In general, image-based virtual environment is represented by panoramic images created by image mosaic algorithm. The cylindrical panoramic image supports the fixed-viewpoint navigation due to the constraints of construction. Shum proposed concentric mosaics to allow users to navigate freely within a circular area[10]. It is constructed by a sequence of images which is acquired from a regularly rotating camera. Concentric mosaics technique, proposed by Shum, is considered as 3D plenoptic function which is defined three parameters : distance, height and angle. In this paper, we suggest an effective method for creating concentric mosaics, in which we first align a set of strip images on the cylinder plane and stitch the aligned strips to build a panoramic image. The proposed method has no constraints such as regular panning motion of camera. Furthermore, our proposed method minimizes the use of interpolation image to create a novel view images from the concentric mosaics. It allows the result image on a novel view to have better quality with respect to the number of input images.
Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
In case of using image sequence taken from a moving camera along a road in an urban area, general video mosaicing technique based on a single baseline cannot create 2-D image mosaics. To solve the drawback, this paper proposed a new image mosaicing technique through 3-D multi-baselines that can create image mosaics in 3-D space. The core of the proposed method is that each image frame has a dependent baseline, an equation of first order, calculated by using ground control point (GCP) of optical flows. The proposed algorithm consists of 4 steps: calculation of optical flows using hierarchical strategy, calculation of camera exterior orientation, determination of multi-baselines, and seamless image mosaics. This paper realized and showed the proposed algorithm that can create efficient image mosaics in 3-D space from real image sequence.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.10
no.2
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pp.180-187
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2007
In this paper, we propose an automatic method which combines two or more images acquired by camera on the air-vehicle into a larger image mosaics. The shift, scaling, rotation factors between two images can be calculated by using the correspondences between the points of the images. In order to estimate these factors, we find the relative positions of two images with respect to each other by using the SIFT descriptor and the RANSAC algorithm. After estimating the factors, the images can be merged into a single image mosaic by warping the target image. To avoid seams when mosaics are constructed from overlapped images, we apply the average gray level value of points within a overlapped zone. We have tested our proposed method on various image sets and have confirmed that our method produced good result subjectively.
Photomosaic is a method of representation an input image in forms of mosaics by a set of small tile images. Generally, equal rectangular tiles are used in photo mosaics. Therefore, there are limitations to expression of mosaic according to characteristic of images. In this paper, photo mosaics using quad-tree structure is proposed to create tiles in varies sizes. Initially, color variance per each level of an input image is computed using the mipmap of graphic hardware. Depending on the value of Valiance, the input image is divided into tiles in varies sizes. Each tile finds the most similar reference image and replaces with it. As a result, the method provides another pictorial effectiveness by dividing the input image into tiles in varies sizes depending on color held by the input image. In addition, whole processing is done on the graphic hardware and thereby we achieve faster performance.
This paper proposes a method of image tile mosaics to preserve detailed depiction of the source image. This method enhance the shortcoming of the previous mosaic methods that cannot express the detailed depiction because of the gap between tiles. Our method is implemented by the usage of image tiles to preserve detailed depiction of the source image, as well as the usage of 2-layered tiles to.eliminate the gap between tiles. The method suggested in this paper are composed of following process. First of all, the position of the upper layer tile is located through a centroidal voronoi diagram to which an edge avoidance technique is applied, and the position of the lower layer tile is calculated using Delaunay triangulation. Secondly, discover the size and direction field of the tile considering the relation between tiles. Thirdly, adopt a photomosaic technique to use the image tiles. At this time, the technique of multi-level indexing is used to accelerate the speed of image searching. Through above process, the gap between tiles is minimized against other methods and a mosaic image with a maximized detailed description is achieved.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.381-391
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2001
This paper presents an efficient approach to build an image mosaics from image sequences. Unlike general panoramic stitching methods, which usually require some geometrical feature points or solve the iterative nonlinear equations, our algorithm can directly recover the 8-parameter planar perspective transforms. We use four quasi-feature points in order to compute the projective transform between two images. This feature is based on the graylevel distribution and defined in the overlap area between two images. Therefore the proposed algorithm can reduce the total amount of the computation. We also present an algorithm lot efficiently matching the correspondence of the extracted feature. The proposed algorithm is applied to various images to estimate its performance and. the simulation results present that our algorithm can find the correct correspondence and build an image mosaics.
In this paper, we present a robust global registration algorithm for multi-frame image mosaics. When we perform a pair-wise registration recovering a projective transformation between two consecutive frames, severe mis-registration among multiple frames, which are not consecutive, can be detected. It is because the concatenation of those pair-wise transformations leads to global alignment errors. To overcome those mis-registrations, we propose a new algorithm using multiple frames for constructing image mosaics. We use a graph to represent the temporal and spatial connectivity and show that global registration can be obtained through the search for an optimal path in the constructed graph. The definition of an adequate objective function characterizing the global registration provides a direct manipulation of the graph. In the presence of moving objects, especially large ones compared with low texture backgrounds, by using the likelihood ratio as the objective function, we can deal with some of the most challenging videos like basketball or soccer Moreover, the algorithm can be parallelized so it can be more efficiently implemented. Finally, we give some experimental results from real videos.
High-resolution satellite image mosaics are becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis as an essential image processing to create a large image constructed from several smaller images. In this paper, we present an automatic seamline extraction technique and the procedure to generate a mosaic image by this technique. For more effective seamline extraction in the overlap region of adjacent images, an NDVI-based seamline extraction technique is developed, which takes advantage of the computational time and memory. The Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) is an index of plant "greeness" or photosynthetic activity that is employed to extract the initial seamline. The NDVI can divide into manmade region and natural region. The cost image is obtained by the canny edge detector and the buffering technique is used to extract the ranging cost image. The seamline is extracted by applying the Dijkstra algorithm to a cost image generated through the labeling process of the extracted edge information. Histogram matching is also conducted to alleviate radiometric distortion between adjacent images acquired at different time. In the experimental results using the KOMPSAT-2/3 satellite imagery, it is confirmed that the proposed method greatly reduces the visual discontinuity caused by geometric difference of adjacent images and the computation time.
In this paper an algorithm of image alignments for constructing seamless mosaics is proposed. After the global alignment has been run, there may still be localized mis-registrations present in the mosaic. Due to mis-registrations, there may be seams in the mosaic, such as breaking, blurring, and doubling of lines. To solve this problem, we need an algorithm of residual motion estimation, which minimizes mis-registrations. In the conventional algorithms of residual motion estimation, computational powers are too heavy and estimators of camera parameters are additionally needed such as focal lengths. In the proposed algorithm, residual motion vectors are estimated with the adequate size of estimation and measurement windows and with adjustment of initial vectors according to the established priority. By construction of mosaics with the proposed algorithm, we demonstrate the removal of seams by mis-registrations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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