In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.
본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.
An implementation of modified stereo matching using efficient belief propagation (BP) algorithm is presented in this paper. We do recommend the use of the simple sobel, prewitt edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). When we adopt the only MRF + BP algorithm, however, borders cannot be distinguished due to that the message functions in the BP algorithm is just the mechanism which passes energy data to the only large gap of each Message functions In order to address the abovementioned disadvantageous phenomenon, we use the sobel edge operator + MRF + BP algorithm to distinguish the border that is located between the similar message data. Using edge information, the result shows that our proposed process diminishes the propagation of wrong probabilistic information. The enhanced result is due to that our proposed method effectively reduced errors incurred by ambiguous scene properties.
A new three dimensional fractal coding is proposed with a perceptually enhanced matching. Since most of medical images (e.g. computed tomoyaphy or magnetic resonance images) have three dimensional characters, searching regions are extended to adjacent slices. For a perceptually enhanced matching, a high frequency boost filter is used for pre-filtering images to be encoded, and a least mean square error matching is applied to the edge enhanced Images rather than the original images. From simulation with magnetic resonance images($255\times255$, 8bits/pixel), reconstructed images by the proposed compression algorithm show much improved subjective image quality with higher peak signnal-to-noise ratio compared to those by existing fractal coding algorithms at compression ratios of about 10.
A three dimensional fractal coding with a perceptually enhanced matching is proposed. Since most of medical images (e.g. computed tomography or magnetic resonance image) have three dimensional character, the searching region is extended to adjacent slices. For perceptually enhanced matching, a high frequency booster filter is used for prefiltering of the original image, and the least mean square error matching is applied to this edge enhanced image rather than the original image. From the simulation with the magnetic resonance images ($255{\times}255$, 8bits/pixel). the proposed algorithm provides excellent image quality with compression rations higher than 10. Compared to existing fractal coding the algorithm also provides better subjective image quality with higher compression ratio.
그래프의 매칭 배제 집합은 그것을 삭제한 그래프가 완전 매칭이나 준완전 매칭을 가지지 않는 에지 집합이다. 매칭 배제수는 모든 매칭 배제 집합의 최소 크기이다. 이 논문에서는 임의의 $m{\geq}4$에 대하여 H-차원 제한된 HL-그래프와 재귀원형군 $G(2^m,4)$의 매칭 배제수는 분지수 m과 같고, 모든 최소 매칭 배제 집합은 한 정점에 인접한 에지 집합임을 보인다.
초저속 동영상 부호화에서 블록화 현상을 해결하기 위해 affine 변환을 이용한 움직임 보상 방법이 제안되었고 움직임 추정에서 정밀한 움직임 추정하기 위해 육각형 정합 알고리듬이 제안되었다. Affine 변환에서 영상을 삼각형 조각들로 나눌 때 삼각형 형태와 물체가 불일치할수록 보상 영상의 예측 에러가 증가하고 일그러짐 현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 윤곽 정보에 따라 다른 형태의 삼각형 조각들로 나누고, 또한 윤곽 정보가 복잡한 부분은 삼각형을 세분화하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법에서 정밀한 움직밍 벡터를 추정할 때 이웃하는 삼각형 조각 형태 차이로 인하여 다각형 정합 알고리듬을 제안하고 H.263과 성능르 비교한다.
In this paper, a video coding method in wavelet transformed multi-resolution image using variable block sized motion estimation and multi-codebook is proposed. In the propoed method, the accuracy of motion estimation is increased by using variable block matching algorithm based on edge type of blocks which estimation is increased by using variable block matching algoritm based on edge type of blocks which is classified accoridng to the magnitude of wavelet coefficients in vertical subband and horizontal subband of the highest layer. Also, we increased the flexibility of bit allocation and decreased vector quantization error for motion compensated error transmission by using importance of each subband. Some experimental results confirm that he proposed mothod has fine reconstructed images without blocking effect at low bit rate, and especially reconstructs edges well to which human eyes are sensitive.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.304-309
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1999
In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.
본 논문에서는 동영상 압축에 핵심 기술인 이동정보량추정에 있어 새로운 가변블럭정함 알고리즘을 제안하였다. 이동정보량 추정에 있어서 고려되어야 할 실시간 처리와 정확한 운동벡터를 구하기 위해 연속된 두 프레임 영상을 이용하여 차영상을 구하고 이 차영상에서 나타난 윤곽정보를 2진화하여 윤곽의 포함정도에 따라 블록의 활동도를 정의하고 이 활동도에 따라 움직임이 많은 부분은 퀘드트리를 적용하여 보다 정확한 운동백터를 구하였다. 컴퓨터 모의실험으로 다른 고속블럭매칭 알고리즘과 PSNR과 계산량을 비교하여 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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