An automatic approach and strategy for extracting building information from aerial images using combined image analysis and interpretation techniques is described in this paper. A dense DSM is obtained by stereo image matching. Multi-band classification, DSM, texture segmentation and Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) are used to reveal building interest areas. Then, based on the derived approximate building areas, a shape modelling algorithm based on the level set formulation of curve and surface motion has been used to precisely delineate the building boundaries. Data fusion, based on the Dempster-Shafer technique, is used to interpret simultaneously knowledge from several data sources of the same region, to find the intersection of propositions on extracted information derived from several datasets, together with their associated probabilities. A number of test areas, which include buildings with different sizes, shape and roof colour have been investigated. The tests are encouraging and demonstrate that the system is effective for building extraction, and the determination of more accurate elevations of the terrain surface.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3806-3825
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2016
This paper brings out a neoteric frame of reference for visual semantic based 3d video search and retrieval applications. Newfangled 3D retrieval application spotlight on shape analysis like object matching, classification and retrieval not only sticking up entirely with video retrieval. In this ambit, we delve into 3D-CBVR (Content Based Video Retrieval) concept for the first time. For this purpose we intent to hitch on BOVW and Mapreduce in 3D framework. Here, we tried to coalesce shape, color and texture for feature extraction. For this purpose, we have used combination of geometric & topological features for shape and 3D co-occurrence matrix for color and texture. After thriving extraction of local descriptors, TB-PCT (Threshold Based- Predictive Clustering Tree) algorithm is used to generate visual codebook. Further, matching is performed using soft weighting scheme with L2 distance function. As a final step, retrieved results are ranked according to the Index value and produce results .In order to handle prodigious amount of data and Efficacious retrieval, we have incorporated HDFS in our Intellection. Using 3D video dataset, we fiture the performance of our proposed system which can pan out that the proposed work gives meticulous result and also reduce the time intricacy.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.227-235
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2014
In this paper, we develop the noninformative priors for the scale parameter and the shape parameter in the log-logistic distribution. We developed the first and second order matching priors. It turns out that the second order matching prior matches the alternative coverage probabilities, and is a highest posterior density matching prior. Also we revealed that the derived reference prior is the second order matching prior for both parameters, but Jerffrey's prior is not a second order matching prior. We showed that the proposed reference prior matches the target coverage probabilities in a frequentist sense through simulation study, and an example based on real data is given.
We have proposed a measurement system for measuring a whole shape of an object easily. The proposed system consists of a camera and a cylinder whose inside is coated by a mirror layer. A target object is placed inside the cylinder and an image is captured by the camera from right above. The captured image includes sets of points that are observed from multiple viewpoints: one is observed directly, and others are observed via the mirror. Therefore, the whole shape of the object can be measured using stereo vision in a single shot. This paper shows that a prototype of the proposed system was implemented and an actual object was measured using the prototype. A method based on a pattern matching which uses a value of SSD (Sum of Squared Difference), and a method based on DP (Dynamic Programming) are employed to identify a set of corresponding points in warped captured images.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.70-74
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1999
Remote sensing (RS) data show the surfaces of the earth only but cannot provide the shape data of building sides. The proposed method recovers a 3D shape of building sides from stereo images. Its result shows a higher possibility for recovering a large shaped object by overcoming the difficulties of traditional stereo matching techniques. The urban area will be visualized more realistically than the current model based on graphic and vector data.
3차원 형상화를 통한 분석이 많은 분야에서 연구 및 적용되고 있다. 3차원 형상화는 사진영상의 중첩에서 (3차원)레이저 스캐닝(laser scanning)으로 발전을 하여 가고 있으며, 각 방법이 각기 그 자체로서 발전을 해가고 있는 추세이다. 본 연구에서는 물체에 대한 데이터베이스를 구축하여 대상 이미지에 대하여 기하학적 패턴 매칭(patter matching)을 기반으로 한 인지(인식) 알고리즘을 도입하여 3차원 형상화를 통한 지질 및 지반조사를 위한 기초 기술로 활용하고자 하였다. 물체의 외형적인 성질에 기반하며 특별한 광원없이 물체를 인지할 수 있는 3차원 형상화 알고리즘은 지질 및 지반조사 분야 외에서도 많은 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 형태 정합 및 포아송 방정식을 기반으로 객체와 배경과의 이음매가 없는 효율적인 동영상 합성 기법을 제안한다. 동영상 합성 기법은 영상 분할 과정과 영상 조합 과정으로 구성된다. 영상 분할 과정에서는 먼저 첫번째 프레임에 대해 사용자가 3 영역 지도를 설정한 후, 그랩 컷(grab cut) 알고리즘을 수행한다. 그리고 객체와 배경의 색상, 밝기, 텍스쳐 등이 유사할 경우 영상 분할의 성능이 감소될 수 있음을 감안하여, 현재 프레임과 이전 프레임 객체들 간의 형태 정합을 통해 현재 프레임에서 영상 분할된 객체를 보정한다. 영상 조합 과정에서는 포아송 방정식을 이용하여 객체와 목표 동영상의 배경이 서로 이음매 없이 조합되도록 하며, 또한 사용자가 설정한 움직임 경로에 따라 객체를 배치한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 합성된 동영상의 자연성 뿐만 아니라 수행 시간 면에서 우수함을 알 수 있었다.
The MST (Minimum Spanning Tree) matching algorithm had been used for searching the part accord points extracted from the gray level fingerprint image. The method, however, had some limitations. To obtain the relationship between enrolled and inputted fingerprint, the MST was used to generate the tree graph that represent the unique graph for given fingerprint data. From the graph, the accord points are estimated. However, the shape of the graph highly depends on the positions of the minutiae. If there are some pseudo minutiae caused by noise, the shape of the graph will be different In this paper, to overcome the limitations of the MST, we proposed CRM (Center of Rotation Method) algorithm that found the true part accord points. The proposed method is based on the assumption ...
Inferring and recognizing 3D objects form a 2D occuluded image has been an important research area of computer vision. The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, may be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition. We present a fast algorithm of finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction. The method is based on matching the object contour to the reference occuluded shapes of 49 viewing directions. The initially best matched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points between the input image and the image projected along the estimated viewing direction. Then the input shape is recognized by matching to the projectd shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n$^{2}$) in the worst case, and that of the simple combinatorial method is O(m$^{4}$.n$^{4}$) where m and n denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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