스테레오 영상 처리에 있어서 중요한 단계는 스테레오 정합 과정이다. 이 과정은 좌우 영상에서 3차원적 일치점을 찾는 것이다. 이 방법에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 영역기반의 접근방법이며 두 번째 방법은 특징기반의 방법이다. 영역기반의 방법은 많은 연산시간을 필요로 하는 반면에, 특징기반의 방법은 연산시간에 있어서는 장점이 있으나, 영상의 전체 화소에 대한 정합을 실시할 수 없는 단점이 있다. 최근, 영상처리에 있어서 영상의 모호함, 잡음, 지시그이 애매함과 모순성을 해결하기 위해서 퍼지 영상처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상의 밝기 정보를 퍼지 소속함수를 통해서 퍼지화하고, 스테레오 정합을 위해서 영역기반의 접근방법을 수행한다. 실험을 통해 몇 가지의 스테레오 영상을 시험하여 그 유효성을 확인한다.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
For acquisition of 3-Dimensional information in real space, stereo vision system is suitable. In the stereo system, 3D real world position is derived from translation of coordinates between cameras and world. Thus, to use stereo vision, it is needed to construct a precise system which provides kinematically precise translation between camera and world coordinate, in spite of intricacy and hardness. So much cost and time should be spent to build the system. In this paper, facilely to solve previous problem, a method which can easily obtain 3D informations using reference objects and RSD(Relative Stereo Disparity) is proposed. Instead of direct computation of position with translation of coordinates, only relative stereo disparity in stereo pair of image is used to find the reference depth of objects, and real 3D position is computed with initial condition of reference objects. In computation, subpixel resolution is involved to find the display for accuracy. To find the RSD, corresponding points are calculated in subpixel resolution. So the result in experiemnt will be shown that subpixel resolution is more accurate than 1 pixel resolution.
This paper presents a new method to extract traffic information such as number of passing vehicles and average speed by a pair of stereo road images. The whole process consists of the extraction of vehicles and the tracking of the extracted vehicles. For the extraction of vehicles, the outline of each vehicle is obtained by using binary region growing technique applied to disparity map based on multi-resolution stereo matching. The Kalman filter tracking algorithm is applied to the extracted vehicle outlines to determine the flow of vehicles. Experimental results show that the proposed method significantly improved recognition rate of vehicles over the conventional methods-frame difference and background elimination methods.
This study was carried out to investigate the effects of spatial resolutions on digital image for detecting pine trees damaged by pine wilt disease. Color infrared images taken from PKNU-3 multispectral airborne photographing system with a spatial resolution of 50cm was used as a basic data. Further test images with spatial resolutions of 1m, 2m and 4m were made from the basic data to test the detecting capacity on each spatial resolution. The test was performed with visual interpretation both on mono and stereo modus and compared with field surveying data. It can be conclude that it needs less than 1m spational resolutions or 1m spatial resolutions with stereo pair in order to detect pine trees damaged by pine wilt disease.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 적응적 변이 추정 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 입체영상 블라인드 워터마킹 기법을 제시하였다. 즉, 좌, 우 스테레오 영상 중 우 영상에 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 워터마크 영상을 삽입하고 워터마킹된 우영상과 좌 영상으로부터 변이정보를 추출한 다음 추춘된 변이정보는 좌영상과 함께 채널을 통해 전송된다. 그리고, 수신단에서는 전송되어온 변이정보와 좌 영상으로부터 적응적 정합 기법을 이용하여 워터마킹된 우 영상을 복원하게 되며, 최종적인 워터마크 추출과정에서는 복원된 우 영상으로부터 원 영상을 사용하지 않고 워터마크 영상을 추출하는 블라인드 방식을 사용하였다. CCETT의 'Manege'와 실제로 획득한 영상 'Friends', 그리고 영문 알파벳 '3DRC'를 스테레오 및 워터마크 영상으로 사용한 실험결과, 복원 영상으로부터 추출된 워터마크 영상에 대한 PSNR 측정의 경우, 2.64dB, 3.03dB가 향상되었으며 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위한 다양한 공격 실험에서도 강건한 실험결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통해 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 변이추정 기반의 스테레오 입체영상 워터마킹 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
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.
KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
Kim, Yong-Ho;Kim, Jong-Su;Lee, Sangkeun;Choi, Jong-Soo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.161-170
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2012
This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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