This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
There are lot of noises and errors in depth map image which is gotten by using a stereo camera. These errors are caused by mismatching of the corresponding points which occur in texture-less region of input images of stereo camera or occlusions. In this paper, we use a method which is able to get rid of the noises through post processing and reduce the errors of disparity values which are caused by the mismatching in the texture-less region of input images through the correlation between the depth map images and the input images. Then we propose a novel method which segments the object by using the improved disparity map images and projections.
The application of the aerial images are to find the 3-D elevations. Image matching techniques such as Multi-resolution techniques, WCC (Weighted Cross-Correlation), NSSR (Narrow Search Sub-pixel Registration) that we know robustly apply to images which have enough features. But the method is not adaptive in images which have not enough features due to increasing of disparity errors. In this paper, we propose Disparity Interpolation that decrease disparity errors occurring in the area where images have not enough features. By using real aerial images we compare the result from existing image matching techniques to the result from proposed method.
본 논문에서는 2차원 영상의 객체분할 방법으로 잘 알려져 있는 Snake 알고리즘을 스테레오 영상(Stereo Image)에 적용할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 2차원 단일영상에 적용한 Snake 알고리즘은 만족한 결과를 얻기 위해선 분할하려는 객체의 주변 배경이 단순하고, 다른 객체들과 중첩되어 있지 않으며, 초기 Snake 포인트를 객체의 윤곽(Boundary) 가까이에 사용자가 설정해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 스테레오 영상에서 얻을 수 있는 변이정보(Disparity Iformation)를 이용하여 변이공간(Disparity Space)에서 새로운 Snake 에너지 함수를 정의하였으며, 정의한 에너지 함수를 사용하여 스테레오 영상에 적용할 수 있는 새로운 객체 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 복잡도가 다양한 실험영상에 적용하여 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 기존의 변이 영상 획득 방법들에 비하여 시간 대비 정확도가 우수한 기법을 제안하고 H/W로 구현한다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능한 화소 대 화소의 움직임 추정 기법을 이용한다. 움직임 추정 기법은 영상 내 텍스쳐의 분포 특성과 무관하게 정합 윈도우의 유사성에만 의존하기 때문에 추출된 변이정보의 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 영상의 국부 특성에 따른 가변 크기 윈도우 정합 기법을 도입하고, 영상 내 텍스쳐가 균일한 부분 및 물체의 윤곽선 부분에서도 높은 정확도를 얻는다. 제안한 기법은 고속 연산이 가능하도록 수행속도에 최적화된 하드웨어로 설계된다. 하드웨어는 Verilog-HDL로 설계하였고, Hynix $0.35{\mu}m$ CMOS 라이브러리를 사용하여 게이트수준으로 합성하였다. 구현한 하드웨어는 최대 120MHz의 클록 주파수에서 초당 15 프레임을 안정적으로 처리할 수 있었다.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
본 논문에서는 스테레오 영상 시퀀스에서 스네이크와 변이 정보(disparity information)를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 변이 공간(disparity space)에서 스네이크 포인트의 모션 정보를 구하여 후보 스네이크 포인트를 결정하고, 두 번째는 후보 스네이크 포인트에 새로 정의한 스네이크 에너지 함수를 적용하여 관심객체의 윤곽을 추적하는 과정으로 구성된다. 제안한 방법은 복잡한 배경에서도 관심객체의 윤곽을 추적할 수 있었고, 실험을 통해 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 적응적 시차 움직임 벡터에 기반한 스테레오 물체추적 및 3차원 디스플레이 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 스테레오 입력영상 시퀀스로부터 적응적으로 추출된 시차 벡터로부터 프레임간 적응적 시차 움직임 벡터를 구한 다음 이를 이용하여 각 프레임에서 표적물체가 존재하는 영역 및 위치좌표를 효과적으로 검출하였다. 또한, 이를 프레임간 표적의 이동거리 좌표를 구하여 최종적으로 팬/틸트를 제어해 줌으로써 표적 물체를 추적하였다. $256\times256$ 픽셀 크기의 스테레오 영상 20 프레임을 사용한 물체추적 실험 결과, 표적 물체의 실제위치와 실험을 통해 얻은 이동위치 간의 평균 에러율이 약 3.05%로 낮게 나타남으로써 본 논문에서 새로이 제안한 적응적 시차 움직임 벡터 기반의 스테레오 물체추적 시스템의 실질적인 응용 가능성과 영상복원 기법을 사유하여 이동 물체의 3차원적 입체 디스플레이 또한 가능하다.
스테레오 비젼 시스템은 사람의 눈 구조와 같이 좌,우 양방향에 위치한 두 대의 카메라로부터 영상이 입력되기 때문에 기존의 2차원 영상에 비해 보다 현실감 있는 입체 영상을 제공하는 특징을 갖고 있다. 그러나 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않을 경우 발생하는 스테레오 시차로 인해 오랜 시간동안 작업하는 관측자에게 눈의 피로감을 주고 물체의 입체감을 느끼지 못하기 때문에 스테레오 시차를 0으로 유지시키는 것이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 시차를 0으로 유지시키기 위한 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 좌,우 영상에 대한 상관 첨두치의 상대적 위치 변화를 측정하는 새로운 스테레오 시차추출 방법을 제시하고, 광학적 실험을 통해 배경 잡음에 강하고 주시각 시차의 실시간적 제어가 가능한 스테레오 비젼 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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