This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상 방법과 2차원 다이렉트 모드 (2D Direct Mode)를 이용한 MVC (Multi-view Video Coding) 방법을 제안한다. 먼저, 공간적 및 시간적으로 인접한 영상으로부터 휘도 화소 값의 움직임 탐색 및 보상을 수행하기 위한 새로운 SAD (Sum of Absolute Difference) 측정 방법을 제안한다. 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상은 움직임 벡터의 정확도를 높이고, 비트의 절감을 위하여 새로운 SAD 계산식을 사용한다. 다음으로, 시점 간의 예측 시에 사용될 수 있는 2차원 다이렉트 모드는 MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드 (Temporal Direct Mode)로부터 확장된 방식이다. 본 논문에서 제안된 MVC 방법은 MPEG-4 AVC의 Simulcast 부호화와 비교하여 약 0.8dB의 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 향상을 보였다.
본 논문에서는 최대휘도표면을 이용한 색 항상성 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 시스템의 특성을 표현한 선형 모델을 이용한다. 선형 모델에서 가장 중요한 과정은 영상에 존재하는 광원을 추정하는 것이다. 광원을 추정하기 위하여 먼저 영상에 존재하는 가장 밝은 표면의 반사되는 분광 방사 에너지 분포를 추정한다. 그리고 이 표면에 해당하는 분광 반사율을 먼셀색표의 주성분분석을 통하여 추정한다. 추정한 분광 방사 에너지 분포와 분광 반사율을 이용하여 광원을 추정한다. 추정한 광원을 이용하여 영상을 복원할 때 밝기 보정을 위하여 일정한 계수를 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안한 최대휘도표면을 이용한 방법이 기존 방법보다 색 항상성에 효과적인 방법임을 증명한다.
조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.
We propose a novel high dynamic range (HDR) video synthesis algorithm using alternatively exposed low dynamic range (LDR) videos. We first develop a superpixel-based illumination invariant correspondence estimation algorithm. Then, we propose a reliability weight to further improve the quality of the synthesized HDR frame. Experimental results show that the proposed algorithm provides high-quality HDR frames compared to conventional algorithms.
A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이를 위해 급격한 조명 변화에도 강인한 시청자 시역위치 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 비올라-존스 검출기와 옵티컬-플로우를 선형 결합한 시역 위치 추정 알고리즘[1]은 급격하게 조명이 변하는 경우 잘못된 시역 위치를 추정하는 문제가 있음을 확인하였고, 특히 이러한 급격한 조명의 변화 문제는 모바일 환경에서 흔히 발생하는 환경조건이다. 그리고 어두운 공간에서 3D 디스플레이를 시청하는 경우 디스플레이 조명이 시청자의 얼굴에 비치기 때문에 조명 변화가 매우 크게 발생할 수 있다. 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 새롭게 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 조명의 변화등에 의해 옵티컬-플로우가 잘못된 추적 결과를 출력하는 경우, 기존의 두 알고리즘(비올라-존스 얼굴검출기+옵티컬-플로우 특징점 추적기)을 선별적으로 선택함으로써 강인한 얼굴검출 및 추적이 이루어지도록 하고, 다양한 실험 결과를 통해 그 효과를 검증한다.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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