Many building detection methods mainly rely on line segments extracted from aerial or satellite imagery. Building detection methods based on line segments, however, are difficult to succeed in high resolution satellite imagery such as IKONOS imagery, for most buildings in IKONOS imagery have small size of roofs with low contrast between roof and background. In this paper, we propose an efficient method to extract line segments and group them at the same time. First, edge preserving filtering is applied to the imagery to remove the noise. Second, we segment the imagery by watershed method, which collects the pixels with similar intensities to obtain homogeneous region. The boundaries of homogeneous region are not completely coincident with roof boundaries due to low contrast in the vicinity of the roof boundaries. Finally, to resolve this problem, we set up snake model with segmented region boundaries as initial snake's positions. We used a greedy algorithm to fit a snake to roof boundary. Experimental results show our method can obtain more .correct roof boundary with small size and low contrast from IKONOS imagery. Snake algorithm, building roof detection, watershed segmentation, edge-preserving filtering
Feature based stereo matching is an effective way to perform 3D building reconstruction. However, in urban scene, the cluttered background and various building structures may interfere with the performance of building reconstruction. In this paper, we propose a novel method to robustly reconstruct buildings on the basis of rectangle regions. Firstly, we propose a multi-scale linear feature detector to obtain the salient line segments on the object contours. Secondly, candidate rectangle regions are extracted from the salient line segments based on their local information. Thirdly, stereo matching is performed with the list of matching line segments, which are boundary edges of the corresponding rectangles from the left and right image. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better accuracy on the reconstructed result than pixel-level stereo matching.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.4
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pp.277-285
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2004
We present a new hybrid stereo matching technique in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. The core of our technique is that feature matching is carried out by the reference of the disparity evaluated by area-based stereo. Since the reference of the disparity can significantly reduce the number of feature matching combinations, feature matching error can be drastically minimized. One requirement of the disparity to be referenced is that it should be reliable to be used in feature matching. To measure the reliability of the disparity, in this paper, we employ the self-consistency of the disunity Our suggested technique is applied to the detection of 3D line segments by 2D line matching using our hybrid stereo matching, which can be efficiently utilized in the generation of the rooftop model from urban imagery. We carry out the experiments on our hybrid stereo matching scheme. We generate synthetic images by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the extracted 3D line segments have an average error of 0.5m and verify our proposed scheme. In order to apply our method to the generation of 3D model in urban imagery, we carry out Preliminary experiments for rooftop generation. Since occlusions are occurred around the outlines of buildings, we experimentally suggested multi-image hybrid stereo system, based on the fusion of 3D line segments. In terms of the simple domain-specific 3D grouping scheme, we notice that an accurate 3D rooftop model can be generated. In this context, we expect that an extended 3D grouping scheme using our hybrid technique can be efficiently applied to the construction of 3D models with more general types of building rooftops.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.185-185
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2011
Mapping of artificial levee lines, one of major tasks in river zone mapping, is critical to prevention of river flood, protection of environments and eco systems in river zones. Thus, mapping of artificial levee lines is essential for management and development of river zones. Coastal mapping including river zone mapping has been historically carried out using surveying technologies. Photogrammetry, one of the surveying technologies, is recently used technology for national river zone mapping in Korea. Airborne laser scanning has been used in most advanced countries for coastal mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Due to these advantages, use of LiDAR data in coastal mapping is efficient for monitoring and predicting significant topographic change in river zones. This paper introduces a method for construction of a 3D artificial levee line using a set of LiDAR points that uses normal vectors. Multiple steps are involved in this method. First, a 2.5-dimensional Delaunay triangle mesh is generated based on three nearest-neighbor points in the LiDAR data. Second, a median filtering is applied to minimize noise. Third, edge selection algorithms are applied to extract break edges from a Delaunay triangle mesh using two normal vectors. In this research, two methods for edge selection algorithms using hypothesis testing are used to extract break edges. Fourth, intersection edges which are extracted using both methods at the same range are selected as the intersection edge group. Fifth, among intersection edge group, some linear feature edges which are not suitable to compose a levee line are removed as much as possible considering vertical distance, slope and connectivity of an edge. Sixth, with all line segments which are suitable to constitute a levee line, one river levee line segment is connected to another river levee line segment with the end points of both river levee line segments located nearest horizontally and vertically to each other. After linkage of all the river levee line segments, the initial river levee line is generated. Since the initial river levee line consists of the LiDAR points, the pattern of the initial river levee line is being zigzag along the river levee. Thus, for the last step, a algorithm for smoothing the initial river levee line is applied to fit the initial river levee line into the reference line, and the final 3D river levee line is constructed. After the algorithm is completed, the proposed algorithm is applied to construct the 3D river levee line in Zng-San levee nearby Ham-Ahn Bo in Nak-Dong river. Statistical results show that the constructed river levee line generated using a proposed method has high accuracy in comparison to the ground truth. This paper shows that use of LiDAR data for construction of the 3D river levee line for river zone mapping is useful and efficient; and, as a result, it can be replaced with ground surveying method for construction of the 3D river levee line.
This paper presents an efficient line-offset algorithm for general polygonal shapes with islands. A developed sweep-line algorithm (SL) is introduced to find all self-intersection points accurately and quickly. The previous work is limited to handle polygons that having no line-segments in parallel to sweep-line directions. The proposed algorithm has been implemented in Visual C++ and applied to offset point sequence curves, which contain several islands.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.918-920
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2011
In this paper, a simple edge pattern classification method is proposed for detecting straight line segments in an image corrupted by impulse noise. Corrupted images have complicated edge patterns. To detect straight line from an complicated edge pattern, it is needed to simplify the entire edge. The proposed algorithm separates the entire edge into 4 directional partial edge patterns. Each line segment is separated from the partial edge image where several line segments are overlapped, and then the straight line is detected. The results of the experiments emphasize that the proposed algorithm is simple but accurate.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.483-488
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2008
An active omni-directional raging system using an omni-directional vision with structured light has many advantages compared to the conventional ranging systems: robustness against external illumination noise because of the laser structured light and computational efficiency because of one shot image containing $360^{\circ}$ environment information from the omni-directional vision. The omni-directional range data represents a local distance map at a certain position in the workspace. In this paper, we propose a matching algorithm for the local distance map with the given global map database, thereby to localize a mobile robot in the global workspace. Since the global map database consists of line segments representing edges of environment object in general, the matching algorithm is based on relative position and orientation of line segments in the local map and the global map. The effectiveness of the proposed omni-directional ranging system and the matching are verified through experiments.
A Mobile Robot should be able to navigate safely in the workspaces without any additional human's helps. In this paper, a method to generate the safe path to avoid the unknown obstacles using the pre-knowledge of the workspaces was proposed. For the efficiency of the algorithm, it is proposed to model the obstacles as the line segments in numerical map, which can reduce the required memory size and give the simple forms. To make the environments map, we used the Hough transform and the sonar measurements is converted to the set of line segments by Hough transform. In this algorithm, the subgoals are generated to avoid the obstacles until a mobile robot arrives the final position using the proposed environmental model.
Park Young Sup;Ryoo Seung Taek;Cho Sung Dong;Yoon Kyung Hyun
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.4
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pp.168-176
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2005
We propose a method for 3-dimensionally reconstructing an object using a line that includes the midpoint information from a single image. A pre-defined polygon is used as the primitive and the recovery is processed from a single image. The 3D reconstruction is processed by mapping the correspondence point of the primitive model onto the photo. In the recent work, the reconstructions of camera parameters or error minimizing methods through iterations were used for model-based 3D reconstruction. However, we proposed a method for the 3D reconstruction of primitive that consists of the segments and the center points of the segments for the reconstruction process. This method enables the reconstruction of the primitive model to be processed using only the focal length of various camera parameters during the segment reconstruction process.
This study conducts a comprehensive analysis of the curricular progression of the concepts and learning sequences of 'lines', specifically, 'line segments', 'straight lines', and 'rays', at the elementary school level. By examining mathematics curricula and textbooks, spanning from 2nd to 7th and 2007, 2009, 2015, and up to 2022 revised version, the study investigates the timing and methods of introducing these essential geometric concepts. It also explores the sequential delivery of instruction and the key focal points of pedagogy. Through the analysis of shifts in the timing and definitions, it becomes evident that these concepts of lines have predominantly been integrated as integral components of two-dimensional plane figures. This includes their role in defining the sides of polygons and the angles formed by lines. This perspective underscores the importance of providing ample opportunities for students to explore these basic geometric entities. Furthermore, the definitions of line segments, straight lines, and rays, their interrelations with points, and the relationships established between different types of lines significantly influence the development of these core concepts. Lastly, the study emphasizes the significance of introducing fundamental mathematical concepts, such as the notion of straight lines as the shortest distance in line segments and the concept of lines extending infinitely (infiniteness) in straight lines and rays. These ideas serve as foundational elements of mathematical thinking, emphasizing the necessity for students to grasp concretely these concepts through visualization and experiences in their daily surroundings. This progression aligns with a shift towards the comprehension of Euclidean geometry. This research suggests a comprehensive reassessment of how line concepts are introduced and taught, with a particular focus on connecting real-life exploratory experiences to the foundational principles of geometry, thereby enhancing the quality of mathematics education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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