대부분의 블록기반 스테레오 쌍 압축 기술들은 모든 스테레오 쌍에서 가장 일치하는 블록을 찾기 위해 일정한 블록크기와 탐색영역 크기를 사용한다. 그러나 각 스테레오 쌍마다 서로 다른 불일치를 가지기 때문에 모든 스테레오 쌍에 동일한 블록 크기와 탐색영역 크기를 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 스테레오 쌍의 전체 불일치를 구하는 방법을 제시하고 구하여진 전체 불일치를 사용하여 블록기반 스테레오 쌍의 압축에 적용할 블록 크기와 탐색영역 크기를 결정한다.
This paper investigates the accuracy of three-dimensional positioning for EROS A stereo pairs when different numbers of ground control points are employed. The major works of the proposed schemes include: (1) initialization of orientation parameters (2) preliminary orbit fitting, (3) orbit refinement using the least squares filtering technique, and (4) space intersection. The experiment includes validation of positioning accuracy for an EROS A in-track stereo pair when different number of check points are employed.
In this paper, a new rectification scheme to transform the uncalibrated stereo image pair into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed by applying this scheme to the reconstruction of the intermediate views for multi-view stereoscopic display. In the proposed method, feature points are extracted from the stereo image pair by detecting the comers and similarities between each pixel of the stereo image pair. These detected feature points, are then used to extract moving vectors between the stereo image pair and the epipolar line. Finally, the input stereo image pair is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image pair in the horizontal direction. Based on some experiments done on the synthesis of the intermediate views by using the calibrated stereo image pairs through the proposed rectification algorithm and the uncalibrated ones for three kinds of stereo image pairs; 'Man', 'Face' and 'Car', it is found that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated images improved by about 2.5${\sim}$3.26 dB than those of the uncalibrated ones.
동일 센서 내의 스테레오 취득 원리에 기반하여 얻어진 동종센서 스테레오와 서로 다른 센서에서 얻어진 영상간에 임의로 결합된 이종센서 스테레오는 기하 특성과 스테레오 모델 정확도 측면에서 많은 차이를 보이게 된다. 이 논문에서는 고해상도 위성영상에서의 얻어진 동종센서 스테레오 모델과 이종센서 스테레오 모델을 비교한다. 실험을 위해 동일 지역을 촬영한 SPOT-5 스테레오와 KOMPSAT-2 스테레오 영상을 활용하여 총 2쌍의 동종센서 스테레오와 4쌍의 이종센서 스테레오 영상을 이용하였다. 동종센서 스테레오 모델의 경우 모두 안정적인 스테레오 기하를 형성한 반면, 이종센서 스테레오 모델의 경우 2조합은 비교적 안정적인 기하를 다른 2조합은 매우 불안정한 기하를 형성하였다. 그리고 불안정한 기하를 형성한 이종센서 스테레오의 경우 3차원 위치 정확도가 크게 감소하였다. 안정적인 스테레오 기하를 형성하는 이종센서 스테레오의 경우에도 동종센서 스테레오와는 차이점이 있었다. 전반적으로 수직 정확도 측면에서는 동종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보인 반면, 수평 정확도 측면에서는 이종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보여주었다. 논문에서는 두 가지 스테레오 모델이 가지는 기하 특성과 3차원 모델 정확도의 차이를 잘 드러내며, 고해상도 스테레오 영상 특히 이종위성 스테레오 자료를 효과적으로 활용하는데 있어 고려되어야 할 중요한 분석 결과들을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.83-88
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2011
Abstract. Image segmentation is always a challenging task in computer vision as well as in pattern recognition. Nowadays, this method has great importance in the field of stereo vision. The disparity information extracting from the binocular image pairs has essential relevance in the fields like Stereoscopic (3D) Imaging Systems, Virtual Reality and 3D Graphics. The term 'disparity' represents the horizontal shift between left camera image and right camera image. Till now, many methods are proposed to visualize or estimate the disparity. In this paper, we present a new technique to visualize the horizontal disparity between two stereo images based on image segmentation method. The process of comparing left camera image with right camera image is popularly known as 'Stereo-Matching'. This method is used in the field of stereo vision for many years and it has large contribution in generating depth and disparity maps. Correlation based stereo-matching are used most of the times to visualize the disparity. Although, for few stereo image pairs it is easy to estimate the horizontal disparity but in case of some other stereo images it becomes quite difficult to distinguish the disparity. Therefore, in order to visualize the horizontal disparity between any stereo image pairs in more robust way, a novel stereo-matching algorithm is proposed which is named as "Quadtree Segmentation of Pixels Disparity Estimation (QSPDE)".
In this paper, an estimation of person height and 3D location of a moving person by using the pan/tilt-embedded stereo tracking system is suggested and implemented. In the proposed system, face coordinates of a target person is detected from the sequential input stereo image pairs by using the YCbCr color model and phase-type correlation methods and then, using this data as well as the geometric information of the stereo tracking system, distance to the target from the stereo camera and 3-dimensional location information of a target person are extracted. Basing on these extracted data the pan/tilt system embedded in the stereo camera is controlled to adaptively track a moving person and as a result, moving trajectory of a target person can be obtained. From some experiments using 780 frames of the sequential stereo image pairs, it is analyzed that standard deviation of the position displacement of the target in the horizontal and vertical directions after tracking is kept to be very low value of 1.5, 0.42 for 780 frames on average, and error ratio between the measured and computed 3D coordinate values of the target is also kept to be very low value of 0.5% on average. These good experimental results suggest a possibility of implementation of a new stereo target tracking system having a high degree of accuracy and a very fast response time with this proposed algorithm.
A new method is proposed for stereo vision where solution to disparity map is presented in terms of Line constraint and Reliability space -- the first constraint proposes a progressive framework for stereo matching which applies local area pixel-values from corresponding lines in the left and right image pairs. The second states that reliability space based on corresponding points records the disparity and then we are able to apply the median filter in order to reduce the noises which occur in the process. A coarse to fine result is presented after the median filtering, which improves the final result qualitatively. Experiment is evaluated by rectified stereo matching images pairs from Middlebury datasets and has proved that those two adopted strategies yield good matching quantitative results in terms of fast running speed.
This study investigates the geometric and spatial image quality analysis of KOMPSAT-3A stereo pair. KOMPSAT-3A is, the latest satellite of KOMPSAT family, a Korean earth observation satellite operating in optical bands. A KOMPSAT-3A stereo pair was taken on 23 November, 2015 with 0.55 m ground sampling distance over Terrassa area of Spain. The convergence angle of KOMPSAT-3A stereo pair was estimated as $58.68^{\circ}$. The investigation was assessed through the evaluation of the geopositioning analysis, image quality estimation and the accuracy of automatic Digital Surface Model (DSM) generation and compared with those of KOMPSAT-3 stereo pair with the convergence angle of $44.80^{\circ}$ over the same area. First, geopositioning accuracy was tested with initial rational polynomial coefficients (RPCs) and after compensating the biases of the initial RPCs by manually collected ground control points. Then, regarding image quality, relative edge response was estimated for manually selected points visible from two stereo pairs. Both of the initial and bias-compensated positioning accuracy and the quality assessment result expressed that KOMPSAT-3A images showed higher performance than those of KOMPSAT-3 images. Finally, the accuracy of DSMs generated from KOMPSAT-3A and KOMPSAT-3 stereo pairs were examined with respect to the reference LiDAR-derived DSM. The various DSMs were generated over the whole coverage of individual stereo pairs with different grid spacing and over three types of terrain; flat, mountainous and urban area. Root mean square errors of DSM from KOMPSAT-3A pair were larger than those for KOMPSAT-3. This seems due to larger convergence angle of the KOMPSAT-3A stereo pair.
The main problem in stereo vision is to find corresponding points in left and right image known as correspondence problem. Once correspondences determined, the depth information of those points are easily computed form the pairs of points in both image. In this paper, dynamic programming considering half-occluded region is used fer solving correspondence problem.
In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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