In two-dimensional dictionary matching problem, we are given a two-dimensional text T and a dictionary D={P\ulcorner, ...., P\ulcorner} as a set of two-dimensional patterns. We seek the locations of all the dictionary patterns that appear in T. We present a new two-dimensional pattern matching algorithm that can handle just a single pattern, and then show how to extend it into two-dimensional dictionary matching algorithm. The suggested algorithm is practical in the sense that it can deal that it uses a small extra space proportional to the size of the dictionary, and that it is quite simple to be implemented without depending on complicated data structures.
A new three dimensional fractal coding is proposed with a perceptually enhanced matching. Since most of medical images (e.g. computed tomoyaphy or magnetic resonance images) have three dimensional characters, searching regions are extended to adjacent slices. For a perceptually enhanced matching, a high frequency boost filter is used for pre-filtering images to be encoded, and a least mean square error matching is applied to the edge enhanced Images rather than the original images. From simulation with magnetic resonance images($255\times255$, 8bits/pixel), reconstructed images by the proposed compression algorithm show much improved subjective image quality with higher peak signnal-to-noise ratio compared to those by existing fractal coding algorithms at compression ratios of about 10.
This paper deals with the synthesis of the 3-dimensional grasp planning for unknown objects. Previous studies have many problems, which the estimation time for finding the grasping points is much long and the analysis used the not-perfect 3-dimensional modeling. To overcome these limitations in this paper new algorithm is proposed, which algorithm is achieved by two steps. First step is to find the whole 3-dimensional geometrical modeling for unknown objects by using stereo matching. Second step is to find the optimal grasping points for unknown objects by using the neural network trained by the result of optimization using genetic algorithm. The algorithm is verified by computer simulation, comparing the result between neural network and optimization.
In this paper an effective block matching algorithm is proposed to find the motion vector. There are two approaches to the estimation of the motion vector in MCC (motion compensated coding), i.e., pel(pixel element) recursive algorithm and block matching algorithm. The search algorithm in this paper is based on the block matching method. The advantage of a proposed algorithm using integral projections is the reduction of the computation time. While the conventional block matching methods have to be computed in 2-dimensional arrays, the proposed algorithm using integral projections can be computed in 1-dimensional arrays. In comparison with conventional block matching methods, a computer simulation shows that though the prediction error increases 0.23 db, it is not detectable for human eyes and the average reduction ratio of computation time obtained from the proposed algorithm is about 3-4.
In the closed range space, the parallel two CCD cameras are used to acquire a pair of stereo image. The acquired stereo image are computed with Wavelet Transform repeatedly and including the low frequency component, the image size of those are reduced. It is the pyramid structure. The optimum matching point is searched to the pixel. Then appling the optimum matching point to DLT, it extract the three - dimensional surface coordinate from a stereo image. The direct linear transformation(DLT) method is used to calibrate the stereo camera compute the coordinate on a three dimensional space. To find the parameters for the DLT method, 30 control points which marked on the cylinder type object are used. To improve the matching algorithm, the paper select the pyramid structure for Wavelet Transform. The acquired disparity information is used to represent the really three-dimensional surface coordinate.
스테레오 매칭 알고리즘은 컴퓨터 비전과 사진촬영에 필수적인 알고리즘으로 정확도와 복잡도는 스테레오 매칭 알고리즘의 주요 문제점이었다. 그 중에서도 복잡도가 높은 문제점을 극복하기 위해 비용 볼륨 필터링을 기반한 스테레오 매칭 알고리즘에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 지역 스테레오 매칭 기술인 유도 영상 필터링 기술은 O(N)의 복잡도를 가지고 있지만, 여전히 실시간 3D 비디오 서비스를 제공하기에는 계산량이 많은 편이다. 따라서 본 논문에서 고속 유도 영상 필터링에 기반한 스테레오 매칭 알고리즘을 제안한다. 고속 유도 필터링은 서브샘플 비율 $\small{s}$에 따라 복잡도 $O(N/\small{s}^2)$을 가지는 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘은 효과적인 스테레오 알고리즘을 성능을 보여줌과 동시에 3D 서비스를 위한 빠른 실행 시간을 보여준다.
PURPOSE. The aim of this study was to evaluate whether there is any typical deformation pattern existing in complete denture when it was dried by using the 3D scanner and surface matching program. MATERIALS AND METHODS. A total of 28 denture bases were fabricated with heat curing acrylic resin (each 14 upper and lower denture bases), and 14 denture bases (each 7 upper and lower denture bases) were stored in the water bottle (water stored), and another 14 denture bases were stored in the air (dry stored). Each specimen was scanned at $1^{st}$ day after deflasking, $14^{th}$ day after deflasking, and $28^{th}$ day after deflasking, and digitalized. Three dimensional deformation patterns were acquired by comparison of the data within storage group using surface matching program. For evaluating differences between groups, these data were compared statisticallyusing Kruskal Wallis and Mann Whitney-U test (${\alpha}$=.05). RESULTS. When evaluating 3D deformation of denture base, obvious deformations were not found in maxillary and mandibular water storage group. However, in dry stored group, typical deformation pattern was detected as storage time passes. It occurred mostly in first two weeks. Major deformations were found in the bilateral posterior area in both maxillary and mandibular group. In maxillary dry stored group, a statistical significance was found. CONCLUSION. It was proved that in both upper and lower denture bases, dry storage caused more dimensional deformation than water storage with typical pattern.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
Generally, algorithms for generating disparity maps can be clssified into two categories: region-based method and feature-based method. The main focus of this research is to generate a disparity map with an accuracy depth information for 3-dimensional reconstructing. Basically, the region-based method and the feature-based method are simultaneously included in the proposed algorithm, so that the existing problems including false matching and occlusion can be effectively solved. As a region-based method, regions of false matching are extracted by the proposed MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) algorithm which is a modification of the existing MAD(Mean of Absolute Differences) algorithm. As a feature-based method, the proposed method eliminates false matching errors by calculating the vector with SIFT and compensates the occluded regions by using a pair of adjacent SIFT matching points, so that the errors are reduced and the disparity map becomes more accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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