본 논문에서는 스테레오 동영상 CODEC (Coder and decoder)을 위한 효율적인 변이와 움직임의 동시추정 기법을 제안한다. 동시 추정 기법은 좌우 움직임 벡터와 이전 시점의 변이 벡터를 이용해서 현재 시점의 변이 벡터를 예측한다. 하지만 동시추정 기법은 추정 오류가 축적되고 가려진 영역으로 인해 벡터들이 잘못 추정될 경우 성능이 매우 떨어질 수가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 동시추정 기법과 별도로 공간적인 변이 벡터의 예측을 수행한다. 즉, 동시 추정과 공간적인 변이 벡터의 예측을 통해서 정확한 변이 벡터들을 구해내어 전체 부호화 효율을 높일 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 역방향 사진트리 분할 기법을 제안한다. 역방향 사진트리 분할 기법은 사진트리 분할 정보를 보내지 않고도 상세한 변이맵을 얻어낼 수 있기 때문에 변이 보상의 성능을 높일 수 있었다. 실험 결과를 통해서 제안 알고리듬이 기존 알고리듬과 비교하여 수행시간이 9배가량 감소하고 주관적 화질에서 좋은 결과를 보임을 확인하였고 객관적 화질 평가에서 0.5~1.5dB가량 PSNR이 높아짐을 확인하였다.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.
본 논문에서 우리는 시차공간영상 (disparity space image)을 이용한 새로운 스테레오 정합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실측 제어점 대신 영상 안에서 특징점을 추출하여 정합영역을 설정하였고, 간단한 비용행렬을 정의하였다. 그리고 정합 속도를 증가시키기 위해 화소 단위의 정합을 이용하였다. 화소 단위의 정합은 정합 속도는 향상시키지만, 주변 영역을 이용하지 않기 때문에 정합의 정확성이 낮아진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시차공간영상의 특성을 이용하여 정합경로를 확대시켜서 주변 영역을 최대한 이용하였다. 또한, 현재 위치에서 이전과 이후의 시차공간영상을 체적화하여 전후의 시차공간영상을 이용함으로써 정합의 정확도를 더욱 향상시키는 정합 보정 모듈을 추가하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 제안된 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 정합 과정에서 좌우영상의 대응점(correspondence)를 구할 때 주변에 있는 화소의 변이(disparity)분포와의 경쟁을 통해 잡음에 강인한 변이 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 경쟁적 변이 검출 알고리즘은 스테레오 영상의 정합의 신뢰성을 높이기 위해 초기단계에서 확산과정을 통하여 정합척도(matching measure)를 집속토록 한다. 이는 정합시킬 영상 영역의 크기가 너무 작으면 잡음에 민감해지고 너무 크면 영상이 무디어 지는 단점을 보완하여 영상 영역의 크기가 확산 과정을 통해 해결되도록 한다. 두 번째 단계는 확산을 통하여 집속된 정합척도로부터 최소/최대값을 검출하는 것으로 정합척도 분포를 경쟁적으로 조절함으로써 잡음에 강인한 변이를 검출하도록 한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의한 실험결과로부터 자연영상의 경우 정합율이 약 6.96%향상되었다. 이러한 실험결과로부터 제안한 경쟁적 변이검출 알고리즘은 기존의 변이검출 알고리즘보다 더 신뢰성있는 변이검출 방법임을 확인한다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
목적: 본 연구에서는 첫째, 원, 근거리의 주시시차와 사위를 측정하여 방향과 분포 등을 연구한다. 둘째, 주시시차 곡선의 3가지 변수(일부융합제거사위를 의미하는 X-intercept, 주시시차를 의미하는 Y-intercept, 주시시차 곡선의 기울기)들의 값을 구하여 임상에서 사용되는 주시시차와 사위에 어떠한 영향을 미치는지 연구한다. 셋째, 측정된 항목을 원, 근거리에 따라 비교하여 검사거리에 따라 측정된 검사 값이 유의한지를 연구하였다. 방법: 안질환이 없고 건강한 20대 대학생 51명을 대상으로 원, 근거리에서 사위 및 주시시차를 측정하였다. 원거리의 완전융합제거사위는 원거리용 MIM을 사용하여 측정하였고, 주시시차는 Mallett Far Unit을 사용하여 측정하였다. 근거리의 완전융합제 거사위는 원거리와 마찬가지로 근거리용 MIM을 사용하여 측정하였고, 주시시차는 Wesson fixation disparity card를 이용하여 측정하였다. 결과: 1. 원, 근거리 주시시차 곡선의 유형을 조사한 결과 원거리에서는 제 I유형>제 IV유형 >제 II유형=제 III유형의 순으로 나타났고, 근거리에서는 제 I유형 >제 III유형>제 IV유형>제 II유형의 순으로 나타났다. 2. 원, 근거리 모두 완전융합제거사위, 주시시차(Y-intercept), 일부융합제거사위(X-intercept)는 서로 밀접한 상관관계를 가졌다. 3. 원거리에서 주시시차에 가장 큰 영향을 주는 것은 일부융합제거사위(X-intercept)로 나타났고(p=0.000), 완전융합제거사위에 가장 큰 영향을 주는 것은 주시시차(Y-intercept)이었지만 그 영향력의 유의성은 미미하였다(p=0.342). 4. 근거리에서 주시시차(Y-intercept)에 가장 큰 영향을 주는 것은 일부융합제거사위(Xintercept)로 나타났고(p=0.000), 또한 완전융합제거사위에 가장 큰 영향을 주는 것도 일부융합제거사위(X-intercept)로 나타났다(p=0.009). 5. 원, 근거리에서 측정한 각각의 변수들을 비교해 본 결과 완전융합제거사위(t=7.529 p=0.000), 일부융합제거사위(t=5.860 p=0.000), 주시시차(t=4.640 p=0.000)은 유의한 차이가 있었으나 주시시차 곡선의 기울기는 그 차이가 미미하였다(t=1.336 p=0.188). 결론: 원, 근거리에서 주시시차와 사위의 관계는 상관관계가 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.543-557
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2006
This paper is concerned with the applicability of the chi-square approximation to the six disparity statistics: the Pearson chi-square, the generalized likelihood ratio, the power divergence, the blended weight chi-square, the blended weight Hellinger distance, and the negative exponential disparity statistic. Three dimensional contingency tables of small and moderate sample sizes are generated to be fitted to all possible hierarchical log-linear models: the completely independent model, the conditionally independent model, the partial association models, and the model with one variable independent of the other two. For models with direct solutions of expected cell counts, point estimates and confidence intervals of the 90 and 95 percentage points of six statistics are explored. For model without direct solutions, the empirical significant levels and the empirical powers of six statistics to test the significance of the three factor interaction are computed and compared.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.149-167
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2005
The minimum disparity estimators introduced by Lindsay and Basu (1994) are studied empirically. An extensive simulation in this paper provides a location estimate of the small sample and supplies empirical evidence of the estimator performance for the univariate contaminated normal model. Empirical results show that the minimum generalized negative exponential disparity estimator (MGNEDE) obtains high efficiency for small sample sizes and dominates the maximum likelihood estimator (MLE) and the minimum blended weight Hellinger distance estimator (MBWHDE) with respect to efficiency at the contaminated model.
In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Basing on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, 3D tracking of the target object can be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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