본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
본 논문에서 사용한 웨이블릿 변환의 기저 함수는 일반적인 웨이블릿 변환과 다른 리프팅 스킴을 사용하여 만들어 졌다. 리프팅 스킴은 푸리에 변환을 사용하여 기저 함수를 생성하지 않는 새로운 쌍직교 웨이블릿 기저 함수를 생성하는 방법이다 본 본문은 리프팅 스킴을 이용한 새로운 영상 압축 및 에지 검출 방법을 제안하고 있다. 그리고 이 방법은 부분 복원과 공간 복원을 할 수 있어 데이터 가시화를 향상시킬 수 있다. 다양한 해상도에서의 근사 영상은 원래 영상으로부터 적은 정보만으로 다양한 크기의 특징을 뽑아낼 수 있고, 적은 양의 스케일링 계수를 사용하여 생성된 근사 영상은 빠르게 원래 영상의 대략적인 개요만이 필요할 때 유용하게 사용된다. 본 논문에서 제안한 영상 압축 및 에지 검출 기법은 멀티미디어 데이터베이스에서 데이터 관리와 데이터 가시화를 향상시킬 수 있는 좋은 기틀을 마련해 준다.
This paper addresses the factorization method to estimate the projective structure of a scene from feature (points) correspondences over images with occlusions. We propose both a column and a row space approaches to estimate the depth parameter using the subspace constraints. The projective depth parameters are estimated by maximizing projection onto the subspace based either on the Joint Projection matrix (JPM) or on the the Joint Structure matrix (JSM). We perform the maximization over significant observation and employ Tardif's Camera Basis Constraints (CBC) method for the matrix factorization, thus the missing data problem can be overcome. The depth estimation and the matrix factorization alternate until convergence is reached. Result of Experiments on both real and synthetic image sequences has confirmed the effectiveness of our proposed method.
A stereo matching has been an important tool for the reconstruction of 3D terrain. The current state of stereo matching technology has reached the level where a very elaborate DEM(Digital Elevation Map) can be obtained. However, there still exist many factors causing DEM error in stereo matching. This paper propose a new method to reduce the error caused by the lack of significant features in the correlation window The proposed algorithm keeps the correlation window as small as possible, as long as there is a significant feature in the window. Experimental results indicate that the proposed method increases the DEM accuracy by $72.65\%$ in the plain area and $41.96\%$ in the mountain area over the conventional scheme. Comparisons with Kanade's result show that the proposed method eliminates spike type of errors more efficiently than Kanade's adaptive window technique and produces reliable DEM.
This paper proposes an image compressing and template matching algorithm for face image using GHA (Generalized Hebbian Algorithm). GHA is a part of PCA (Principal Component Analysis), that has single-layer perceptrons and operates and self-organizing performance. We used this algorithm for feature extraction of face shape, and our simulations verify the high performance for the proposed method. The shape for face in the fact that the eigenvector of face image can be efficiently represented as a coefficient that can be acquired by a set of basis is to compress data of image. From the simulation results, the mean PSNR performance is 24.08[dB] at 0.047bpp, and reconstruction experiment shows that good reconstruction capacity for an image that not joins at leaning.
This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) method and OpenGL. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
The anterolateral thigh flap is a reliable and versatile flap. It has been extensively used for soft tissue reconstruction because minimal donor site morbidity is attractive feature of this flap. It can be harvested as a cutaneous, fasciocutaneous, muscluocutaneous flap. We can be used to form as desired shape and thickness. But variation of vascular anatomy make difficult for many surgeons. We review of vascular anatomy of the anterolateral thigh to be easier access to surgery. With understanding anatomic variation, it allows you to take advantage of this surgery using little more variable form.
In satellite remote sensing, irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological process on the earth's surface. Lee (2008) proposed a feed-back system using a harmonic model of single period to adaptively reconstruct observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or environmental conditions. However, the simple sinusoidal model of single period may not be appropriate for temporal physical processes of land surface. A complex model of multiple periods would be more proper to represent inter-annual and inner-annual variations of surface parameters. This study extended to use a multi-periodic harmonic model, which is expressed as the sum of a series of sine waves, for the adaptive system. For the system assessment, simulation data were generated from a model of negative errors, based on the fact that the observation is mainly suppressed by bad weather. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system for real-time monitoring on the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather.
This paper presents reconstruction of disparity in images. To achieve this, the algorithm was made up of two different procedures - one is extraction of boundaries for man-made structures and the other is matching of the structures. In the extraction of boundaries for man-made structures, we assume that man-made structures are composed of lines and the lines make up closed polygon. The convertional algorithms of the edges extraction may not perceive man-made structures and have problems that matching algorithms were too complex. This paper proposed sub-pixel boundaries extraction algorithm that fused split-and-merge and image improvement algorithms to overcome complexity. In matching procedure, feature-based algorithm that minimize the proposed cost function are used and the cost fuction considers movement of mid-points for left and right images to match structures. Because we could not obtain disparity of inner parts for the man-made structures, interpolation method was used. The experiment showed good results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4463-4482
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2020
Mesh model generated from 3D reconstruction usually comes with lots of noise, which challenges the performance and robustness of mesh simplification approaches. To overcome this problem, we present a novel method for mesh simplification which could preserve structure and improve the accuracy. Our algorithm considers both the planar structures and linear features. In the preprocessing step, it automatically detects a set of planar structures through an iterative diffusion approach based on Region Seed Growing algorithm; then robust linear features of the mesh model are extracted by exploiting image information and planar structures jointly; finally we simplify the mesh model with plane constraint QEM and linear feature preserving strategies. The proposed method can overcome the known problem that current simplification methods usually degrade the structural characteristics, especially when the decimation is extreme. Our experimental results demonstrate that the proposed method, compared to other simplification algorithms, can effectively improve the quality of mesh and yield an increased robustness on noisy input mesh.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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