시청 피로 정도는 3차원 디스플레이의 성능을 평가할 수 있는 여러 요소 중 하나이다. 3차원 디스플레이의 시청 피로도를 개선하기 위한 많은 연구 중 시차 조정 방법은 3차원 영상의 시차를 적절한 분포를 가지도록 하는 간단한 방법으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시차 장벽 방식의 오토스테레오스코픽 3차원 디스플레이에서 시차 분포가 시청 피로에 미치는 영향을 기반으로 수평 영상 이동 방식을 이용하여 시차 조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Speeded-Up Robust Feature(SURF)를 이용하여 3차원 영상의 시차 분포를 구하고, 이전 연구를 통해 구한 시차 분포가 시청 피로에 미치는 영향을 토대로 시차 조정 정도를 결정하고 3차원 영상의 시차를 조정한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여, 우리는 실제 제작된 시차 장벽 방식의 오토스테레오스코픽 3차원 디스플레이를 사용하여 최적 시청 거리에서 주관 평가를 실시한다. 실험 결과는 다양한 시차 분포를 가지는 3차원 영상에 대하여 제안 방법을 적용 한 후 시청 피로 정도가 감소함을 보여준다.
본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.
In a dual lens stereoscopic camera, a convergence point determines the stereopsis effects of a video. When a user zooms an object, a convergence point is fixed since it is not coupled with a zoom function. Due to the fixed convergence point, it is possible for a zoom to cause the excessive binocular disparity resulting in visual discomfort. In this paper, to solve this problem, we build the relational model including all phenomena possible to arise and propose the adjustment methods of a convergence point by the positions of a focus, an object and a convergence point. We also evaluate the experiments measuring a binocular disparity and the subjective test to investigate the visual comfort. The results show that one of the proposed methods produced more comfortable 3D images to viewers than the others.
This paper deals with the robustness properties of the minimum disparity estimation in linear regression models. The estimators defined as statistical quantities whcih minimize the blended weight Hellinger distance between a weighted kernel density estimator of the residuals and a smoothed model density of the residuals. It is shown that if the weights of the density estimator are appropriately chosen, the estimates of the regression parameters are robust.
The minimum negative exponential disparity estimator(MNEDE), introduced by Lindsay(1994), is an excellenet competitor to the minimum Hellinger distance estimator(Beran 1977) as a robust and yet efficient alternative to the maximum likelihood estimator in parametric models. In this paper we define the negative exponential deviance test(NEDT) as an analog of the likelihood ratio test(LRT), and show that the NEDT is asymptotically equivalent to he LRT at the model and under a sequence of contiguous alternatives. We establish that the asymptotic strong breakdown point for a class of minimum disparity estimators, containing the MNEDE, is at least 1/2 in continuous models. This result leads us to anticipate robustness of the NEDT under data contamination, and we demonstrate it empirically. In fact, in the simulation settings considered here the empirical level of the NEDT show more stability than the Hellinger deviance test(Simpson 1989). The NEDT is illustrated through an example data set. We also define a goodness-of-fit statistic to assess adequacy of a specified parametric model, and establish its asymptotic normality under the null hypothesis.
본 논문에서는 홀 영역과 시차 불연속 영역을 개선하기 위한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법은 두 영상에서의 정합 점을 탐색하여 시차 지도를 추출한다. 하지만 기존의 스테레오 정합 기법들은 스테레오 영상의 베이스 라인 길이에 따라서 정확도와 정밀도가 반비례하는 문제점이 있다. 또한 영상의 폐색 영역과 특징 부족으로 인한 시차 불연속 영역이 존재한다. 제안한 기법에서는 개선된 AD-Census-Gradient 방법과 적응적 가중치 기반의 비용 결합을 통하여 불연속 영역과 오 정합 영역을 개선한 초기 시차 지도를 추출하였다. 그 후에 시차 지도 재생성 과정을 수행하여 오정합 영역을 개선함과 동시에 영상의 정밀도를 개선하였다. 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 정합률이 높은 방법들과 비교하여 높은 수준의 정합률을 유지하면서 오정합 영역과 정밀도를 개선하였음을 보였다. 그리고 정합 오차율이 높은 영상의 경우, 최근에 발표된 스테레오 정합 방법들보다 정합 성능이 평균적으로 3.22(%)가량 증가하였다.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Chang, An-Jin;Yu, Ki-Yun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.452-455
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2007
3D stereoscopic viewing of large scale imagery, such as aerial photography and satellite images, needs different parallaxes relative to the display scale. For example, when a viewer sees a stereoscopic image of aerial photography, the optimal parallax of its zoom-in image should be smaller than that of its zoom-out. Therefore, relative parallax adjustment according to the display scale is required. Merely adjusting the spacing between stereo images is not appropriate because the depths of the whole image are either exaggerated or reduced entirely. This paper focuses on the improving stereoscopic viewing with a single remote sensing image and a digital surface model (DSM). We present the parallax adjustment technique to maximize the 3D realistic effect and the visual comfort. For remote sensing data, DSM height value can be regarded as disparity. There are two possible kinds of methods to adjust the relative parallax with a single image performance. One is the DSM compression technique: the other is an adjustment of the distance between the original image and its stereo-mate. In our approach, we carried out a test to evaluate the optimal distance between a single remote sensing image and its stereo-mate, relative to the viewing scale. Several synthetic stereo-mates according to certain viewing scale were created using a parallel projection model and their anaglyphs were estimated visually. The occlusion of the synthetic stereo-mate was restored by the inpainting method using the fields of experts (FoE) model. With the experiments using QuickBird imagery, we could obtain stereoscopic images with optimized parallax at varied display scales.
데이터 불균형은 분류 문제에서 흔히 마주치는 문제로, 데이터셋 내의 클래스간 샘플 수의 현저한 차이에서 기인한다. 이러한 데이터 불균형은 일반적으로 분류 모델에서 과적합, 과소적합, 성능 지표의 오해 등의 문제를 야기한다. 이를 해결하기 위한 방법으로는 Resampling, Augmentation, 규제 기법, 손실 함수 조정 등이 있다. 본 논문에서는 손실 함수 조정에 대해 다루며 특히, 불균형 문제를 가진 Multi-Class 블랙박스 동영상 데이터에서 여러 구성의 손실 함수(Cross Entropy, Balanced Cross Entropy, 두 가지 Focal Loss 설정: 𝛼 = 1 및 𝛼 = Balanced, Asymmetric Loss)의 성능을 I3D, R3D_18 모델을 활용하여 비교하였다.
입체카메라에서 줌 사용시 컨버전스 포인트의 움직임에 따라 발생되는 시각적 불편의 문제와 거리감의 변동을 해결하기 위해 컨버전스 포인트 조정기법을 제시했었다. 본 연구에서는 이러한 조정기법의 우수성을 입증하기 위해 정량적 평가인 주시특성 분석을 설계했다. 입체영상에 대한 주관평가를 사용자의 시선움직임을 통해 정량적으로 파악하게 된다면 입체에 대한 사용자의 감성이미지를 보다 정확하게 파악할 수 있으며 이러한 자료를 통해 사용자 중심의 입체영상을 제작할 수 있는 환경을 제공하는 것이 가능할 것이다. 이를 통해 제시된 기법의 우수성을 정성과 정량적으로 입증한다.
이안식 일체형 입체카메라는 줌인 시 고정된 컨버전스 포인트로 인해 촬영된 영상 시청할 때 어지러움을 유발하는 시각적 불편이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이안식 일체형 입체카메라에서 줌인 시 발생되는 시각적 불편을 방지하기 위해 제안된 컨버전스 포인트를 조정하는 기법을 실사로 촬영하고 각 기법 및 케이스별로 스테레오 분석을 실시한다. 이를 위해 포커스, 피사체 및 컨버전스 포인트의 위치에 따른 케이스와 각각의 간격 거리, 그리고 4가지 기법을 적용한 영상을 제작하여 스테레오 분석을 실시한다. 이로써 컨버전스 포인트를 조정하여 시각적 불편을 최소화하는 기법을 제안하고 제시한 깁법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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