This paper introduces a new local feature extraction method and image matching method for the localization and classification of targets. Proposed method is based on the block-by-block projection associated with directional pattern of blocks. Each pattern has its own eigen-vertors called as CEBs(Classified Eigen-Blocks). Also proposed block-based image matching method is robust to translation and occlusion. Performance of proposed feature extraction and matching method is verified by the face localization and FLIR-vehicle-image classification test.
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
In this paper, we proposed an temporal error concealment (EC) using the proposed boundary matching method and the adaptive block matching method. The proposed boundary matching method improves the spatial correlation of the macroblocks (MBs) by reusing the pixels of the concealed MB to estimate a motion vector of a error MB. The adaptive block matching method inspects the horizontal edge and the vertical edge feature of a error MB surroundings, and it conceals the error MBs in reference to more stronger edge feature. This improves video quality by raising edge connection feature of the error MBs and the neighborhood MBs. In particular, we restore a lost MB as the unit of 8${\times}$16 block or 16${\times}$8 block by using edge feature from the surrounding macroblocks. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms from a subjective and an objective viewpoint.
Stereo matching is an important technique in the are of computer vision. There are already many theorems to find disparity map using stereo images. Usually, disparity is searched by using block matching. However block matching result in blocking effects caused by using fixed size window for computing pixel correlations. This paper suggests an efficient method to remove the blocking effect in stereo matching procedures.
The block matching algorithm for the motion estimation is relatively simple to implement, and thus widely applied in image sequence coding such as H.261, MPEG- I and MPEG-2. Most techniques of the block matching method use fixed-size blocks for the motion estimation. And their success relies on the assumption that the motion within each block is uniform. But if the block size is increased to reduce the number of motion vectors for high data compression, the estimated image brings about many errors. In this paper, the variable-sized blocks are used to solve this problem. And the top down method is used to select the block size.
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 this paper, we present an algorithm for synthesizing intermediate views from a stereoscopic pair of images. Syntheses of intermediate images allows one to realize a more comfortable the 3D display system. The proposed method is based on block matching, which is not ordinarily used. The contour information is used for a block decision. In order to find an equivalent (or corresponding) block, there are two steps: "matching of contour-to-original image" and "matching of contour-to-contour image" methods. "Matching of contour-to-contour image" uses both left and right contour images. This block matching method allows us to find the corresponding block in spite of different block sizes. Experimental results illustrate the performance of the proposed technique and we obtained a high quality image of more than 31 dB PSNR.image of more than 31 dB PSNR.
본 논문에서는 개선된 이진 블록 매칭 방법을 사용한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-bit Transform : C1BT) 알고리듬을 제안한다. 이진 영상 기반의 움직임 예측은 기존의 정합 오차 기준인 SAD (Sum of Absolute Difference)를 사용한 움직임 예측의 방대한 계산량을 줄이기 위해 정합오차 기준을 이진 논리 연산을 사용하는 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 움직임 예측의 속도를 향상시키고 하드웨어 구현을 용이하게 하는 방법이다. C1BT 알고리듬은 기존의 1BT알고리듬이 원본의 픽셀값을 1개의 비트만으로 표현하며 발생하는 단점을 보완하여 이진 영상 기반의 움직임 예측의 정확도를 향상시킨 알고리듬이다. 이 논문에서는 이진 블록 기반의 움직임 예측이 작은 크기의 정합블록을 사용할 때 더욱 정확한 정확도를 갖는 방법을 제안하였다. 기존의 C1BT기반의 움직임 예측의 결과와 제안하는 알고리듬의 결과를 비교해 보았을 때 PSNR측면에서 더 우수한 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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