본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문은 스테레오 비전 시스템에서 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 거리 및 속도를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 스테레오 비전은 좌우 영상의 시차를 이용하여 거리를 추정할 수 있지만, 영상 화소의 양자화 오차로 인해 거리 오차가 발생할 수 있다. 부화소 보간법은 이러한 양자화 오차를 최소화하여 실수를 갖는 정밀 시차를 추정할 수 있다. 확장형 칼만 필터는 추정된 정밀 시차의 공분산을 최소화하고 객체의 속도를 추정하기 위하여 사용되어진다. 하지만, 시스템 모델의 불확실성으로 인해 기동이 발생했을 때, 발산 문제가 생기고 이는 오히려 추정 오차를 증가시킨다. 본 논문에서는 연산 시간을 최소화하면서, 객체의 기동 상태에 상관없이 안정된 상태 추정 성능을 제공할 수 있는 가상 모델 확장형 칼만 필터를 제안한다. 모의실험 및 실제 도로 환경에서의 실험 결과는 제안한 방법이 기존 추정 필터들에 비하여, 다양한 기동 상태에서 안정된 추정 성능과 향상된 연산시간을 제공한다는 것을 보여준다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
본 논문에서는 3D 스테레오 콘텐츠를 시청할 때 시청자의 불편감을 유발하는 요인들을 정성적으로 분석한다. 이를 위해 실제 3D 스테레오 콘텐츠를 시청하면서 불편감을 느끼는 곳을 표시하는 주관적 평가 실험을 수행하여 불편감을 느끼는 위치와 불편감 정도에 대한 데이터를 얻고, 그 콘텐츠에서 다양한 요인들에 대한 정량적인 데이터를 추출하여, 두 세트의 데이터를 대상으로 실제 불편감을 느끼게 하는 요인들을 분석한다. 분석대상은 시차의 크기와 시차변화의 크기를 비롯하여, 콘텐츠의 내용, 정황이나 상황, 화면의 움직임, 카메라의 위치와 움직임, 색상, 화면밝기 등이다. 기존 연구는 시청자의 불편감을 유발하는 개개 요인들에 대해 다루어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인보다는 그 요인들의 복합적인 작용에 더욱 초점을 맞춘다. 즉, 지금까지 주로 다루어왔던 큰 시차뿐만 아니라 불편감을 유발하는 크고 작은 요인들과 그 복합요인이 어느 정도의 불편감을 느끼는지를 분석한다.
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 paper presetns an iterative relaxation method for stereo matching using matching probability and compatibility coefficients between disparities. Stereo matching can be considered as the labeling problem of assigning unique matches to feature points of image an relaxation labelin gis an iterative procedure which reduces local ambiguities and achieves global consistency. the relation between disparities is determined from highly reliable matches in initial matching and quantitatively expressed in temrs of compatibility coefficient. The matching results of neighbor pixels support center pixel through compatibility coefficients and update its matching probability. The proposed adaptive method reduces the degradtons on the discontinuities of disparity areas and obtains fast convergence.
In this paper, we propose a novel post-processing method of semantic segmentation from indoor scenes with RGBD inputs. For accurate segmentation, various post-processing methods such as superpixel from color edges or Conditional Random Field (CRF) method considering neighborhood connectivity have been used, but these methods are not efficient due to high complexity and computational cost. To solve this problem, we maximize the efficiency of post processing by using depth superpixel extracted from disparity image to handle object silhouette. Our experimental results show reasonable performances compared to previous methods in the post processing of semantic segmentation.
In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a Transformation algorithm of an Leg-wheel Hexapod Robot is proposed. Robot designed as can have advantages that do transfer possibility fast mobility in flat topography and uneven topography through walk that use wheel drive. In the proposed system, using the disparity data obtained from the left and right images captured by the stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth information can be detected. Robot uses construed environmental data and transformation algorithm, decide wheel drive and leg waik, and can calculate width of street and regulate width of robot.
This paper presents a intuitive, simple and easy smart home TV remote control system using the hand gesture recognition. Hand candidate regions are detected by cascading policy of the part of human anatomy on the disparity map image, Exact hand region is extracted by the graph-cuts algorithm using the skin color information. Hand postures are represented by shape features which are extracted by a simple shape extraction method. We use the forward spotting accumulative HMMs for a smart home TV remote control system. Experimental results show that the proposed system has a good recognition rate of 97.33 % for TV remote control in real-time.
본 논문에서는 차선관련 정보의 변이도함수(DLI, Disparity of Lane-related Information)를 기반으로 하는 선행차량 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여, 주행차선내에 있는 선행차량의 유무 검출과 위치 유추 및 선행차량 인식을 수행한다. DLI를 이용하는 방법은 특징점의 탐색공간을 현저히 줄여 실시간 처리문제를 해결한 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 제안된 선행차량 인식알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 환경의 도로영상에 알고리즘을 적용하여, 제안된 선행차량 인식기법의 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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