Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.321-326
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2019
Image denoising methods based on block matching are founded on the experimental observations that neighboring patches or blocks in images retain similar features with each other, and have been proved to show superior performance in denoising different kinds of noise. The methods, however, take into account only neighboring blocks in searching for similar blocks, and ignore the characteristic features of the reference block itself. Consequently, denoising performance is negatively affected when outliers of the Gaussian distribution are included in the reference block which is to be denoised. In this paper, we propose an expanded block matching method in which noisy images are first decomposed into a number of bit-planes, then the range of true signals are estimated based on the distribution of pixels on the bit-planes, and finally outliers are replaced by the neighboring pixels belonging to the estimated range. In this way, the advantages of the conventional Gaussian filter can be added to the blocking matching method. We tested the proposed method through extensive experiments with well known test-bed images, and observed that performance gain can be achieved by the proposed method.
The purpose of this paper was to describe a statistical analysis for the spatial distribution of geographical distances of Erythronium japonicum at Mt. Geumjeong in Korea. The spatial pattern of E. japonicum was analyzed according to the nearest neighbor rule, population aggregation under different plot sizes by dispersion indices, and spatial autocorrelation. Most natural plots of E. japonicum were uniformly distributed in the forest community. Disturbed plots were aggregately distributed within 5 m × 5 m of one another. Neighboring patches of E. japonicum were predominantly 7.5~10 m apart on average. If the natural populations of E. japonicum were disturbed by human activities, then the aggregation occurred in a shorter distance than the 7.5~10 m distance scale. The Morisita index (IM) is related to the patchiness index (PAI) that showed the 2.5 m × 5 m plot had an overly steep slope at the west and south areas when the area was smaller than 5 m × 5 m. When the patch size was one 2.5 m × 5 m quadrat at the west distributed area of Mt. Geumjeong, the cluster was determined by both species characteristics and environmental factors. The comparison of Moran's I values to a logistic regression indicated that individuals in E. japonicum populations at Mt. Geumjeong could be explained by isolation by distance.
We recorded the movement of wildbirds nine times at Hoam 1st Tunnel, Kkachisan Park, Deungneung pass to compare the movement between eco-corridor and neighboring crossing road from June to September, 2006. Among three areas, birds did not prefer the eco-corridor at pass type such as Kkachisan Park and Deungneung pass, however number of species and individuals were high at the eco-corridor at Hoam 1st Tunnel. Over 90m width and the slope location of eco-corridors can be beneficial for wild birds to enhance the movement along eco-corridors between isolated two patches. Average foliage volume under two meters showed the relation with bush nesters, and that from 7 to 8m had the highest relationship with canopy nesters. In Seoul city, target species should be considered at the construction of eco-corridors according to site characteristics, but Paradoxornis webbianus could be suggested as a main target species at eco-corridors. To enhance the movement of diverse wildbirds, we would implement that eco-corridors could be located at the slope area with the size of 1ha (over 90m width), eco-corridors could be planted and managed with the high foliage volume of shrub layer under twometers and canopy layer over 8 meters.
Since spatio-temporal local features for video representation have become an important issue of modeless bottom-up approaches in action recognition, various methods for feature extraction and description have been proposed in many papers. In particular, BoF(bag of features) has been promised coherent recognition results. The most important part for BoF is how to represent dynamic information of actions in videos. Most of existing BoF methods consider the video as a spatio-temporal volume and describe neighboring 3D interest points as complex volumetric patches. To simplify these complex 3D methods, this paper proposes a novel method that builds BoF representation as a way to learn 2D interest points directly from video data. The basic idea of proposed method is to gather feature points not only from 2D xy spatial planes of traditional frames, but from the 2D time axis called spatio-temporal frame as well. Such spatial-temporal features are able to capture dynamic information from the action videos and are well-suited to recognize human actions without need of 3D extensions for the feature descriptors. The spatio-temporal BoF approach using SIFT and SURF feature descriptors obtains good recognition rates on a well-known actions recognition dataset. Compared with more sophisticated scheme of 3D based HoG/HoF descriptors, proposed method is easier to compute and simpler to understand.
Lee, Namhyung;Park, Sang Soo;Bae, Inchul;Lee, Chung-Ki
Journal of Environmental Impact Assessment
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v.25
no.1
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pp.1-14
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2016
With the continuous expansion of highway network and its traffics, neighboring wildlife habitats are splitted into smaller and more isolated patches. The infrastructures contribute to the wildlife-vehicle collision by creating barriers to animal movement. This kinds of traffic accidents are dangerous factors to the drivers' safety and the facilities on the highway as well as to the wildlife themselves. One of the most common ways to prevent habitat fragmentation are fauna crossings and fences. The cost of the mitigation measures to prevent wildlife-vehicle collision could be monetized. However their economic benefits are difficult to be measured. Using contingent valuation method, this study tries to estimate the economic valuation of wildlife collision prevention projects on the Korean highways. The result shows that 43.88% of Korean household had the positive willingness pay to the projects. Moreover, we found that the recognition of the project or the favourable attitude to the environmental issues could raise the willingness-to-pay. Therefore, active public relation on the project could make the friendly public opinion and increase the number of the household which has the positive willingness-to-pay on the project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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