It is very important study field in computer vision 'How we obtain 3D information from 2D image'. For this purpose, we must know position of camera, direction of light source, and surface reflectance property before we take the image, which are intrinsic information of the object in the scene. Among them, surface reflectance property presents very important clues. Most previous researches assume that objects have only Lambertian reflectance, but many real world objects have Non-Lambertian reflectance property. In this paper the new method for analyzing the properties of surface reflectance and reconstructing the shape of object through estimation of reflectance parameters is proposed. We have interest in Non-Lambertian reflectance surface that has specular reflection and diffuse reflection which can be explained by Torrance-Sparrow model. Photometric matching method proposed in this paper is robust method because it match reference image and object image considering the neighbor brightness distribution. Also in this thesis, the neural network based shaped reconstruction method is proposed, which can be performed in the absence of reflectance information. When brightness obtained by each light is inputted, neural network is trained by surface normal and can determine the surface shape of object.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.1
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pp.22-27
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2014
Blocking and ringing artifacts continue to be the most serious defects that occur in images and video streams compressed to low bit rates using block-based discrete cosine transform(DCT) compression standards. These artifacts contain the high frequency components near the block and the edge boundaries. Usually the lowpass filter can remove them. However, simple lowpass filter results into blur by removing important information such as edges at the same time. To overcome these problems, we propose a novel postfiltering algorithm that calculate the weight value based on the intensity similarity in the neighboring pixels and multiply this weight to the Gaussian lowpass filter coefficient. Experimental results show that the proposed technique provides satisfactory performance in both objective and subjective image quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6A
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pp.458-463
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2012
In this paper, we propose a direct depth map acquisition method for the convergence camera array as well as the parallel camera array. The conventional methods perform image rectification to reduce complexity and improve accuarcy. However, image rectification may lead to unwanted consequences for the convergence camera array. Thus, the proposed method excludes image rectification and directly extracts depth values using the epipolar constraint. In order to acquire a more accurate depth map, occlusion detection and handling processes are added. Reasonable depth values are assigned to the obtained occlusion region by the distance and color differences from neighboring pixels. Experimental results show that the proposed method has fewer limitations than the conventional methods and generates more accurate depth maps stably.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.4
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pp.463-469
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2010
Since MOLA(Mars Orbiter Laser Altimeter) data, which provides altimetry data for Mars, does not cover the whole Mars area, image matching with MOC imagery should be implemented for the generation of DEM. However, automatic image matching is difficult because of insufficient features and low contrast. In this paper, we present the area based semi-automatic image matching algorithm with MOC-NA(Mars Orbiter Camera ? Narrow Angle) imagery. To accomplish this, seed points describing conjugate points are manually added for the stereo imagery, and interesting points are automatically produced by using such seed points. Produced interesting points being used as initial conjugate points, area based image matching is implemented. For the points which fail to match, the locations of initial conjugate points are recalculated by using matched six points and image matching process is re-implemented. The quality assessment by reversing the role of target and search image shows 97.5 % of points were laid within one pixel absolute difference.
In mapping a texture image into a 3D mesh model for photo-realistic graphic applications, the compression of texture image is as important as geometry of 3D mesh. Typically, the size of the (compressed) texture image of 3D model is comparable to that of the (compressed) 3D mesh geometry. Most 3D model compression techniques are to compress the 3D mesh geometry, rather than to compress the texture image. Well-known image compression standards (i.e., JPEG) have been extensively used for texture image compression. However, such techniques are not so efficient when it comes to compress an image with texture patches, since the patches are little correlated. In this paper, we proposed a preprocessing method to substantially improve the compression efficiency of texture compression. From the experimental results, the proposed method was shown to be efficient in compression with a bit-saving from 23% to 45%.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.4
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pp.106-115
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2003
In crossing stereo camera system as a security equipment system, a new algorithm for the tracking method of the moving object and the measurement method of distance of the object from cameras to moving object is proposed. The stereo input images are matched by a pixel for the moving object extraction, then the moving elements obtained from an adaptive threshold's value for an error correction and the moving object area extracted by noise eliminative algorithm. In addition to, the moving object traced by control pan/tilt of cameras using a coordinate value of the moving object, and the measurement method of distance to moving object by using special features of the crossing stereo camera system is proposed. From the experimental results, the proposed algorithm was found to be able to measure of the distance and trace for moving object in a stereo security camera system. The error rate of a distance measurement be existed within 6%. Moreover in implementation the proposed algorithm, the stereo security system, the automatic moving robot system and the stereo remote control system will be applied practical application.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.4
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pp.259-266
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2015
Change detection using the heterogeneous data such as aerial images, aerial LiDAR (Light Detection And Ranging), and satellite images needs to be developed to efficiently monitor the complicating land use change. We approached this problem not relying on the intensity value of the geospatial image, but by using RECC(Relative Edge Cross Correlation) which is based on the edge information over the urban and suburban area. The experiment was carried out for the aerial LiDAR data with high-resolution Kompsat-2 and −3 images. We derived the optimal window size and threshold value for RECC-based change detection, and then we observed the overall change detection accuracy of 80% by comparing the results to the manually acquired reference data.
In this paper, a study on facial movements are analyzed in terms of opposite emotion stimuli by image processing of Kinect facial image. To induce two opposite emotion pairs such as "Sad - Excitement"and "Contentment - Angry" which are oppositely positioned onto Russell's 2D emotion model, both visual and auditory stimuli are given to subjects. Firstly, 31 main points are chosen among 121 facial feature points of active appearance model obtained from Kinect Face Tracking SDK. Then, pixel changes around 31 main points are analyzed. In here, local minimum shift matching method is used in order to solve a problem of non-linear facial movement. At results, right and left side facial movements were occurred in cases of "Sad" and "Excitement" emotions, respectively. Left side facial movement was comparatively more occurred in case of "Contentment" emotion. In contrast, both left and right side movements were occurred in case of "Angry" emotion.
Purpose: Cross-modality coregistration of positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MR) could enhance the clinical information. In this study we propose a refined technique to improve the robustness of registration, and to implement more realistic visualization of the coregistered images. Materials and Methods: Using the sinogram of PET emission scan, we extracted the robust head boundary and used boundary-enhanced PET to coregister PET with MR. The pixels having 10% of maximum pixel value were considered as the boundary of sinogram. Boundary pixel values were exchanged with maximum value of sinogram. One hundred eighty boundary points were extracted at intervals of about 2 degree using simple threshold method from each slice of MR images. Best affined transformation between the two point sets was performed using least square fitting which should minimize the sum of Euclidean distance between the point sets. We reduced calculation time using pre-defined distance map. Finally we developed an automatic coregistration program using this boundary detection and surface matching technique. We designed a new weighted normalization technique to display the coregistered PET and MR images simultaneously. Results: Using our newly developed method, robust extraction of head boundary was possible and spatial registration was successfully performed. Mean displacement error was less than 2.0 mm. In visualization of coregistered images using weighted normalization method, structures shown in MR image could be realistically represented. Conclusion: Our refined technique could practically enhance the performance of automated three dimensional coregistration.
Purpose: The aims of this study were to find brain regions in which gray matter volume was reduced and to show the capability of voxel-based morphometry (VBM) analysis for lateralizing epileptogenic zones in medial temporal lobe epilepsy (mTLE). The findings were compared with fluorodeoxyglucose positron omission tomography (FDG PET). Materials and Methods: MR T1-weighted images of 12 left mTLE and 11 right mTLE patients were compared with those of 37 normal controls. Images were transformed to standard MNI space and averaged in order to create study-specific brain template. Each image was normalized to this local template and brain tissues were segmented. Modulation VBM analysis was performed in order to observe gray matter volume change. Gray matter was smoothed with a Gaussian kernel. After these preprocessing, statistical analysis was peformed using statistical parametric mapping software (SPM99). FDG PET images were compared with those of 22 normal controls using SPM. Results: Gray matter volume was significantly reduced in the left amygdala and hippocampus in left mTLE. In addition, volume of cerebellum, anterior cingulate, and fusiform gyrus in both sides and left insula was reduced. In right mTLE, volume was reduced significantly in right hippocampus. In contrast, FDG uptake was decreased in broad areas of left or right temporal lobes in left TLE and right TLE, respectively. Conclusions: Gray matter loss was found in the ipsilateral hippocampus by modulation VBM analysis in medial temporal lobe epilepsy. This VBM analysis might be useful in lateralizing the epileptogenic zones in medial temporal lobe epilepsy, while SPM analysis of FDG PET disclosed hypometabolic epileptogenic zones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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