This paper propose a rectification technique by applying the Projection matrices derived from perspective projection matrices estimated from self-calibrated stereo image pairs. The derivation is made such that two epipolar lines are in parallel. Rectified images are generated by reprojecting corresponding image points. For the performance analysis of this technique, vertical coordinates of rectified points are compare to those obtained by the technique[3].
A Process of 3-D Particle image velocimetry, called here, as '3-D volume PIV' was developed for the full-field measurement of 3-D complex flows. The present method includes the coordinate transformation from image to camera, calibration of camera by a calibrator based on the collinear equation, stereo matching of particles by the approximation of the epipolar lines, accurate calculation of 3-D particle positions, identification of velocity vectors by 3-D cross-correlation equation, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. In principle, as two frame images only are necessary for the single instantaneous analysis 3-D flow field, more effective vectors are obtainable contrary to the previous multi-frame vector algorithm. An Experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD camera and a Halogen lamp illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle. Among 200 effective particle s in two consecutive frames, 170 vectors were obtained averagely in the present study.
고압 송전선은 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 이도를 유지하도록 되어있다. 현재 송전선의 이도를 측정하는 방법은 직접 측량에 의존하고 있고 비교적 정확한 값을 얻을 수 있지만, 송전탑에 직접 승탑하거나 가까이 접근해야하는 위험성 및 어려움이 있다. 본 연구에서는 대상체에 접근하지 않고 3차원 측정을 수행하기 위해 저가의 드론을 활용한 항공사진측량 기법을 사용하였다. 선형 구조물인 송전선은 매핑을 위한 특징점이 존재하지 않기 때문에, 송전선의 방향과 수직이 되도록 에피폴라 라인을 형성하여 입체 사진 처리기법을 통해 송전선의 3차원 매핑을 수행하고, 송전선의 처짐량을 도출하였다. 사진측량기법에 의한 측정 결과 무타겟 토탈스테이션을 사용하여 직접 측정한 두 지점의 송전선의 처짐량과 비교하였을 때 수직 정확도가 15~16cm로 파악되었고 이는 해당 지점 처짐량 대비 5% 이내 및 대상 송전선 이도량의 3% 이내에 해당하는 값이다.
In this paper we focus on EPI (Epipolar-Plane Image), the horizontal cross section of Ray-Space, and we propose a novel method that chooses objects we want and edits scenes by using multi-view images. On the EPI acquired by camera arrays uniformly distributed along a line, all the objects are represented as straight lines, and the slope of straight lines are decided by the distance between objects and camera plane. Detecting a straight line of a specific slope and removing it mean that an object in a specific depth has been detected and removed. So we propose a scheme to make a layer of a specific slope compete with other layers instead of extracting layers sequentially from front to back. This enables an effective removal of obstacles, object manipulation and a clearer 3D scene with what we want to see will be made.
This paper proposes a recovering technique of the elevation map by stereo modeling of the aerial image sequence which is transformed based on the aircraft situation. The area-based stereo matching method is simulated and the various parameters are experimentally chosen. In a depth extraction step, the depth is determined by solving the vector equation. The equation is suitable for stereo modeling of aerial images which do not satisfy the epipolar constraint. Also, the performance of the conventional feature-based matching scheme is compared. Finally, techniques analyzing the accuracy of the recovered elevation map (REM) are described. The analysis includes the error estimation for both height and contour lines, where the accuracy is based on the measurements of deviations from the estimates obtained manually. The experimental results show the efficiency of the proposed technique.
For online high accurate reconstruction of an object from an visual information, a linear reconstruction method for multiple images is popular. Basically this method needs many cameras or many different screen shots from different view points. This method, however, has the benefit of less calculation and is adequate for a real time application by comparing other popular method. In this paper, online reconstruction system using more than three cameras is treated. An evaluation method of cameras' position, and of the number is derived for the linear reconstruction method. To decrease errors that are caused from skew of lens, positional error between corresponding points is taken into consideration on the evaluation. The proposed evaluation method enables estimation of the adequate number of cameras and then of feasible view locations. Additionally, repeating search of epipolar lines enables estimation of the hidden point. Comparing with result of an average error analysis, it was confirmed that the proposed methods works effectively.
A parallel looking stereo camera was mainly used as an input sensor for digital image processing, image understanding and the extraction of 3 dimensional information. Theoretical analysis and performance evaluation are dealt in this paper for a convergent looking stereo camera model having a fixation point with the result of crossing optical axes. The quantization error, depth resolution and equidepth map due to digital pixels, and the misalignments effects of pan, tilt and roll angles are analyzed by using rhe relationship between the reference and image coordinate systems. Also horopter, epipolar lines, probability density functions of the depth error, and stereo fusion areas for the two camera models are discussed.
This paper presents a new image rectification method using stereo image pairs to synthesize arbitrary viewing images. The image rectification is a preprocessing procedure that generates a vertically aligned images and makes epipolar lines collinear. The proposed rectification method has more robustness by considering the real situations such as the mismatch of pan angle, tilt angle and vertical shifting of cameras than previous method[5] which considers only pan angle. We evaluate the proposed method by comparison with previous method using synthesized images.
본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문은 패러렐 카메라 모델을 사용한 카메라 캘리브레이션과 3차원 스캐닝 알고리즘에 관한 것이다. 레이저 스트립라인이 스테레오 매칭을 위해 보조적으로 사용하였으나 원리적으로는 불필요하다. 피측정 물체는 스뎀핑모터에 의해 플레이트 위에서 360도 회전하며, 카메라로부터 거리를 측정하여 월드좌표를 구한다. 피측정 물체의 월드좌표는 모델좌표로 변환되며 다수의 군집 모델좌표로부터 모델링을 위한 면을 추출하고 OpenGL을 이용하여 렌더링 한다. 본 알고리즘은 에피폴라 라인의 매칭점의 유효성을 검사하여 잘못된 매칭값을 버리고 무효한 매칭값은 유효한 값으로부터 보간법으로 산출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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