 수 있다. 영역 기반의 방법은 많은 계산량을 필요로 하는 단점이 있으며, 특징점에 기반한 방법은 처리 속도는 향상시킬 수 있으나 전체적인 변이도를 구할 수 없는 단점이 있다. 한편 이미지 데이터 자체의 애매함이나 잡음, 처리 과정에서 발생하는 모호성, 인식과 해석 단계에서의 불확실한 지식등을 효과적으로 다루기 위해 퍼지 기법을 이용한 영상 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 각 픽셀의 밝기를 소속함수 값으로 변환한 후, 이 소속함수 값을 이용하여 좌우 영상의 일치점을 찾는 퍼지 스테레오 정합 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 몇 가지 스테레오 영상에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1879-1882
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• 2003

본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.4
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• pp.461-472
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• 2005

In this paper, we propose face feature extraction algorithm through stereo image's matching value. The proposed algorithm detected face region by change the RGB color space of skin color information to the YCbCr color space. Applying eye-template from extracted face region geometrical feature vector of feature about distance and lean, nose and mouth between eye extracted. And, Proposed method could do feature of eyes, nose and mouth through stereo image's matching as well as 2D feature information extract. In the experiment, the proposed algorithm shows the consistency rate of 73% in distance within about 1m and the consistency rate of 52%in distance since about 1m.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.119-122
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• 2011

The Stereo vision using belief propagation algorithm that has been studied recently yields good performance in disparity extraction. In this paper, BP algorithm is proved theoretically to high precision for a stereo matching algorithm. We derive disparity map from stereo image by using Belief Propagation (BP) algorithm and area-based matching algorithm. Two algorithms are compared using stereo images provided by Middlebury web site. Disparity map error rate decreased from 52.3% to 2.3%.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.3
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• pp.173-180
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• 2005

This paper proposes an effective algorithm that combines both the stereo matching and the marching cube algorithm. By applying the stereo matching technique to an image obtained from various angles, 3D geometry data are acquired, and using the camera extrinsic parameter, the images are combined. After reconstructing the combined data into mesh using the image index, the normal vector equivalent to each point is obtained and the mesh smoothing is processed. This paper describes the successive processes and techniques on the 3D mesh reconstruction, and by proposing the intermediate iso- surface algorithm. Therefore it improves the 3D data instability problem caused when using the conventional marching cube algorithm.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.5 no.4
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• pp.257-263
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• 2004

This paper is related to the object-based stereo matching algorithm which makes it possible to estimate inner-region disparities for each segmented region. First, several sample points are selected for effectively representing the segmented region, Next, stereo matching is applied to the small area within segmented region which existed in the neighborhood or each sample point. Finally, inner-region disparities are interpolated using a plane equation with disparity of each selected sample. According to the proposed method, the problem of feature-based method that the depth estimation is possible only in the feature points can be solved through the propagation of the disparity in the sample point into the inside of the region. Also, as selecting sample points in contour of segmented region we can effectively suppress obscurity which is occurred in the depth estimation of the monotone region in area-based methods.