The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.151-156
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2006
This paper presents an background edge generation based automatic algorithm for detection of moving objects under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally, aligning and reorganizing this images. We develop an efficient approach for robust panoramic background edge generation as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The proposed method can be successfully realized in various monitoring systems like intrusion detection as well as video surveillance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.91-98
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2005
In this paper, we propose a temporal error concealment method based on the edge adaptive masking. In the method, four regions around the corrupted block - top, bottom, left, and right - are defined and the edge features of the regions are extracted by applying an edge operator for each direction. The size of a mask for the boundary matching is determined by the edge information, which can be considered as a criterion to measure the activity of the boundary region. In other words, it is determined such that the size of the mask is proportional to the amount of edge-component extracted from each region in order to yield the higher reliability on boundary matching. This process is equivalent to applying weights depending on the edge features, which leads the improved motion vector. In experiments, it is verified that the proposed method outperforms the conventional methods in terms of image quality, and then its merits and demerits are discussed.
Most stereo matching methods use intensity values in small image patches to measure the correspondence between two points. If the noisy pixels are used in computing the corresponding point, the matching performance becomes low. For this reason, the noise plays a critical role in determining the matching performance. In this paper, we propose a method for combining intensity and edge filters robust to the noise in order to improve the performance of stereo matching using high resolution satellite imagery. We used intensity filters such as Mean, Median, Midpoint and Gaussian filter and edge filters such as Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel and Laplacian filter. To evaluate the performance of intensity and edge filters, experiments were carried out on both synthetic images and satellite images with uniform or gaussian noise. Then each filter was ranked based on its performance. Among the intensity and edge filters, Median and Sobel filter showed best performance while Midpoint and Laplacian filter showed worst result. We used Ikonos satellite stereo imagery in the experiments and the matching method using Median and Sobel filter showed better matching results than other filter combinations.
In this paper, we propose an edge dependent interpolation (EDI) method based on adaptive search range. The proposed EDI method uses the vector matching to determine the edge direction, and the vector matching process is terminated when the previous sum of absolute difference (SAD) is smaller than the next one. The adaptive search range method enables the EDI algorithm to estimate edge direction more accurately and to reduce the computational complexity. The experimental results show that the proposed method produces better performance than conventional algorithms.
Among photon counting detector (PCD)-based technologies, the K-edge subtraction (KES) method has a very high material decomposition efficiency. Yet, since the increase in noise in the X-ray image to which the KES method is applied is inevitable, research on image quality improvement is essential. Here, we modeled a block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and applied it to PCD-based X-ray images with the improved KES (IKES) method. For PCD modeling, Monte Carlo simulation was used, and a phantom composed of iodine substances with different concentrations was designed. The IKES method was modeled by adding a log term to KES, and the X-ray image used for subtraction was obtained by applying the 3.0 keV range based on the K-edge region of iodine. As a result, the IKES image using the BM3D algorithm showed the lowest normalized noise power spectrum value. In addition, we confirmed that the contrast-to-noise ratio and no-reference-based evaluation results when the BM3D algorithm was applied to the IKES image were improved by 29.36 % and 20.56 %, respectively, compared to the noisy image. In conclusion, we demonstrated that the IKES imaging technique using a PCD-based detector and the BM3D algorithm fusion technique were very efficient for X-ray imaging.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.164-167
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2007
스테레오 정합을 하기 위해서 먼저 두 이미지의 자기를 정규화 하였고, 밝기가 정규화 된 영상을 이용하여 Canny방식으로 Edge를 검출한 후 에지 적응형 스테레오 정합 방식으로 두 영상을 정합하여 변이도 영상들을 얻었다. 그 중 Canny Edge 방식이 다른 Edge 검출 방식보다 선명한 영상을 추출했다. Canny Edge 방식으로 획득한 스테레오영상을 중위수 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후, 필터링 전 후의 영상을 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)로 비교하여 본 결과 개선된 영상을 획득 하였다.
In this paper, we propose a new method for determining automatically the size of the matching window using histogram of the gradient in order to improve the performance of stereo matching using one-meter resolution satellite imagery. For each pixel, we generate Flatness Index Image by calculating the mean value of the vertical or horizontal intensity gradients of the 4-neighbors of every pixel in the entire image. The edge pixel has high flatness index value, while the non-edge pixel has low flatness index value. By using the histogram of the Flatness Index Image, we find a flatness threshold value to determine whether a pixel is edge pixel or non-edge pixel. If a pixel has higher flatness index value than the flatness threshold value, we classify the pixel into edge pixel, otherwise we classify the pixel into non-edge pixel. If the ratio of the number of non-edge pixels in initial matching window is low, then we consider the pixel to be in homogeneous region and enlarge the size of the matching window We repeat this process until the size of matching window reaches to a maximum size. In the experiment, we used IKONOS satellite stereo imagery and obtained more improved matching results than the matching method using fixed matching window size.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.135-139
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1996
In this a paper, a new method to measure the wear of the single crystal diamond(SCD) tool using image processing is presented. To increase resoultion, high magnifying lens is used and to enlarge the measurement field of view, a image region matching method is applied. The shape of SCD tool is modeled by mathematical analysis. Cutting edge chipping and wear are calculated by the model. This method is proved to be efficient in detecting a few micron of wear and cutting edge loss by chipping along the whole cutting edge.
There are two methods to get 3-dimensional information by matching image pair feature-based matching and area-based matching. One of the problems in the area-based matching is how the optimal search region which gives accurate correlation between given point and its neighbors can be selected. In this paper, we proposed a new area-based matching algorithm which uses edge-features used in the conventional feature-based matching. It first selects matching candidates by feature-based and matches image pair with area-based method by taking these candidates as guidance to decision of search area. The results show that running time is reduced by optimizing search area(considering edge points and continuity of disparity), keeping on the precision as the conventional area-based matching method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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