In this paper, we propose an effective stereo-view video coding method that considers stereo-view and displayer characteristics. Current many stereo video displayers are designed for not only stereo display but also conventional single view display. In these systems, the resolution of two input videos for a stereo mode is half of that of single view for compatibility with conventional single view video services. In this raper, we propose a stereo video codec to deal with both single view and stereo view services by encoding whole left image and down-sampled right image. However, direct disparity estimation is not possible between two views because the resolution of a left image is different from that of the corresponding right image. So, we propose a disparity estimation method to make use of full information of the left reference image without down-sampling. In experimental result, we achieved $0.5{\sim}0.8\;dB$ coding gain, compared with several conventional algorithms.
Natural synthesis of real and virtual images is a key technology in mixed reality. For this purpose, we propose an efficient dense disparity estimation algorithm and a synthesis algorithm considering features of stereo images. Dense disparities are estimated hierarchically from the low to high resolution images. In the process, the region-dividing-bidirectional-matching algorithm makes matching process efficient and keeps the reliability of the estimated disparities, and dense disparities are assigned considering edge information. finally, mixed reality stereo images are synthesized by comparing depth data of real and virtual Images. Computer simulation shows that the proposed algorithms estimate very stable disparity vectors with sharp edge and synthesize natural stereo mixed reality images.
This paper proposes that can take at high speed the information of binocular disparity with moving translational and forward stereo camera to the extent that does not occur the problem of a correspondence point. It shows that in case of stereo vision with translational motion, can take the information of binocular disparity being devoid of error and putting high confidence in, and that in case of stereo vision with forward motion, can take the horizontal component which can not be detected in common stereo vision. Besides, the stereo vision can be done at high speed due to being bright and small a correspondence point comparing not to do, because a correspondence between right and left images is previously limited. But there are problem that a resonable information of binocular disparity can not be taken, if the vicinity of center of image is in accord with the region of occlusion in stereo vision with forward motion.
Park, Jong-Il;Kim, Dong-Han;Eum, Nak-Woong;Lee, Kwang-Yeob
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.119-122
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2011
The Stereo vision using belief propagation algorithm that has been studied recently yields good performance in disparity extraction. In this paper, BP algorithm is proved theoretically to high precision for a stereo matching algorithm. We derive disparity map from stereo image by using Belief Propagation (BP) algorithm and area-based matching algorithm. Two algorithms are compared using stereo images provided by Middlebury web site. Disparity map error rate decreased from 52.3% to 2.3%.
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.
In this paper we define the probability models for determining the disparity map given stereo images and derive the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. The proposed method alternates between estimating the parameters with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameters, after computing it with random initial parameters. Our algorithm is applied to the stereo matching algorithms based on the dynamic programming and belief propagation to verify its operation and measure its performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.61-69
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2002
Active stereo vision system allows us to localize a target object by passing only the features of small disparities without heavy computation for identifying the target. This simple method, however, is not applicable to the situations where a distracting background is included or the target and other objects are located on the zero disparity area simultaneously To alleviate these problems, we combined filtering with foveation which employs high resolution in the center of the visual field and suppresses the periphery which is usually less interesting. We adopted an image pyramid or log-polar transformation for foveated imaging representation. We also extracted the stereo disparity of the target by using projection to keep the stereo disparity small during tracking. Our experiments show that log-polar transformation is superior to either an image pyramid or traditional method in separating a target from the distracting background and fairly enhances the tracking performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.112-119
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2010
This paper defines the probability models for determining the disparity map given stereo images and derives the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. Usually energy-based stereo matching methods are so sensitive to the parameter that it should be carefully determined. The proposed method alternates between estimating the parameter with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameter, after computing it with random initial parameter. It is shown that the parameter estimated by the proposed method converges to the optimum and its performance can be improved significantly by adjusting the parameter and modifying the energy term.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.83-91
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2004
An epipolar rectification is the process of transforming the epipolar geometry of a pair of images into a canonical form. This is accomplished by applying a homography to each image that maps the epipole to a predetermined point. In this process, rectified images transformed by homographies must be satisfied with the epipolar constraint. These homographies are not unique, however, we find out homographies that are suited to system's purpose by means of an additive constraint. Since the rectified image pair be a stereo image pair, we are able to find the disparity efficiently. Therefore, we are able to estimate the three-dimensional information of objects within an image and apply this information to object segmentation. This paper proposes a rectification method for object segmentation and applies the rectification result to the object segmentation. Using color and relative continuity of disparity for the object segmentation, the drawbacks of previous segmentation method, which are that the object is segmented to several region because of having different color information or another object is merged into one because of having similar color information, are complemented. Experimental result shows that the disparity of result image of proposed rectification method have continuity about unique object. Therefore we have confirmed that our rectification method is suitable to the object segmentation.
Although there has been much advance in the development of 3D displays of various purpose, 3D contents are not yet so used as expected in those displays. One well-known obstacle in the enjoyment of 3D contents is visual fatigue, but another major issue is image distortion of 3D contents. In the previous research, Shin, Li, & Kim (2012) reported systematic linear relationship between screen disparity and size perception of a simple object whose retinal size was constant across different disparities. In this research, we intended to generalize the previous finding by using various 3D stimuli in the test of the relationship between screen disparity and size perception of those stimuli. Consistent with previous findings, our data indicated that size perception linearly changes as a function of screen disparity and the linearity was observed in all stimuli types we used in this research. We described the empirical relationship between screen disparity and size perception in the form of prediction function for size perception in which visual angle is the predictor. This function will be very useful in the creation of 3D contents as one can make reasonable predictions on the to-be-perceived size of an object being filmed using screen disparity of their camera setting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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