In this paper, we propose a fast adaptive diamond search algorithm(FADS) for block matching motion estimation. Fast motion estimation algorithms reduce the computational complexity by using the UESA (Unimodal Error Search Assumption) that the matching error monotonically increases as the search moves away from the global minimum error. Recently many fast BMAs(Block Matching Algorithms) make use of the fact that the global minimum points in real world video sequences are centered at the position of zero motion. But these BMAs, especially in large motion, are easily trapped into the local minima and result in poor matching accuracy. So, we propose a new motion estimation algorithm using the spatial correlation among the adjacent blocks. We change the origin of search window according to the spatially adjacent motion vectors and their MAE(Mean Absolute Error). The computer simulation shows that the proposed algorithm has almost the same computational complexity with UCBDS(Unrestricted Center-Biased Diamond Search)〔1〕, but enhance PSNR. Moreover, the proposed algorithm gives almost the same PSNR as that of FS(Full Search), even for the large motion case, with half the computational load.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
While the circulation of images become active, various requirements to manage increasing database are raised. The content-based technology is one of methods to satisfy these requirements. The image is represented by feature vectors extracted by various methods in the content-based technology. The global feature method insures fast matching speed because the feature vector extracted by the global feature method is formed into a standard shape. The global feature extraction methods are classified into two categories, the spatial feature extraction and statistical feature extraction. And each group is divided by what kind of information is used, color feature or gray scale feature. In this paper, we introduce various global feature extraction technologies and compare their performance by accuracy, recall-precision graph, ANMRR, feature vector size and matching time. According to the experiments, the spatial features show good performance in non-geometrical modifications, and the extraction technologies that use color and histogram feature show the best performance.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.168-175
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2013
Color consistency in stereoscopic contents is important for 3D display systems. Even with a stereo camera of the same model and with the same hardware settings, complex color discrepancies occur when acquiring high quality stereo images. In this paper, we propose an integrated color matching method that use cumulative histogram in global matching and estimated 3D-distance for the stage of local matching. The distance between the current pixel and the target local region is computed using depth information and the spatial distance in the 2D image plane. The 3D-distance is then used to determine the similarity between the current pixel and the target local region. The overall algorithm is described as follow; First, the cumulative histogram matching is introduced for reducing global color discrepancies. Then, the proposed local color matching is established for reducing local discrepancies. Finally, a weight-based combination of global and local matching is computed. Experimental results show the proposed algorithm has improved global and local error correction performance for stereoscopic contents with respect to other approaches.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.7
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pp.1437-1446
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2012
In this paper we propose a new stereo matching algorithm which is suitable for application to obtain depth information with high-speed in stereoscopic camera environment. For satisfying these condition we propose a new adaptive stereo matching technique using frequency information in discrete wavelet (DWT) domain and variable matching window. The size of the matching window is selected by analysis of the local property of the image in spatial domain and the feature and scaling factor of the matching window is selected by the frequency property in the frequency domain. For using frequency information we use local DWT and global DWT. We identified that the proposed technique has better peak noise to signal ratio (PSNR) than the fixed matching techniques with similar complexity.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.9
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pp.1123-1131
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2020
The quick-response (QR) code is a two-dimensional barcode which is widely being used. Due to several interesting features such as small code size, high error correction capabilities, easy code generation and reading process, the QR codes are used in many applications. Nowadays, a printed color QR code for offline applications is being studied to improve the information storage capacity. By multiplexing color information into the conventional black-white QR code, the storage capacity is increased, however, it is hard to extract the embedded information due to the color crosstalk and geometrical distortion. In this paper, to overcome these problems, a new type of QR code is designed based on the CMYK color model and the local spatial searching as well as the global spatial matching is introduced in the reading process. These results in the recognition rate increase. Through practical experiments, it is shown that the proposed algorithm can perform the bit recognition rate improvement of about 3% to 5%.
The Global Space-based Inter-Calibration System (GSICS) is an international partnership sponsored by World Meteorological Organization (WMO) to continue and improve climate monitoring and to ensure consistent accuracy between observation data from meteorological satellites operating around the world. The objective for GSICS is to inter-calibration from pairs of satellites observations, which includes direct comparison of collocated Geostationary Earth Orbit (GEO)-Low Earth Orbit (LEO) observations. One of the GSICS inter-calibration methods, the Ray-matching technique, is a surrogate approach that uses matched, co-angled and co-located pixels to transfer the calibration from a well calibrated satellite sensor to another sensor. In Korea, the first GEO satellite, Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS), is used to participate in the GSICS program. The National Meteorological Satellite Center (NMSC), which operated COMS/MI, calculated the Radiative Transfer Model (RTM)-based GSICS coefficient coefficients. The L1P reproduced through GSICS correction coefficient showed lower RMSE and Bias than L1B without GSICS correction coefficient applied. The calculation cycles of the GSICS correction coefficients for COMS/MI visible channel are provided annual and diurnal (2, 5, 10, 14-day), but long-term evaluation according to these cycles was not performed. The purpose of this paper is to perform evaluation depending on the annual/diurnal cycles of COMS/MI GSICS correction coefficients based on the ray-matching technique using Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data as reference data. As a result of evaluation, the diurnal cycle had a higher coincidence rate with the reference data than the annual cycle, and the 14-day diurnal cycle was the most suitable for use as the GSICS correction coefficient.
As Advanced Air Mobility (AAM) technologies evolve, ensuring accurate navigation and localization in complex urban airspaces has become crucial. Because the Global Navigation Satellite System (GNSS) is prone to vulnerabilities in urban flight environment, an alternative localization technique is required. This paper examines vision-based localization technologies to enhance GNSS-free navigation. In addition, we explore various geo-referencing studies that utilize pre-existing spatial databases to improve the accuracy of vision-based localization under GNSS-denied conditions. This paper discusses the various types of onboard vision camera sensors, vision-based localization, spatial information databases, feature extraction methods, and matching techniques that contribute to the development of a vision-based localization and geo-referencing system for AAM, ensuring safety and reliability in urban operations.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.2
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pp.37-46
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2016
The difference between definition time of GPS (Global Positioning System) position data and actual display time of car positions on a map could reduce the accuracy of car positions displayed in PND (Portable Navigation Device)-type CNS (Car Navigation System). Due to the time difference, the position of the car displayed on the map is not its current position, so an improved method to fix these problems is required. It is expected that a method that uses predicted future positionsto compensate for the delay caused by processing and display of the received GPS signals could mitigate these problems. Therefore, in this study an analysis was conducted to correct late processing problems of map positions by mapmatching using a Kalman filter with only GPS position data and a RRF (Road Reduction Filter) technique in a light-weight CNS. The effects on routing services are examined by analyzing differences that are decomposed into along and across the road elements relative to the direction of advancing car. The results indicate that it is possible to improve the positional accuracy in the along-the-road direction of a light-weight CNS device that uses only GPS position data, by applying a Kalman filter and RRF.
In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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