Conventional depth extraction in integral imaging is based on the disparity information between the elemental images. Since the disparity is measured in pixel unit, however, the extracted depth is discrete, resulting in the quantization error. Moreover, the quantization error grows as the object depth increases, which limits the accuracy of the depth extraction for distant objects. In this paper, we propose a new method for depth extraction in integral imaging using sub-pixel registration information between subimages to obtain linear and accurate depth.
For depth extraction from the focus and recovery the shape, determination of criterion function for focus measure and size of the criterion window are very important. However, Texture, illumination, and magnification have an effect on focus measure. For that reason, depth map has a partial high and low peak. In this paper, we propose a depth extraction method from focused images using the error interpolation. This method is modified the error depth into mean value between two normal depth in order to improve the depth map.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.687-696
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2014
This paper presents a semantic object extraction method using user's stroke input, color, and depth information. It is supposed that a semantically meaningful object is surrounded with a few strokes from a user, and has similar depths all over the object. In the proposed method, deciding the region of interest (ROI) is based on the stroke input, and the semantically meaningful object is extracted by using color and depth information. Specifically, the proposed method consists of two steps. The first step is over-segmentation inside the ROI using color and depth information. The second step is semantically meaningful object extraction where over-segmented regions are classified into the object region and the background region according to the depth of each region. In the over-segmentation step, we propose a new marker extraction method where there are two propositions, i.e. an adaptive thresholding scheme to maximize the number of the segmented regions and an adaptive weighting scheme for color and depth components in computation of the morphological gradients that is required in the marker extraction. In the semantically meaningful object extraction, we classify over-segmented regions into the object region and the background region in order of the boundary regions to the inner regions, the average depth of each region being compared to the average depth of all regions classified into the object region. In experimental results, we demonstrate that the proposed method yields reasonable object extraction results.
The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.9
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pp.751-756
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2012
In this paper, we propose a foreground extraction and depth map generation method using a time-of-flight (TOF) depth camera. Although, the TOF depth camera captures the scene's depth information in real-time, it has a built-in noise and distortion. Therefore, we perform several preprocessing steps such as image enhancement, segmentation, and 3D warping, and then use the TOF depth data to generate the depth-discontinuity regions. Then, we extract the foreground object and generate the depth map as of the color image. The experimental results show that the proposed method efficiently generates the depth map even for the object boundary and textureless regions.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2005.10a
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pp.254-259
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2005
The shape of a streamflow hydrograph is very much controlled by the area and depth of snow cover in mountain area. The purpose of this study is to suggest extraction methods for snow cover area and depth using NOAA/AVHRR images in Soyanggang watershed. Snow cover area maps ware derived form channel 1, 3, 4 images of NOAA/AVHRR based on threshold value. In order to extract snow cover depth, snow cover area maps were overlaid daily snow depth data form 7 meteorological observation stations. Snow cover area and depth was mapped for period of Dec. 2002 and Mar. 2003. For evaluating snowmelt changes, depletion curve was created using daily snow cover area in the same period. It is necessary to compare these results with observed data and check the applicability of the suggested method in snowmelt simulation.
Kim, Dong-Hyun;Park, Sung-Bin;Chang, Ic-Jun;Song, Jae-Chul;Chin, Byung-Rho
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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v.23
no.3
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pp.238-243
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2001
Purpose : The purpose of this study was to determine radiologic variables affecting extraction of impacted mandibular third molar. Materials and Methods : This study was investigated on 44 consecutive extractions of unilateral impacted mandibular third molars (Male;34, Female;10, Mean age;24.98, Age range;19-35). Fourteen radiologic variables, which were actual value except only one, were evaluated to establish their relation to the operation time. The Pearson correlation coefficient and Stepwise procedures for regression analysis were carried out. Results : Eight variables (depth, angulation, ramus width, relationship to the second molar, distal ramus depth, mesial ramus depth, mesial periodontal ligament width and follicle) showed a statistically significant relation to the operation time(Pearson correlation coefficient, p<0.05). Two variables, depth and mesial periodontal ligament width, showed the most powerful and just relation to the operation time($r^2$ = 0.349, p<0.05). Conclusion : This study shows that our results can help general practioner to estimate the operation time of extraction of impacted mandibular third molars by measuring two radiologic variables ; depth and mesial periondontal ligament width.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.18
no.4
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pp.91-95
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2011
The light extraction efficiency in GaN based LED was analyzed qualitatively. The extraction efficiency was simulated with patterned shape, depth, size and spacing by using ray-tracing simulation. In simulation result, patterned shape and depth for the optimized extraction efficiency in PSS LED were in indented Hemi-sphere solid. Through the optimal patterning of the various factors, about 40% enhancement in extraction efficiency was obtained.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.12
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pp.1115-1121
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2012
This paper proposes a method to extract accurate plane of an object in unstructured environment for a humanoid robot by using a laser scanner. By panning and tilting 2D laser scanner installed on the head of a humanoid robot, 3D depth map of unstructured environment is generated. After generating the 3D depth map around a robot, the proposed plane extraction method is applied to the 3D depth map. By using the hierarchical clustering method, points on the same plane are extracted from the point cloud in the 3D depth map. After segmenting the plane from the point cloud, dimensions of the planes are calculated. The accuracy of the extracted plane is evaluated with experimental results, which show the effectiveness of the proposed method to extract planes around a humanoid robot in unstructured environment.
This paper presents the development of depth extraction algorithm or the 3D Endoscopic Data using a stereo matching method and depth calculation. The purpose of other's algorithms is to reconstruct 3D object surface and make depth map, but a one of this paper is to measure exact depth information on the base of [cm] from camera to object. For this, we carried out camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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