Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.
스테레오 매칭은 두 영상의 차이를 이용하여 거리를 추정하는 연구 분야로 성능 개선과 함께 처리속도 향상을 위한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 계층적 Belief Propagation(BP) 알고리즘을 개선하여 기존의 BP에서의 수렴구간을 메시지 맵으로 만들고 이를 이용하여 처리속도를 향상시키는 Plane-converging BP 알고리즘을 제안한다. 또한 GPU 아키텍쳐인 Nvidia의 CUDA를 이용하여 다수의 계산을 병렬화 하고 이를 동시에 처리하여 실시간 어플리케이션에 적합한 스테레오 매칭 기법을 개발하였다. Plane-converging BP 알고리즘은 기존의 계층적 BP 알고리즘과 유사한 에러율을 가지면서 약 2.7배의 속도 향상을 이루었다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.70-74
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1999
Remote sensing (RS) data show the surfaces of the earth only but cannot provide the shape data of building sides. The proposed method recovers a 3D shape of building sides from stereo images. Its result shows a higher possibility for recovering a large shaped object by overcoming the difficulties of traditional stereo matching techniques. The urban area will be visualized more realistically than the current model based on graphic and vector data.
In this paper we proposed multi-directional matching windows combined by multi-dimensional feature vector matching, which uses not only intensity values but also multiple feature values, such as variance, first and second derivative of pixels. Multi-dimensional feature vector matching has the advantage of compensating the drawbacks of area-based stereo matching using one feature value, such as intensity. We define matching cost of a pixel by the minimum value among eight multi-dimensional feature vector distances of the pixels expanded in eight directions having the interval of 45 degrees. As best stereo matches, we determine the two points with the minimum matching cost within the disparity range. In the experiment we used aerial imagery and IKONOS satellite imagery and obtained more accurate matching results than that of conventional matching method.
Jang, Yeong Jae;Oh, Kwan Young;Lee, Kwang Jae;Oh, Jae Hong
한국측량학회지
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제37권5호
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pp.389-395
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2019
Unlike aerial images covering small region, satellite data show high potential to detect urban scale geospatial changes. The change detection using satellite images can be carried out using single image or stereo images. The single image approach is based on radiometric differences between two images of different times. It has limitations to detect building level changes when the significant occlusion and relief displacement appear in the images. In contrast, stereo satellite data can be used to generate DSM (Digital Surface Model) that contain information of relief-corrected objects. Therefore, they have high potential for the object change detection. Therefore, we carried out a study for the change detection over an urban area using stereo satellite data of two different times. First, the RPC correction was performed for two DSMs generation via stereo image matching. Then, D-DSM (Differential DSM) was generated by differentiating two DSMs. The D-DSM was used for the topographic change detection and the performance was checked by applying different height thresholds to D-DSM.
본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근 방법으로 영역기반의 정합인 SAD를 사용하여 복잡한 배경 및 전경에서 추적 물체를 인식하여 추출하고, 광 BPEJTC를 사용하여 주시각 및 카메라의 팬/틸트를 제어하는 실시간 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 스테레오 물체 추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에서도 추적 물체를 정확히 추출하여 적응적으로 스테레오 물체 추적이 가능함을 실험을 통해 확인하였으며, 광학적으로 구성함으로써 스테레오 자동 물체 추적기의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.144-144
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2002
Analysis techniques using stereo-photos of object is used widely in close-range-photogrammetry field. but, there is difficulty to use metric camera for specialist. In this study, stereo images were acquired using metric camera and general digital camera about slide in Youngdong area. And they were generated two DEMs based metric camera and digital camera. And it was analyzed the correlation of two DEMs. Therefore, in research that was presented effectiveness of digital camera take the place of metric camera for slope analysis.
본 연구는 항공디지털 스테레오영상으로부터 사진측량기법을 적용하여 한반도 서해안 갯벌중 하나인 제부도 갯벌에 대해 퇴적 침식의 변화를 탐지하는데 기초자료가 될 수 있는 DEM을 제작하였다. 이를 위해, 상호표정에 의한 에피폴라 선을 추출하였으며, 반사도 및 질감 등을 바탕으로 갯벌표면 분류영상을 제작하여, 각 표면 특성별 적합한 매칭사이즈를 선정하고, 이로부터 영역기반매칭을 수행하였다. 결과적으로, 갯벌과 같이 고도의 변화가 미묘한 지역에서는 제안방법으로 제작한 DEM이 고정된 매칭사이즈로 제작한 DEM과 기존 상용 S/W에 의한 DEM 보다 더욱 세밀한 높낮이 변화를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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