이 논문에서는 정확한 물체의 경계와 밀집된 시차지도를 얻기 위하여 새로운 다중 창을 이용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 목적을 이루기 위해 좌우 일치와 유일성의 구속조건을 사용하며, 실험결과로부터 제안한 알고리즘이 스테레오 영상 쌍에 대하여 정확한 경계와 밀집된 시차지도를 찾는데 매우 효과적이었음을 확인하였다.
본 논문에서는 양안식 3차원 디스플레이 장치에 사용가능한 실시간 가상시점 영상을 생성방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변이 탐색 (disparity estimation) 과정에서 중복되거나 불필요한 계산을 제거하기 위해, 변이맵 탐색 위치를 가상시점과 동일한 위치로 설정한다. 또한, 전역 방법을 사용한 변이맵 탐색 과정은 정확도는 높지만 복잡한 계산량이 문제이기 때문에 최적화 과정에서 변이값이 수렴하는 위치를 탐색하고 정보 갱신을 멈추는 방법을 사용하였다. 이렇게 얻어진 가상시점의 변이맵은 실제 참조가 가능한 영역인지 판단하는 수렴 조건 판단 (convergence check) 절차를 거쳐 영상을 합성한다. 영상 합성을 위한 모든 과정은 실시간 처리를 위하여 단일 명령 복수 쓰레드 (Single Instruction Multiple Threads) 구조인 그래픽 처리장치(GPU)를 활용한 프로그래밍을 통해 고속화를 이루었다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 합성 영상의 화질을 유지하면서도 실시간으로 가상시점 영상을 합성한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 우리는 추정된 시차지도에서 가려짐 영역의 시차를 교정하는 새로운 스무딩 필터인 가려짐 패턴 (occluding patterns)을 제안한다. 영상은 몇 개의 계층으로 구성되어 있고, 각각의 계층은 유사한 시차를 나타낸다. 그리고 추정된 시차들은 가려짐 영역의 경계 주변에서 특정한 방향성을 갖고 분포하며, 이러한 시차 분포의 방향성은 좌우 시차지도에 대해서 서로반대이다. 그러나 평균값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 스무딩 필터는 이러한 시차의 분포 특성을 고려하지 않고 스무딩을 수행하기 때문에 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않았다. 이와 반대로, 본 논문에서 제안하는 가려짐 패턴은 좌우 영상에서 각각 추정된 시차지도에 대해서 가려짐 영역이 발생하는 특성과 가려짐 영역에서의 시차 분포 특성을 함께 고려하여 정확하게 가려짐 영역의 시차를 교정한다. 본 논문에서 제안한 가려짐 패턴은 다양한 실험 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 기존의 스무딩 방법에 비해서 정확하게 시차를 교정하는 것을 확인하였다.
스테레오 비전은 시차가 있는 양안 영상으로부터 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성하고 시차맵과 카메라 정보로부터 3차원 구조를 복원하는 기법이다. 시차맵 생성은 정합비용을 계산하고, 전체 정합 비용을 최소화하여 시차를 계산하는 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 분할한 후에 분할 영역 정보를 사용하여 객체간 영역을 구분할 수 있도록 한다. 시차맵의 계산 시에 영역의 균일성 정보를 사용하면 잘못된 매치가 발생되지 않도록 억제 할 수 있다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 픽셀들에 대해서도 인접 픽셀의 값을 사용한 보간 기법을 통한 홀 메우기로 시차값을 계산하여 조밀한 시차맵이 형성되도록 한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험결과는 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
In this paper, we present a robust and fast method that enables real-time computing of axial motion component of different points of a scene from a stereo images sequence. The aim of our method is to establish axial motion maps by computing a range of disparity maps. We propose a solution in two steps. In the first step we estimate motion with a low level computing for an image point by a detection estimation-structure. In the second step, we use the neighbourhood information of the image point with morphology operation. The motion maps are established with a constant computation time without spatio-temporal matching.
본 논문에서는 FPGA와 GPU를 이용한 실시간 스테레오 다시점 변환 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 이종의 연산장치를 이용하며 그에 따라 크게 두 부분으로 나뉜다. 첫 번째 부분은 변이 추출 부분으로서 실시간 계산을 위해 FPGA기반으로 구현되었다. 기본적으로 DP(Dynamic programming) 기반의 스테레오 정합 방법을 통해 초기 변이 영상이 계산되며, 후처리를 통해 개선된다. 개선된 변이 영상은 USB3.0과 PCI-express를 통해 GPU 장치로 전송된다. 스테레오 입력 영상이 GPU장치로도 전송되면, 변이 영상의 변이 값을 이용하여 중간 시점에서의 영상을 합성한다. 생성된 시점 영상들은 무안경 다시점 3차원 디스플레이의 특성에 맞게 하나의 영상으로 화소 또는 부분화소 단위로 재배치되는 시점 다중화 과정을 거쳐 최종적으로 4K 무안경 다시점 디스플레이에 실시간으로 재생된다. 스테레오 정합을 제외한 나머지 연산은 모두 GPU에서 병렬처리된다
This paper presents the way of building an occupancy grid map which a mobile robot needs to autonomously navigate in the unknown environment. A disparity map resulting from stereo matching can be converted into the 2D distance information. If the stereo matching has some errors, however, the subsequent map becomes unreliable. In this paper, a new morphological filter is proposed to reject 'spikes' of the disparity map due to stereo mismatch by considering the fact that these spikes occur locally. The new method has advantages that it is simpler and more easily realized than existing similar algorithms. Several occupancy grid maps based on stereo vision using the proposed algorithm have been built and compared with the actual distance information to verify the validity of the proposed method.
In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1022-1024
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2009
Stereoscopic Images provide depth information with the relative distances between the objects in the images. There are many different ways to extract disparity maps from the visible spectral images. For the infrared spectral range, the same approach cannot be utilized for the innate low resolution and colorless features because typical methods require corresponding features between the images. The authors suggest a new approach that makes use of image segmentation to obtain depth information for stereoscopic millimeter-wave images. For image segmentation a selective visual attention model based on the theory of a feature-integration of attention is used. Experimental results show the proposed method provides reasonable depth information for object shape recognition and display.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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