블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 GPS에 의해 측정된 차량의 주행 궤적을 지도상의 도로와 매칭시키기 위한 새로운 지도매칭 알고리즘을 제안한다 이는 차량항법장치에서 중요한 기능인 차량의 위치 정밀도를 간접적으로 향상시켜 준다 제안한 알고리즘은 주행중인 차량을 Singer 모델의 상태방정식으로써 모델링한 후 칼만 필터를 적용하여 차량의 위치를 정확히 도로 위로 위치시킴과 동시에 위치정확도를 개선시켜 준다 그리고 교차로에서는 실제 주행경로를 정확히 판단하기 어렵기 때문에 칼만 필터링에 의해 추정된 위치값을 선형회귀(linear regression) 시킴으로써 차량의 진행 방향각을 결정한 다음 각 도로의 방향각과 비교하여 치량의 주행경로를 판단하도록 한다
스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
This paper proposes a hierarchical Hausdorff distance (HD) matching algorithm baased on coarse-to-fine approach. It reduces the computational complexity greatly by using the pyramidal structures consisting of distance transform (DT) and edge pyramids. Also, inthe proposed hierarchical HD matching, a thresholding method is presented to find an optimal matching position with small error, in which the threshold values are determined by using the property between adjacent level of a DT map pyramid. By computer simulation, the performance of the conventional and proposed hierarchical HD matching algorithms is compared in therms of the matching position for binary images containing uniform noise.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.317-321
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2013
This paper proposes a detection algorithm for view reversal in a stereoscopic video using a disparity map and motion vector field. We obtain the disparity map of a stereo image was obtained using a specific stereo matching algorithm and classify the image into the foreground and background. Next, the motion vector field of the image on a block basis was produced using a full search algorithm. Finally, the stereo image was considered to be reversed when the foreground moved toward the background and the covered region was in the foreground. The proposed algorithm achieved a good detection rate when the background was covered sufficiently by its moving foreground.
This paper describes a relative localization algorithm using odometry data and consecutive local maps. The purpose of this paper is the odometry error correction using the area matching of two consecutive local maps. The local map is built up using a sensor module with dual laser beams and USB camera. The range data form the sensor module is measured using the structured lighting technique (active stereo method). The advantage in using the sensor module is to be able to get a local map at once within the camera view angle. With this advantage, we propose the AVS (Aligned View Sector) matching algorithm for. correction of the pose error (translational and rotational error). In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real environment.
This paper presents the way of building an occupancy grid map which a mobile robot needs to autonomously navigate in the unknown environment. A disparity map resulting from stereo matching can be converted into the 2D distance information. If the stereo matching has some errors, however, the subsequent map becomes unreliable. In this paper, a new morphological filter is proposed to reject 'spikes' of the disparity map due to stereo mismatch by considering the fact that these spikes occur locally. The new method has advantages that it is simpler and more easily realized than existing similar algorithms. Several occupancy grid maps based on stereo vision using the proposed algorithm have been built and compared with the actual distance information to verify the validity of the proposed method.
To be high efficient for a navigation of unmanned ground vehicle, it must be able to distinguish between safe and hazardous regions in its immediate environment. We present an advanced method using laser range finder for building global 2D digital maps that include environment information. Laser range finder is used for mapping of obstacles and driving environment in the 2D laser plane. Rotary encoders are used for localization of UGV. The main contributions of this research are the development of an algorithm for global 2D map building and it will turn a UGV navigation based on map matching into a possibility. In this paper, a map building algorithm will be introduced and an assessment of algorithm reliability is judged at an each environment.
Stereo matching is an important technique in the are of computer vision. There are already many theorems to find disparity map using stereo images. Usually, disparity is searched by using block matching. However block matching result in blocking effects caused by using fixed size window for computing pixel correlations. This paper suggests an efficient method to remove the blocking effect in stereo matching procedures.
본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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