본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.
탄성파 탐사자료의 획득 시, 기계적인 결함이나 지형적인 접근성 등으로 인하여 자료를 부분적으로 획득하지 못하거나, 해상 탐사의 경우 스트리머의 간격으로 인하여 공간적인 알리아싱(aliasing)이 발생할 수 있다. 이러한 불규칙하고 공간적인 알리아싱이 존재하는 자료는 추후 탄성파 자료처리과정에서 문제를 일으키게 된다. 만약, 정확하고 효율적인 내삽(interpolation) 기법을 보유하고 있다면, 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 나아가 탐사를 수행할 때 송신원 또는 수신기의 수를 줄일 수 있으므로 탐사의 시간 및 비용이 줄어들게 된다. 여러 내삽 방법들 중 Matching Pursuit 기법을 이용한 내삽 방법은 고르기(sampling)의 형태와 상관없이 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 정현파 함수(sinusoidal function)을 기저함수로 이용하는 경우, 공간적인 알리아싱이 존재하는 탄성파자료에 적용시 정확한 내삽이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 공간적인 알리아싱의 문제를 해결하기 위하여, 정현파 함수가 아닌 요소파(wavelet)를 기저함수로 이용하는 요소파 기반의 Matching Pursuit 기법을 개발하였다. 또한, L-2 norm을 이용한 기존의 방법과 달리, 내적을 이용하여 내삽의 수행속도를 향상시켰다.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 수행하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 스테레오 정합의 연산을 분석하여 중간 연산 결과를 재사용하여 연산량과 메모리 접근수를 최소화한다. 이러한 동작을 수행할 수 있는 스테레오 정합 연산 셀의 구조를 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 환경에서 최소 250Mhz의 클록 주파수에서 동작이 가능하고, 64화소의 탐색범위를 적용한 경우에 $640{\times}480$ 스테레오 영상을 약 813fps의 성능으로 처리할 수 있다.
본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.
위성 편대 비행 시 주위성과 부위성 간의 연료 소비 균형을 고려한 임펄스 기동에 관한 연구를 수행하였다. 위성 간 사용가능한 연료량을 비교하여 가중치(weight)를 두고 가격함수(cost function)를 설계하여 라그랑지 승수법을 통해 필요한 임펄스를 획득하였다. 상대궤도 발산 방지를 위해 에너지 매칭 기법을 사용하였고, 임펄스 기동 후 상대 거리 구속이 이루어짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션은 지구 중력 외의 외란이 없는 경우와 대기 항력이 외란으로 존재하는 상황으로 시나리오를 나누어 수행하였다. 본 논문 결과는 이후 실제로 위성을 편대로 사용한 위성 군집 비행 시, 상대 궤도 구속 요건을 만족하고 각 위성의 연료량을 비교한 임펄스 기동이 요구될 때 사용가능할 것으로 기대된다.
Kim, J.S.;Lee, S.K.;Kim, T.Y.;Lee, J.Y.;Choi, J.S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.286-289
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2009
This paper presents an effective approach to minimize recursive computations for balancing stereo pairs by using disparity vector errors and its directional histogram. A stereo balancing function is computed from the correspondent pixels between two images, and a simple approach is to find the matching blocks of two images. However, this procedure requires recursive operation, and its computation cost is very high. Therefore, in this paper, we propose an efficient balance method using structural similarity index and a partial re-searching scheme to reduce the computation cost considerably. For this purpose, we determine if re-searching for each block is necessary or not by using the errors and the directional histogram of disparity vectors. Experiment results show that the performance of the proposed approach can save the computations significantly with ignorable image quality degradation compared with full re-search approach.
Source localization is an important problem in the field of sonar and radar, etc. For the purpose of source localization, two or more spatially separated sensors are often used to measure the time difference of arrivals of a radiating source whose transmitted signal waveform is unknown. The NLS(Nonlinear Least Square) cost function with curve fitting method was proposed recently, which provide robust source localization performance by reducing estimation ambiguity. However, even this algorithm shows degraded performance in a multipath environment. To estimates source localization correctly, source localization algorithm that eliminate the effect of multipath signals is required. In this paper, PMP(Power Matching Procedure) is added to the algorithm, which provides improved source localization performance by properly cutting out the effect of multipath signals. Through simulation the performance of the proposed source localization algorithm is verified.
To segment instances of vehicle classes in a sparse stereo-matching data set, this paper presents an algorithm for clustering based on DP (Dynamic Programming). The algorithm is agglomerative: it begins with each element in the set as a separate cluster and merges them into successively larger clusters according to similarity of two clusters. Here, similarity is formulated as a cost function of DP. The proposed algorithm is proven to be effective by experiments performed on various images acquired by a moving vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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