In this paper, we proposed color stereo matching algorithm using dynamic programming. The conventional gray stereo matching algorithms show blur at depth discontinuities and non-existence of matching pixel in occlusion lesions. Also it accompanies matching error by lack of matching information in the untextured region. This paper defines new cost function makes up for the problems happening in conventional gray stereo matching algorithm. New cost function contain the following properties. I) Edge points are corresponded to edge points. ii) Non-edge points are corresponded to non-edge points. iii) In case of exiting the amount of edges, the cost function has some weight in proportion to path distance. Proposed algorithm was applied in various images obtained by parallel camera model. As the result, proposed algorithm showed improved performance in the aspect of matching error and processing in the occlusion region compared to conventional gray stereo matching algorithms.
본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 수행하기 위한 VLSI(Very Large Scale Integrated Circuit)구조를 제안한다. 스테레오 정합의 연산을 분석하여 중간 연산 결과를 재사용하여 연산량과 메모리 접근수를 최소화한다. 이러한 동작을 수행할 수 있는 스테레오 정합 연산 셀의 구조를 제안하고, 이를 병렬적으로 확장하여 탐색 범위 내의 모든 비용함수를 동시에 연산할 수 있는 하드웨어의 구조를 제안한다. 이러한 하드웨어 구조를 확장하여 2차원 영역에 대한 비용함수를 연산할 수 있는 하드웨어의 구조와 동작을 제안한다. 구현한 하드웨어는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 환경에서 최소 250Mhz의 클록 주파수에서 동작이 가능하고, 64화소의 탐색범위를 적용한 경우에 $640{\times}480$ 스테레오 영상을 약 805fps의 성능으로 처리할 수 있다.
이 연구는 수치사진측량의 기본과정 중의 하나인 입체영상 표정에서 관계영상정합 (relational matching)을 이용한 초기 근사값 결정에 관한 연구를 목적으로 한다. 수치입체영상에 대한 상호표정(relative orientation)을 자동화하기 위한 연구가 수치사진측량(Digital Photogrammetry) 및 컴퓨터 비젼(Computer Vision) 분야에서 많이 이루어져 왔다. 그러나 현재 까지의 자동화된 상호표정에 있어서는 초기 근사값 산정에 의한 문제가 제약조건이 되어 왔으므 로, 보다 일반적인 적용을 목적으로 관계영상정합이 제안되고 이에 대해 연구가 시작되었다. 이 연구에서는 특수한 관계설정(relational description)을 사용하여, 초기 근사값을 결정하는 보다 유연한 방법이 제시되고 적용되었으며, Cost 함수를 평가함수(evaluation fuction)로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 관계정합방법에 일부로서 매칭오류(mismatch) 탐색과정을 부가하였다. 또 한, 반복적인 형태, 파단선, 사각지역 등이 다수 포함되어 있는 도심지의 영상에 대해 적용하므르 서 본 연구에서 제시된 관계영상정합이 실제 적용가능하다는 것을 입증하였다. 영상정합의 분야에서의 관계영상정합에 대한 이 연구는 기존의 영상정합법에 대한 장단점을 도 출하였으며, 수치사진측량 분야에서의 관계영상정합의 응용과 개발에 대한 향후의 연구방향을 제 시하였다.
This paper studies a multirate sampled-data control for LTI systems by using the digital redesign (DR) method. In this note, to well tackle the problem associated with both the state matching and the stabilization, our nobel strategy is to minimize the linear quadratic cost function. The main features of the proposed method are that i) the delta-operator-based descretization method is applied to improve the state-matching performance in the fast sampling limit and/or the large input multiplicity; ii) the proposed multirate control scheme can improve the state-matching performance in the long sampling limit; iii) some sufficient conditions that guarantee the stability of the closed-loop discrete-time system and provide a guarantee cost for the cost function can be formulated in the LMIs format; and iv) an optimal sampled-data controller in the sense of minimizing the upper bound of the cost function is also given by means of an LMI optimization procedure.
본 논문에서는 이진 프레임 기술자와 이를 이용한 프레임 단위 유사중복 동영상 정합 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상으로부터 취득한 프레임을 패치(patch)단위로 나누고 패치간의 관계를 이진으로 나타낸다. 그리고 두 동영상 프레임 간의 정합비용과 보상비용으로 비용 함수를 표현한다. 초기 정합과 반복적인 정합 갱신을 통해 비용 함수를 최소화한다. 실험을 통해 제안하는 이진 프레임 기술자의 적합성과 프레임 단위 정합 알고리즘 성능이 우수함을 확인한다.
This paper proposes a modified dynamic programming for finding the correspondence between right and left images. A dynamic programming is based on the intensity of images for stereo matching. But htis method is intended to mismatch at uniformed intensity region. To reduce thd mismatching, the stereo images are segmented to various regions with respective uniform intensity, and the different cost function has applied to the segmented region during the dynamci programming. Cost function costains jump cost. And jump cost included two parameter .alpha. and .beta. which have influence on minimum cost path. Experimental results show that the 3D shape of some stereo pairs cna be finely obtained by this proposed algorithm.
스테레오 매칭 과정에 있어서 매칭 비용을 구하는 것은 매우 중요한 과정이다. 이러한 스테레오 매칭 과정의 성능을 살펴보기 위하여 본 논문에서는 기존에 제안된 매칭 비용 함수들에 대한 기본 개념들을 소개하고 각각의 성능 및 장점을 분석하고자 한다. 가장 간단한 매칭 비용 함수는 매칭 되는 영상의 일관된 밝기를 이용하여 좌, 우 영상 간 서로 대응하는 대응점을 추정하는 과정으로, 본 논문에서 다루는 매칭 비용함수는 화소 기반과 윈도우 기반의 매칭 비용 방법으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 화소 기반의 방법으로는 절대 밝기차(the absolute intensity differences: AD)와 sampling-intensitive absolute differences of Birchfield and Tomasi (BT) 방법이 있고, 윈도우 기반의 방법으로는 차이 절대 값의 합(sum of the absolute differences: SAD), 차이 제곱 값의 합(sum of squred differences: SSD), 표준화 상호상관성(normalized cross-correlation: NCC), 제로 평균 표준화 상호 상관성(zero-mean normalized cross-correlation: ZNCC), census transform, the absolute differences census transform (AD-Census) 이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 기존에 제안된 매칭 비용 함수들을 정확도와 시간 복잡도를 측정했다. 정확도 측면에서 AD-Census 방법이 평균적으로 가장 낮은 매칭 율을 보여줬고, 제로 평균 표준화 상호 상관성 방법은 non-occlusion과 all 평가 항목에서 가장 낮은 매칭 오차율을 보여 주지만, discontinuities 평가 항목에서는 블러 효과 때문에 높은 매칭 오차율을 보여 주었다. 시간 복잡도 측면에서는 화소 기반인 절대 밝기차 방법이 낮은 복잡도를 보여 주였다.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 에지를 강조하여 동적계획법을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 표면의 평활화 제약조건의 적용, 폐색 영역에서의 정합 화소 부재 등으로 인하여 대체로 불연속 지점에서의 무뎌짐 현상을 보이고 있다. 또한 밝기 변화가 없는 영역에서는 정합 정보 부족으로 인하여 정합 에러를 동반하게 된다. 본 논문에서는 좌${\cdot}$우 영상의 에지 부분은 에지 부분 사이에 정합이 이루어지고, 그 외의 영역에서는 그 외의 영역 사이에 정합이 이루어지게 유도함으로써 기존 알고리즘에서 야기되었던 문제점들을 보완하는 새로운 비용 함수를 정의하였다. 또한 영상에서 에지가 다량으로 발생할 가능성에 대비해 에지 정보사이의 정합은 비용 함수에 경로 거리와 비례하는 가중치를 추가하였다. 제안된 알고리즘을 평행 카메라 모델 뿐만아니라 수렴 카메라 모델로 획득한 다양한 형태의 영상에 적용한 결과, 기존의 알고리즘에 비해 폐색 영역에서의 처리와 정합 에러 측면에서 개선된 성능을 보였고, 특히 불연속 지점에서의 흐려짐 현상이 개선됨을 확인하였다.
This paper presents reconstruction of disparity in images. To achieve this, the algorithm was made up of two different procedures - one is extraction of boundaries for man-made structures and the other is matching of the structures. In the extraction of boundaries for man-made structures, we assume that man-made structures are composed of lines and the lines make up closed polygon. The convertional algorithms of the edges extraction may not perceive man-made structures and have problems that matching algorithms were too complex. This paper proposed sub-pixel boundaries extraction algorithm that fused split-and-merge and image improvement algorithms to overcome complexity. In matching procedure, feature-based algorithm that minimize the proposed cost function are used and the cost fuction considers movement of mid-points for left and right images to match structures. Because we could not obtain disparity of inner parts for the man-made structures, interpolation method was used. The experiment showed good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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