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%.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
DSM (Digital Surface Model) is a digital representation of ground surface topography or terrain that is widely used for hydrology, slope analysis, and urban planning. Aerial photogrammetry and LiDAR (Light Detection And Ranging) are main technology for urban DSM generation but high-resolution satellite imagery is the only ingredient for remote inaccessible areas. Traditional automated DSM generation method is based on correlation-based methods but recent study shows that a modern pixelwise image matching method, SGM (Semi-Global Matching) can be an alternative. Therefore this study investigated the application of SGM for Kompsat satellite data of KARI (Korea Aerospace Research Institute). Firstly, the sensor modeling was carried out for precise ground-to-image computation, followed by the epipolar image resampling for efficient stereo processing. Secondly, SGM was applied using different parameterizations. The generated DSM was evaluated with a reference DSM generated by the first pulse returns of the LIDAR reference dataset.
Stereo vision is useful to obtain three dimensional depth information from two images taken from different view points. In this paper, we reduce searching area for correspondence by using the intra-scanline constraint, and utilize the inter-scanline constraint and the property of disparity continuity among the neighboring pixels for relaxation. Nodes with 3-D stucture are located on the axes of two views, and have matching possibility of correspondent pixels of two images. A matching is accepted if a node at the intersection of the disparity axes has the greatest matching possibility. Otherwise, the matching possibility of the node is updated by relaxation with the cooperation of neighboring nodes. Further relaxation with competition of two views is applied to a matching possibility of randomly selected node. The consensus of two views increases the confidence of matching, and removes a blurring phenomenon on the discontinuity of object. This approach has been tested with various types of image such as random dot stereogram and aerial image, and the experimental results show good matching performance.
The correspondence problem for stereo image matching plays an important role in expanding view points as multi view video applications become more popular. The conventional disparity estimation algorithms have limitation to find exact disparities because they consider not image features but similiar intensity points. Thus we propose an efficient disparity estimation algorithm considering features of stereo image pairs. As simulation results, our proposed method confirms better intermediate views than the existing block-matching methods.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기댐에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지 검출 방법으로 좌우영상의 길이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
본 논문에서는 스테레오 안저 영상에서 시각신경원반의 깊이 값을 고려하는 시각신경원반과 시각신경패임 영역의 새로운 분할방법을 제안하였다. 스테레오 안저 영상에서 스테레오 정합을 수행할 때 발생할 수 있는 오류의 요인들을 분석하여 보정 방법들을 구현하였다. 또한, 시각신경원반과 시각신경패임 영역을 정확하게 추출하기 위하여 시각신경원반의 3차원 깊이 정보를 이용하는 새로운 동적 윤곽선 모델을 제안하였다. 다양한 스테레오 안저 영상을 대상으로 한 실험결과, 제안한 방법이 시각신경원반과 시각신경패임을 효과적으로 분할 할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.
This paper presents a method for measuring and analyzing strains in sheet metal forming by stereo vision system. A better understanding and evaluation of the formability can be achieved by analyzing stain distribution in deformed sheet metals. By means of image processing technique, it is possible to get strain distribution efficiently. For measuring strain automatically and accurately, algorithms for camera calibration, grid detection, stereo matching and strain analysis has been developed and verified by experiments with GUI(Graphic User Interface).
본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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