Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.42-47
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2005
In this papcr, we address the 3D reconstruction of the indoor circumstance using what the data is extracted by a pall of image from Stereo Camera. Generally sucaking, there arc three methods to extract 3-Dimensional data using IR sensor, Laser sensor and Stereo camera sensor. The best is stereo camera sensor which can show a high performance at a reasonable price. We used 'Window Correlation Matching Method' to extract 3-Dimensional data in stereo image. We proposed new Method to reduce error data, said 'Histogram Weighted Hough Transform'. Owing to this mettled, we reduced error data in each stereo image. So reconstruction is well done. 3-Dimensional Reconstruction is accomplished by using the DirectX that is well known as 3D-Game development tool. We show that the stereo camera can be not only used to extract 3-dimensional data but also applied to reconstruct the 3-Dimensional circumstance. And we try to reduce the error data using various method.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.5
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pp.178-182
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2007
This study represents the efficient depth measurement for 3-dimensional microsystems using the disparity histogram from stereo images. Implementation of user-friendly Windows program written in C++ involves the various methods for the stereo-image processing in which the minimization of matching-pixel error upon the unique point for stereo images was carried out as a pre-processing method. Even though MPC among various methods was adopted in the present measurement, the resulting measurements seem to require optimizations of the windows sizes and corrections of post-manipulation for stereo images. The present work using Windows program is promising to measure the 3-dimensional depth of micro-system efficiently in implementing the 3-dimensional structure of micro-systems.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.2
s.40
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pp.83-92
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2006
This paper describes an image disparity estimation method using region-based stereo matching. Region-based disparity estimation yields a disparity map as the unit of segmented region. However it estimates disparity imprecisely because it not only has matching errors but also applies an identical way to disparity estimation, which does not consider each type of matched regions. To solve this problem, we proposes a disparity estimation method which considers the type of matched regions. That is, the proposed method classifies whole matched regions into a similar-matched region, a dissimilar-matched region, a false-matched region and a miss-matched region. We then performs proper disparity estimation for each type of matched regions. This method minimizes the error in estimating disparity which is caused by inaccurate matching and also improves the accuracy of disparity of the well-matched regions. The experimental results show the improved accuracy of the proposed method.
Kim, Eun Kyeong;Cho, Hyunhak;Jang, Eunseok;Kim, Sungshin
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.1
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pp.44-49
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2016
This paper proposed the method to improve performance of a pixel, which has low accuracy, by applying image segmentation methods based on color and multi-threshold of brightness. Stereo matching is the process to find the corresponding point on the right image with the point on the left image. For this process, distance(depth) information in stereo images is calculated. However, in the case of a region which has textureless, stereo matching has low accuracy and bad pixels occur on the disparity map. In the proposed method, the relationship between adjacent pixels is considered for compensating bad pixels. Generally, the object has similar color and brightness. Therefore, by considering the relationship between regions based on segmented regions by means of color and multi-threshold of brightness respectively, the region which is considered as parts of same object is re-segmented. According to relationship information of segmented sets of pixels, bad pixels in the disparity map are compensated efficiently. By applying the proposed method, the results show a decrease of nearly 28% in the number of bad pixels of the image applied the method which is established.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.1
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pp.101-109
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2011
This paper describes the attempts to improve the performance of an image matching method for multiple image. Typically, matching between two images is performed by using correlation between a reference and corresponding images. The proposed multiple image matching algorithm performs matching in an object space, chooses the image closest to the true vertical image as a reference image, calculates the correlation based on the chosen reference image. The algorithm also detects occluded regions automatically and keep them from matching. We could find that it is possible to create high quality DEM by this method, regardless of the location of image. From the performance improvement experiments through the occlusion detection, we could confirm the possibility of a more accurate representation of 3D information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.3208-3229
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2017
Rectification is an essential procedure for simplifying the disparity extraction of stereo matching algorithms by removing vertical mismatches between left and right images. To support real-time stereo matching, studies have introduced several look-up table (LUT)- and computational logic (CL)-based rectification approaches. However, to support high-resolution images, the LUT-based approach requires considerable memory resources, and the CL-based approach requires numerous hardware resources for its circuit implementation. Thus, this paper proposes a multi-level accumulation-based rectification method as a simple CL-based method and its circuit implementation. The proposed method, which includes distortion correction, reduces addition operations by 29%, and removes multiplication operations by replacing the complex matrix computations and high-degree polynomial calculations of the conventional rectification with simple multi-level accumulations. The proposed rectification circuit can rectify $1,280{\times}720$ stereo images at a frame rate of 135 fps at a clock frequency of 125 MHz. Because the circuit is fully pipelined, it continuously generates a pair of left and right rectified pixels every cycle after 13-cycle latency plus initial image buffering time. Experimental results show that the proposed method requires significantly fewer hardware resources than the conventional method while the differences between the results of the proposed and conventional full rectifications are negligible.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.7A
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pp.676-682
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2002
In this paper, an effective stereo image compression and reconstruction technique using a new adaptively compensated-disparity prediction scheme is proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between the stereo image using the proposed method, the bandwidth of the stereo input image can be compressed to the level of the conventional 2D image and the predicted image also can be effectively reconstructed using this transmitted reference image and disparity data in the receiver. Especially, in the proposed method, once the feature values are extracted from the input stereo image, then the matching window size for the predicted image reconstruction is adaptively selected in accordance with the magnitude of this feature values. From this adaptive disparity estimation method, reduction of the mismatching probability of the disparity vectors is expected and as a result, the image quality in the reconstructed image can be improved. In addition, from some experiments using the CCETT's stereo images of 'Fichier', 'Manege' and 'Tunnel', it is shown that the proposed method improves the PSNR of the reconstructed image to about 9.08 dB on average by comparing with that of the conventional methods. And also, it is found that there is almost no difference between the original image and the predicted image reconstructed through the proposed method by comparison to that of the conventional methods.
Park, Jang-Ho;Choi, Hyun-Jun;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.5
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pp.1217-1230
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2010
The dynamic programming based methods, a kind of globally optimizing stereo matching methods, has the inherent advantage that the occlusion regions can be found during the process. But it also has a serious drawback of streaking phenomena. This paper focuses on reducing the streaking phenomena by adjusting the penalties in calculating the cost matrix and re-establishing the optimal path in the back-tracing process using the boundary information of the image. Especially we use a pixel expansion method in re-establishing the path, which is the results from expanding the pixel information of the ones just left the boundaries. Experiments with the four image pairs provided by the Middlebury site showed the results that the proposed method has the disparity error ratio of 6.33% and the rank is 29, which is competitive to the best method among the previously published dynamic programming based methods.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.5
no.2
s.10
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pp.99-110
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1997
Image matching to determine the conjugate points in stereo photos is the one of the most important subject in digital photogrammetry and many researches In digital photogrammetric field are on going to automate the image matching process. In this study, we analyzes the effect of allowable correlation coefficient, which controls the accuracy in areal based image matching, on the accuracy of digital photogrammetry. So, some areal based matching methods such as image correlation coefficient matching, image Pyramid matching and interest point matching, are implemented, and the effect of allowable correlation coefficient on accuracy of digital photogrammetry in each method is analyzed. As a result of this study, a method to determine the optimal correlation coefficient is presented.
Three-diemnsional bead profile was measured using the biprism stereo vision sensor in GMAW, which consists of an optical filter, biprism and CCD camera. Since single CCD camera is used, this system has various advantages over the conventional stereo vision system using two cameras such as finding the corresponding points along the horizontal scanline. In this wort, the biprism stereo vision sensor was designed for the GMAW, and the linear calibration method was proposed to determine the prism and camera parameters. Image processing techniques were employed to find the corresponding point along the pool boundary. The ism-intensity contour corresponding to the pool boundary was found in the pixel order and the filter-based matching algorithm was used to refine the corresponding points in the subpixel order. Predicted bead dimensions were in broad agreements with the measured results under the conditions of spray mode and humping bead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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