Vegetation classes, especially grass and tree classes, are often confused in classification when conventional spectral pattern recognition techniques are used to classify urban areas. This paper reports on a study to improve the classification results by using an automated process of considering height information in separating urban vegetation classes, specifically tree and grass, using three-band, high-spatial resolution, digital aerial imagery. Height information was derived photogrammetrically from stereo pair imagery using cross correlation image matching to estimate differential parallax for vegetation pixels. A threshold value of differential parallax was used to assess whether the original class was correct. The average increase in overall accuracy for three test stereo pairs was $7.8\%$, and detailed examination showed that pixels reclassified as grass improved the overall accuracy more than pixels reclassified as tree. Visual examination and statistical accuracy assessment of four test areas showed improvement in vegetation classification with the increase in accuracy ranging from $3.7\%\;to\;18.1\%$. Vegetation classification can, in fact, be improved by adding height information to the classification procedure.
본 논문에서는 기존의 집적영상에서 요소 영상을 변형하여 수평시차만을 갖는 새로운 집적영상 기법을 제시하고 광학적으로 구현하였다. 즉, 기존 방식으로 픽업된 2차원 요소 영상에서 한 열의 수평 요소 영상을 수직방향으로 확대하여 전체 요소 영상을 얻고 이를 통해 3차원 입체 영상을 재현하게 된다. 제시하는 수평시차 기반의 집적영상 기법은 수직시차가 제거되어 전송을 위한 요소 영상의 정보량을 크게 줄일 수 있다. 제시된 방식의 유용성을 보이기 위하여 광학적 구현 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
The transmittance of the three dimensional (3D) transparent display is an important factor and can be enhanced by adding a see-through area to the displayed 3D image in order to transmit an ambient light with maximum transparency. However, there is a side effect that the perceived 3D resolution can be degraded due to the see-through area. In this paper, we propose an advanced method to resolve the above trade-off relation between the transparency and the 3D resolution by using an active parallax barrier (PB) with a see-through area. The experimental results are also presented to prove the proposed principle.
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
이 논문에서는 적응적 패럴랙스 베리어 방식에서, 시청영역을 제어할 수 있도록 사용자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. 얼굴자세에 강건한 양안거리 측정을 위해, 형태모델과 랜드마크 기반인 CLM으로 자세를 추정한다. 카메라와의 상관관계로, 거리와 수평위치를 거리로 변환한다. 사용자의 눈의 위치에 따라 적응적 패럴랙스 베리어의 화소간격을 조정하고, 베리어를 이동해 시청영역을 조정한다. 이 논문에서는 60cm부터 490cm의 범위에서 사용자를 추적하는 방법을 제안하고, 카메라 영상의 해상도에 따른 에러, 측정 가능 범위, fps를 측정하였다. 그 결과, 사용자를 평균 3.1642cm의 절대오차 범위내로 측정 가능하였으며, 영상의 해상도에 따라 320×240에서 약 278cm, 640×480에서 약 488cm까지, 그리고 1280×960에서 약 493cm까지를 측정할 수 있었다.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.1569-1574
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2006
We have studied elemental image compatibility between integral imaging(II) and parallax generation(PG) system for three-dimensional display. The elemental images of PG can be obtained by recombination of the elemental images picked up in II system. The theoretical verification and the experimental results show that the elemental images of PG are in correspondence with the elemental images of II system with proper transformation conditions.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 완전 시차 배경 영상을 가지는 새로운 형태의 2D-3D 겸용 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 집적 영상 시스템과 기존의 2D 평면 디스플레이 구성이 되며, 3D 모드와 2D 모드에서 구동이 가능하다. 3D 모드에서는 집적 영상 기술을 이용하여 배경영상을 만들어서 주요 영상과 결합함으로써 3D 영상을 만든다. 2D 모드에서는 집적영상 시스템이 2D 평면 디스플레이의 백라이트 역할을 수행하고 2D 평면 디스플레이에 2D 영상이 표시된다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초 실험을 수행하고 성공적인 실험 결과를 보고한다.
패럴랙스배리어의 장점은 2D와 3D 콘텐츠를 자동적으로 스위칭 하여 디스플레이 할 수 있다는 것이다. 그러나 관찰자가 움직일 경우 배리어를 통과하는 영상이 바뀌게 되며, 수평으로 어느 범위 이상을 움직이게 되면 영상이 역전되어 다른 영상을 보게 된다. 이러한 제한점을 해결하고자 시점추적이나 시점을 증가시키는 것과 같은 무안경 스테레오 디스플레이가 소개되고 있다. 본 논문에서는 일정한 위치에서만 관찰할 수 있는 고정식 패럴랙스배리어의 단점을 보완할 수 있는 가변형 패럴랙스배리어 방식을 제안하였으며, 가변형 배리어의 제작을 위하여 640 라인 FPC로 구성된 새로운 교차커넥터를 설계하였다. 또한, 일반적으로 사용되는 웹 카메라를 이용하여 시점추적시스템을 구현하였고 실험 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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