• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권2호
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• pp.128-134
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• 2014

In this paper, we present a graphics processing unit (GPU)-based matching technique for the purpose of fast feature matching between different images. The scale invariant feature transform algorithm developed by Lowe for various feature matching applications, such as stereo vision and object recognition, is computationally intensive. To address this problem, we propose a matching technique optimized for GPUs to perform computations in less time. We optimize GPUs for fast computation of keypoints to make our system quick and efficient. The proposed method uses a self-organizing map feature matching technique to perform efficient matching between the different images. The experiments are performed on various image sets to examine the performance of the system under varying conditions, such as image rotation, scaling, and blurring. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing feature matching methods, resulting in fast feature matching due to the optimization of the GPU.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.389-394
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• 2002

본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 비선형 칼만 필터를 사용하여 변이(disparity)를 예측하고 예측된 변이는 좌영상에서 우영상으로의 스테레오 정합에 적용된다. 변이 예측은 몇 번의 반복으로 구해지며 비선형 칼만 필터의 초기 상태 예측치에 큰 오차를 나타내는 단점을 극복하기 위하여 양방향 스테레오 정합 알고리즘을 사용하였다. 이웃 화소의 영향을 고려하여 선형 내삽법(intepolation)을 좌·우 영상에 적용함으로써 스테레오 정합에 강인한 결과를 나타내었다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해서 기존의 SSD방법과 비교 검토하였다. 비교 결과 제안 알고리즘이 매우 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.496-498
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• 2003

Signal is composed of the independent components that can describe itself. These components can distinguish itself from any other signals and be extracted by analysis itself. This algorithm is called Independent Component Analysis (ICA) and image signal is considered as linear combination of independent components and features that is the weighted vector of independent component. This algorithm is already used in order to extract the good feature for image classification and very effective In this paper, we'll explain the method of stereo matching using independent component analysis and show the experimental result.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 1997년도 춘계학술대회논문집
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• pp.207-212
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• 1997

In estimating the formability of sheet metal, the stereo vision system contributes the accuracy of strain of sheet metal, the convenience in measuring the strain of sheet metal, and the handiness in preparing the forming limit diagram by calculating the 3D values and strain of sheet metal. The algorithm has been developed so that the 3D-coordinate values of sheet metal could be calculated by image processing which is composed of camera calibration, and the stereo matching of images in two viewpoints. By comparing with experiments, the possibility and the convenience of algorithm has been verified, which could calculate the 3D-coordinate values of sheet metal automatically by using the preprocessing of the original image of sheet metal, which had the noise before adjusting the camera calibration and the stereo matching algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.777-780
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• 2003

We have tried to create a vision system like human eye for a long time. We have obtained some distinguished results through many studies. Stereo vision is the most similar to human eye among those. This is the process of recreating 3-D spatial information from a pair of 2-D images. In this paper, we have designed a stereo matching algorithm based on systolic array architecture using edges and pixel data. This is more advanced vision system that improves some problems of previous stereo vision systems. This decreases noise and improves matching rate using edges and pixel data and also improves processing speed using high integration one chip FPGA and compact modules. We can apply this to robot vision and automatic control vehicles and artificial satellites.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.88-95
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• 2011

스테레오 매칭은 두 영상의 차이를 이용하여 거리를 추정하는 연구 분야로 성능 개선과 함께 처리속도 향상을 위한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 계층적 Belief Propagation(BP) 알고리즘을 개선하여 기존의 BP에서의 수렴구간을 메시지 맵으로 만들고 이를 이용하여 처리속도를 향상시키는 Plane-converging BP 알고리즘을 제안한다. 또한 GPU 아키텍쳐인 Nvidia의 CUDA를 이용하여 다수의 계산을 병렬화 하고 이를 동시에 처리하여 실시간 어플리케이션에 적합한 스테레오 매칭 기법을 개발하였다. Plane-converging BP 알고리즘은 기존의 계층적 BP 알고리즘과 유사한 에러율을 가지면서 약 2.7배의 속도 향상을 이루었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제8권1호
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• pp.15-26
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• 1992

This paper describes an implementation of adaptive stereo matching for DBM generation. The matching method of two stereo satellite images to find corresponding points used in this paper is area-based matching, which is usually used in the field of making DBM. Same window size and search area used as in the conventional matching methods and we propose adaptive stereo matching algorithm in this paper. We cluster three areas which are consist of mountainous areas, cultivated areas and cities, and rivers and lakes by using proposed linear feature extracting method. These classified areas are matched by adaptive window size and search area, but rivers and lakes is excluded in this experiment. The matching time is three times faster than conventional methods.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.115-124
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• 2010

최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1175-1180
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• 1991

The purpose of this paper is to improve the matching accuracy in identifying corresponding points in the area-based matching for the processing of stereo vision. For the selection of window size, a new method is proposed based on frequency domain analysis. The effectiveness of the proposed method is confirmed through a series of experiments. To overcome disproportionate distortion in stereo image pair, a new matching method using the warped window is also proposed. In the algorithm, the window is warped according to imaging geometry. Experiments on a synthetic image show that the matching accuracy is improved by 14.1% and 4.2% over the rectangular window method and image warping method each.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1996-1999
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• 2003

Stereo matching is an important technique in the are of computer vision. There are already many theorems to find disparity map using stereo images. Usually, disparity is searched by using block matching. However block matching result in blocking effects caused by using fixed size window for computing pixel correlations. This paper suggests an efficient method to remove the blocking effect in stereo matching procedures.