In this paper, we propose a method to interpolate two images obtained from two parallel cameras. The proposed method uses BDM(Bidirectional Disparity Map) to prevent hole generation due to occlusion. Furthermore, we use the block-based DM(Disparity Map) to decrease the amount of computation, and also use the adaptive block size to minimize the error of the block-based DM.
The vergence control of binocular stereoscopic camera is the most essential factor for acquiring high quality stereoscopic images. In this paper, we proposed a binocular stereoscopic camera vergence control method using disparity information by the simple image processing and estimate the quantity of vergence control using the Lagrange interpolation equation. The method of extracting disparity information through image processing is as follows: first the key-object in left & right images was extracted through labeling of the central area of the image, and then a simple method was used for calculating the disparity value of the same key-object in the labeled left and right images. The vergence control method uses disparity information and keeps the convergence distance of left & right cameras and the distance of the key-object the same. According to the proposed method, variance in the distance of the key-object and application of calculated disparity information of obtained left & right images to the quadratic Lagrange interpolation equation could estimate the quantity of vergence control, which confirmed that the method of stereoscopic camera vergence control can be simplified through experiments on various key-objects and other convergence distance.
본 논문은 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 BDM(Bidirectional Disparity Morphing)을 이용하여 중간시점 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 영상은 하나 이상의 계층으로 구성되어 있고 각각의 계층은 유사한 시차값을 갖기 때문에, 블록 단위의 시차 맵을 이용하는 것은 유용하다. 또한 블록 단위의 시차 맵은 시차계산을 위한 영상의 해상도를 줄여 계산량을 크게 감소시킨다. 그러나 서로 다른 계층이 겹쳐진 영역에서는 시차가 급격히 변화하여 정합 오차가 증가하고, 가려짐이 발생할 확률이 높다. 따라서 정합 결과에 따라 블록의 크기를 변화시켜 보다 정밀하게 대응 블록을 검색하여 잘못된 시차 계산을 막고, 아울러 가려진 영역을 검출할 수 있다. 가려진 영역의 시차는 가려짐 패턴을 이용하여 올바른 시차를 지정할 수 있어, 결과적으로 보다 정확한 중간 시점 영상을 생성할 수 있다.
사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하기 위해 개발되고 있는 다시점 비디오는 두 대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 영상들을 기하학적으로 교정하고 공간적으로 처리하여 여러 방향의 다양한 시점 영상을 사용자에게 제공하는 3차원 영상처리 기술의 새로운 분야이다. 다시점 비디오는 사용자에게 시청 시점을 자유롭게 선택할 수 있는 기회를 주고 넓은 화면을 통한 3차원 입체감을 느낄 수 있는 장점을 가진다. 그러나 다시점 비디오는 시점 수가 증가하는 만큼 데이터 양도 증가하므로 효율적인 데이터 처리 방법이 요구된다. 최근 인접한 시점의 영상을 이용하여 중간시점의 영상을 합성하고 이를 부호화에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 다시점 비디오 부호화 효율을 높이기 위해 제안되었던 기존의 영상보간법은 최대변위 설정과 고정된 블록을 이용한 블록정합 방법을 이용한다. 이때, 변위 종류가 다양한 영상이거나 변위차가 큰 영역에 대해서 변위 오류가 많이 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 개선된 화질의 중간시점의 영상을 얻기 위한 방법과 이 영상을 이용하여 부호화에 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 영상보간법은 변위의 검색 범위를 초기에 설정하지 않고 블록 단위부터 화소 단위까지 변위를 측정하여 중간영상을 합성한다. 또한 이렇게 합성한 영상을 부호화 과정에서 참조 영상으로 추가하여 부호화한다. 이 논문에서 제안한 방법을 이용한 결과, 기존의 영상 보간법보다 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻었고, 이 영상들을 이용하여 제안한 부호화 방법으로 부호화한 결과 참조 모델에 비해 최대 0.5 dB의 부호화 효율이 개선됨을 확인했다.
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.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
영상들 간의 2차원 변환을 표현하는 영상 몰핑(morphing)기술은 대상 물체의 위치나 카메라 시점 변화를 반영하지 않기 때문에 부자연스러운 왜곡현상이 발생한다. 또한 기존의 뷰(view) 몰핑 방법은 사후 워핑(postwarping)을 위한 제어점이 필요하고 영상 내 가려짐 등에 대한 제약이 존재한다. 본 논문에서는 비보정(un-calibrated)된 카메라로부터 취득된 두 영상을 이용하여 임의 중간(in-between) 시점에서의 영상을 자동으로 생성하는 새로운 몰핑 알고리즘이 제안된다. 제안된 방법은 두 영상의 기본행렬(fundamental matrix)을 구하여 영상을 교정(rectification)한 다음, 양방향 시차맵(disparity map)을 이용해 선형 보간(linear interpolation)한다. 그리고 대상 영상과 교정된 영상간의 변환행렬(homography)을 역투영(inverse projection)하여 중간영상들을 생성하였다. 제안된 방법은 카메라의 복잡한 보정(calibration)과정과 대상 장면에 대한 3차원 정보가 필요 없기 때문에 사진이나 그림 등에 효과적으로 적용될 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 생성된 중간영상은 가상 시스템의 시뮬레이션 환경 및 영상통신 등의 분야에 활용될 수 있다.
This paper proposes a algorithm that generate the intermediate scene from the stereo image. This system based on mesh representation method, and segmented objects which ar calculated from triangles the pro proposed algorithm is composed of two steps. One is triangle grouping using gestalt theory, and the other is disparity estimation using average disparity of segmented object. We make an experiment on the proposed algorithm with some stereo images and obtain good quality disparity map for intermediate scenes.
The application of the aerial images are to find the 3-D elevations. Image matching techniques such as Multi-resolution techniques, WCC (Weighted Cross-Correlation), NSSR (Narrow Search Sub-pixel Registration) that we know robustly apply to images which have enough features. But the method is not adaptive in images which have not enough features due to increasing of disparity errors. In this paper, we propose Disparity Interpolation that decrease disparity errors occurring in the area where images have not enough features. By using real aerial images we compare the result from existing image matching techniques to the result from proposed method.
This paper presents reconstruction of disparity in images. To achieve this, the algorithm was made up of two different procedures - one is extraction of boundaries for man-made structures and the other is matching of the structures. In the extraction of boundaries for man-made structures, we assume that man-made structures are composed of lines and the lines make up closed polygon. The convertional algorithms of the edges extraction may not perceive man-made structures and have problems that matching algorithms were too complex. This paper proposed sub-pixel boundaries extraction algorithm that fused split-and-merge and image improvement algorithms to overcome complexity. In matching procedure, feature-based algorithm that minimize the proposed cost function are used and the cost fuction considers movement of mid-points for left and right images to match structures. Because we could not obtain disparity of inner parts for the man-made structures, interpolation method was used. The experiment showed good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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