In this paper, a new rectification scheme to transform the uncalibrated stereo image pair into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed by applying this scheme to the reconstruction of the intermediate views for multi-view stereoscopic display. In the proposed method, feature points are extracted from the stereo image pair by detecting the comers and similarities between each pixel of the stereo image pair. These detected feature points, are then used to extract moving vectors between the stereo image pair and the epipolar line. Finally, the input stereo image pair is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image pair in the horizontal direction. Based on some experiments done on the synthesis of the intermediate views by using the calibrated stereo image pairs through the proposed rectification algorithm and the uncalibrated ones for three kinds of stereo image pairs; 'Man', 'Face' and 'Car', it is found that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated images improved by about 2.5${\sim}$3.26 dB than those of the uncalibrated ones.
2014년 현재 한국항공우주연구원에서는 아리랑 위성 2호와 3호 등 총 2기의 고해상도 광학위성을 운용 중이다. 특히 아리랑 위성 3호는 동일궤도 스테레오 영상 취득이 가능하기 때문에 목표 지역의 3차원 정보추출에 유리한 기능을 가지고 있으나, 위성운영의 특수성 및 영상 취득 효율 등의 이유로 특별한 경우를 제외하고는 주로 단영상 획득을 주로 수행한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 2호와 3호의 이종 영상 조합으로 관심 대상지에 대한 3차원 공간정보를 취득할 수 있도록 단일 영상 조합에 기반한 입체 기하를 분석하고 에피폴라 영상을 생성하여 그 품질을 확인하였다. 분석은 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)에 기반한 piecewise기법을 이용하여 진행되었고, 2차원 포물선 형태의 에피폴라 커브 및 3차 다항식에 기반한 에피폴라 영상 변환이 필요함을 알 수 있었다. 최종적으로 생성된 에피폴라 영상은 영상 전반에 걸쳐 종시차가 1화소로 최소화될 수 있었으며 두 영상간의 해상도 또한 정규화 되어 3차원 디스플레이 및 디지타이징에 활용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2044-2059
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2022
Recent works have shown that the geometric constraint can be harnessed to boost the performance of CNN-based camera localization. However, the existing strategies are limited to imposing image-level constraint between pose pairs, which is weak and coarse-gained. In this paper, we introduce a pixel-level epipolar geometry constraint to vanilla localization framework without the ground-truth 3D information. Dubbed EpiLoc, our method establishes the geometric relationship between pixels in different images by utilizing the epipolar geometry thus forcing the network to regress more accurate poses. We also propose a variant called EpiSingle to cope with non-sequential training images, which can construct the epipolar geometry constraint based on a single image in a self-supervised manner. Extensive experiments on the public indoor 7Scenes and outdoor RobotCar datasets show that the proposed pixel-level constraint is valuable, and helps our EpiLoc achieve state-of-the-art results in the end-to-end camera localization task.
Extraction of dept.h information from stereo image uses the matching process between them and this requires a lot of computational time. In this paper, a matching using the feature points on the epipolar line is presented to save the computations. Feature points are obtained in both image and correlated each other. With the coordinates of the matched feature points and camera geometry, the position and depth informations are identified.
Chaewieang, Pipat;Thepmanee, Teerawat;Kummool, Sart;Jaruvanawat, Anuchit;Sirisantisamrid, Kaset
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.246-249
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2003
The constraints necessary guarantee using the comparison of these extrinsic parameters, which each Rotation matrix and Translation Vector must be equal to the either, except the X-axis Translation Vector. Thus, we can not yet calculate the 3D-range measurement in the end of camera calibration. To minimize this disadvantage, the Epipolar Rectification has been proposed in the literature. This paper aims to present the development of Epipolar Rectification to calibrate Stereo cameras. The required computation of the transformation mapping between points in 3D-space is based on calculating the image point that appears on new image plane by using calibrated parameters. This computation is assumed from the rotating the old ones around their optical center until focal planes becomes coplanar, thereby containing the baseline, and the Z-axis of both camera coordinate to be parallel together. The optical center positions of the new extrinsic parameters are the same as the old camera, whereas the new orientation differs from the old ones by the suitable rotations. The intrinsic parameters are the same for both cameras. So that, after completed calibration process, immediately can calculate the 3D-range measurement. And the rectification determines a transformation of each image plane such that pairs of conjugate Epipolar lines become collinear and parallel to one of the image axis. From the experimental results verify the proposed technique are agreed with the expected specifications.
본 연구에서는 해상도가 서로 다른 고해상 위성영상 IKONOS-2와 SPOT-5 영상의 RPC(Rational Polynomial coefficients)와 위성보조정보 자료 등을 활용하여 해상도 조정 및 piecewise 방법을 적용하여 에피폴라(Epipolar) 영상을 제작하였다. 또한, 에피폴라 영상을 제작하기 위한 선행 작업으로 두 영상의 입체기하 분석과 RPC 블록모델링을 수행하였다. 제작된 에피폴라 영상의 정확도 평가를 위해 촬영 대상지역 중, 지형의 특성에 따라 산악지, 농경지, 도심지 및 주거지 등 육안 판독시 식별이 명확한 지점을 세분류하여 Y-시차를 분석하였으며, 이때 사용된 점을 대상으로 에피폴라 영상의 입체관측을 통해 획득한 3차원 좌표와 원영상의 블록모델링에 의해 계산된 3차원 좌표 차이의 RMSE를 계산하였다. 분석결과 Y 시차는 1 화소(pixel) 이내, RMSE 오차는 X, Y 및 Z에 대해 2m 이내임을 확인하였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.182-187
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1999
Stereo matching is one of the most crucial parts in DEM generation. Naive stereo matching algorithms often create many holes and blunders in a DEM and therefore a carefully designed strategy must be employed to guide stereo matching algorithms to produce “good” 3D information. In this paper, we describe one such a strategy designed by the use of scene geometry, in particular, the epipolarity for generation of a DEM from linear pushbroom images. The epipolarity for perspective images is a well-known property, i.e., in a stereo image pair, a point in the reference image will map to a line in the search image uniquely defined by sensor models of the image pair. This concept has been utilized in stereo matching by applying epipolar resampling prior to matching. However, the epipolar matching for linear pushbroom images is rather complicated. It was found that the epipolarity can only be described by a Hyperbola- shaped curve and that epipolar resampling cannot be applied to linear pushbroom images. Instead, we have developed an algorithm of incorporating such epipolarity directly in least squares correlation matching. Experiments showed that this approach could improve the quality of a DEM.
본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
Morita, Masahiko;Kenji, Kohiyama;Shigeru, Uchikado;Lili, Sun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1121-1125
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2003
In this paper we deal with visual servoing that can control a robot arm with a camera using information of images only, without estimating 3D position and rotation of the robot arm. Here it is assumed that the robot arm is calibrated and the camera is uncalibrated. We use a pinhole camera model as the camera one. The essential notion can be show, that is, epipolar geometry, epipole, epipolar equation, and epipolar constrain. These play an important role in designing visual servoing. For easy understanding of the proposed method we first show a design in case of the calibrated camera. The design is constructed by 4 steps and the directional motion of the robot arm is fixed only to a constant direction. This means that an estimated epipole denotes the direction, to which the robot arm translates in 3D space, on the image plane.
국토관측 전용위성 (CAS500)은 국토 모니터링 및 관리를 위한 고해상도 위성영상 수요를 충족시키기 위하여 개발 및 발사 예정 중인 고해상도 국토관측 위성이다. 해당 위성 데이터는 토지이용현황 분석, 변화탐지, 3차원 국토정보 분석 등 여러 응용분야에 활용 예정인데, 그 중 3차원으로 국토, 지형 정보를 생성하고 분석하기 위해서는 관심 지역을 서로 다른 두 방향에서 중복촬영을 통해 입체영상을 취득하고 이를 처리해야 한다. 특히 효율적이고 정밀한 3차원 정보 생성하거나 3차원으로 디스플레이 하기 위해서는 취득된 입체 영상을 정밀한 입체 기하 영상으로 변환하여 활용해야 하는데, 이때 푸쉬부룸 센서의 특성에 맞춘 에피폴라 기하를 적용하여 구현하여야 한다. 본 연구에서는 국토관측 위성 입체 데이터 처리를 위하여 입체 영상 생성 모듈을 구현하였고 단일궤도, 이종궤도, 이종영상 등의 테스트를 통해 정밀성을 분석하여 1픽셀 이내의 종시차를 확보할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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