• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.227-228
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• 2013

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 촬영된 장면의 좌우 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이와 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.766-769
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• 2010

시각 정보는 사람이 정보를 획득 하는데 가장 주요한 수단이다. 시각이라는 수단을 상실한 시각장애인을 위하여 흰 지팡이, Navbelt, MELDOG 등의 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 점자 블록 검출에 대한 연구를 진행한다. 기존 색상 기반 방법의 단점을 보완하기 위하여 스테레오 비전 시스템을 이용하여 장애물이나 벽면을 제거하고, 2차에 걸친 필터링 시스템을 적용하여, 보다 정밀한 후보 영역을 검출하였다. 그리고 윈도우를 이용하여 보행로 판단에 적용함으로 직선의 보행로만 아니라 교차로 형태의 보행로 인식에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.43 no.2
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• pp.54-62
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• 2006

In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Basing on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having $256\times256$ pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05 % on average between the detected and actual location coordinates of the target object.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.1
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• pp.44-49
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• 2016

This paper proposed the method to improve performance of a pixel, which has low accuracy, by applying image segmentation methods based on color and multi-threshold of brightness. Stereo matching is the process to find the corresponding point on the right image with the point on the left image. For this process, distance(depth) information in stereo images is calculated. However, in the case of a region which has textureless, stereo matching has low accuracy and bad pixels occur on the disparity map. In the proposed method, the relationship between adjacent pixels is considered for compensating bad pixels. Generally, the object has similar color and brightness. Therefore, by considering the relationship between regions based on segmented regions by means of color and multi-threshold of brightness respectively, the region which is considered as parts of same object is re-segmented. According to relationship information of segmented sets of pixels, bad pixels in the disparity map are compensated efficiently. By applying the proposed method, the results show a decrease of nearly 28% in the number of bad pixels of the image applied the method which is established.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.133-136
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• 2011

본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.2C
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• pp.166-174
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• 2006

In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Being based on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having 256$\times$256 pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05$\%$ on average between the detected and actual location coordinates of the target object.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.1217-1230
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• 2010

The dynamic programming based methods, a kind of globally optimizing stereo matching methods, has the inherent advantage that the occlusion regions can be found during the process. But it also has a serious drawback of streaking phenomena. This paper focuses on reducing the streaking phenomena by adjusting the penalties in calculating the cost matrix and re-establishing the optimal path in the back-tracing process using the boundary information of the image. Especially we use a pixel expansion method in re-establishing the path, which is the results from expanding the pixel information of the ones just left the boundaries. Experiments with the four image pairs provided by the Middlebury site showed the results that the proposed method has the disparity error ratio of 6.33% and the rank is 29, which is competitive to the best method among the previously published dynamic programming based methods.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.4
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• pp.164-174
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• 2015

In a real scenario, radiometric change has frequently occurred in the stereo image acquisition process using multiple cameras with geometric characteristics or moving a single camera because it has different camera parameters and illumination change. Conventional stereo matching algorithms have a difficulty in finding correct corresponding points because it is assumed that corresponding pixels have similar color values. In this paper, we present a new method based on the local descriptor reflecting intensity, gradient and texture information. Furthermore, an adaptive weight for local descriptor based on the entropy is applied to estimate correct corresponding points under radiometric variation. The proposed method is tested on Middlebury datasets with radiometric changes, and compared with state-of-the-art algorithms. Experimental result shows that the proposed scheme outperforms other comparison algorithms around 5% less matching error on average.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.510-515
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• 2007

2차원 영상으로부터 3차원 정보를 획득하기 위해서는 disparity map의 정확한 계산이 요구된다. Disparity map을 구하기 위한 기존의 알고리즘은 크게 상관도 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류되는데, 본 논문에서는 이들 각 방법에 대한 분석을 통해서 좀 더 정확한 disparity map을 구하는 방법을 모색한다. 이를 위해 스테레오 카메라로부터 획득된 2차원 영상에서 건물에 대한 깊이 정보 추출을 위해 SIFT 기법을 이용한 disparity map 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 수정된 MAD인 MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) 알고리즘을 새로 제안하여 영역 기반의 유사도 측정을 기반으로 하면서 특징 기반 방법의 하나인 SIFT를 적용하여 거짓 정합(false matching)에 의한 에러를 줄이고 폐색(occlusion) 영역에 대한 오류를 보정한 disparity map을 생성하는데 초점을 둔다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.269-272
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• 2009

본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다