In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
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.
This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
스테레오 대응 문제(Stereo Correspondent Problem)를 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도되고 있지만 정확도의 편차가 심하다. 이 중 입력영상의 세그먼테이션 정보를 이용하여 접근하는 방법은 인간의 인식과 유사하여 많은 연구가 진행되고 있다. 세그먼트 정보와 초기 시차(disparity)값을 이용하여 단일한 해만을 구하는 기존 방법을 본 논문에서는 NP-hard 문제로 시각을 전환하여 해결하는 새로운 방법으로 제안하였다. 제안한 방법의 유용성 검증을 위해 잘 알려진 실험 데이터로 실험하고 그에 따른 결과를 분석하였다. 기존 방식에 비해 제안된 방법은 시간에서는 불이익이 있지만 정확도에서는 어느 정도 유용한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비선형 칼만 필터를 사용하여 변이(disparity)를 예측하고 예측된 변이는 좌영상에서 우영상으로의 스테레오 정합에 적용된다. 변이 예측은 몇 번의 반복으로 구해지며 비선형 칼만 필터의 초기 상태 예측치에 큰 오차를 나타내는 단점을 극복하기 위하여 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 사용하였다. 이웃 화소의 영향을 고려하여 선형 내삽법(intepolation)을 좌·우 영상에 적용함으로써 스테레오 정합에 강인한 결과를 나타내었다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해서 기존의 SSD방법과 비교 검토하였다. 비교 결과 제안 알고리즘이 매우 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.
본 연구는 지배주주의 소유지배괴리도가 경영자 보수에 미치는 영향을 규명하기 위해 2001년부터 2008까지 공정위가 상호출자제한 기업집단으로 발표한 기업집단 소속 122개 기업 575건을 대상으로 실증분석을 시하였다. 실증분석 결과, 첫째, 지배주주의 소유지배괴리도와 경영자 보상 (등기임원 1인당 현금보상) 간에는 부(-)의 유의적인 관계가 존재하였다. 둘째, 지배주주의 소유지배괴리도는 경영성과와 경영자 보상 간의 민감도에 부(-)의 유의적인 영향을 미쳤다. 본 결과는 지배주주가 소유지분을 초과하여 지배권을 가질수록 지배주주의 대리인 비용에 대한 이해관계자의 우려를 완화시키기 위해 경영자 보상 수준을 낮추는 반면 경영성과에 대한 경영자 보상의 민감도를 약화시키는 것으로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study was to estimate income-related health inequalities among adolescent population across regions in Korea. Methods: Data of 8,456 adolescents from 1998, 2001, 2005, 2007 Korean Health and Nutrition Examination Survey were used for the analysis. True health status was proxied by self-rated health and overweight status. Per capita income was computed from household monthly average income adjusted by consumer price with base year 2005. Adolescent health inequalities were estimated by Concentration Index (CI) across income and space. Results: Ill health score was related with age (p<0.0001), gender (p=0.0155) and income (p<0.0001). Negative relationship between income and ill-health indicated that higher income group tended to enjoy better health and less overweight. These evidences suggested ill health were accumulated on the economically disadvantaged adolescents. The size of health inequalities (ill-health score) were estimated as CI=-0.057 and CI=-0.030 across income groups and regions, respectively. Comparable measures of within region health disparities were also observed. Conclusion: Since health disparity among adolescent population was small compared to adult population, lessening adolescent health inequality could be a helpful way of mitigating health disparities in later stage. Considering life stage of adolescents, school system and local communities could play important roles toward adolescent health distribution. Although health disparity between regions existed, health disparity within a region should not be neglected.
본 논문에서는 이동하는 스테레오 카메라의 폭주개산 운동에 의한 물체의 위치 추정을 위하여 제로 시차영역 분할법의 문제점을 해결하는 방법과 양안시차를 추출하는 알고리즘을 제안하고 비교 실험하였다. 기존에는 모든 소영역에 대한 임계치를 일정하게 하기 위하여 농도값의 변화가 심한 영역에서는 높은 임계치로 맞추었기 때문에 특징이 거의 없는 영역에 농도값의 변화가 거의 없게 되어 대응점이 잘못추출되었다. 그러나 본 논문에서는 소영역의 특징을 자기 상관에 의하여 평가하고 그 값에 비례한 임계치로 설정하였기 때문에 대응점이 거의 잘못 추출되지 않았으며, 양안시차를 고속으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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