In this paper we define the probability models for determining the disparity map given stereo images and derive the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. The proposed method alternates between estimating the parameters with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameters, after computing it with random initial parameters. Our algorithm is applied to the stereo matching algorithms based on the dynamic programming and belief propagation to verify its operation and measure its performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.112-119
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2010
This paper defines the probability models for determining the disparity map given stereo images and derives the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. Usually energy-based stereo matching methods are so sensitive to the parameter that it should be carefully determined. The proposed method alternates between estimating the parameter with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameter, after computing it with random initial parameter. It is shown that the parameter estimated by the proposed method converges to the optimum and its performance can be improved significantly by adjusting the parameter and modifying the energy term.
Since the advent of 3D and UHD contents, demand for high-quality panoramic images has been increasing. The UWV(Ultra-Wide Viewing) service uses a wider viewing angle than conventional panoramas to provide a lively experience for users and enhance their understanding of the event. In this paper, we propose a spatial adjacency map generation method and an UWV file storage format technology to provide UWV service. The spatial adjacency map measures the similarity between images and generate the position information of the images based on similarity. And the stitching time of the image can be shortened through the generated position information. Through the spatial adjacency map, we generate the large screen content quickly. The UWV file format which is based on ISOBMFF process spatial adjacency map and videos and support random access. In this paper, we design the UWV player to verify the spatial adjacency map and UWV file format and show the result of experiments.
In this work, we propose an automatic word spacing system for Korean using conditional random fields (CRFs) with Korean features. We map a word spacing problem into a classification problem in our work. We build a basic system which uses CRFs and Eumjeol bigram. After then, we analyze the result of inner-test. We extend a basic system added by some Korean features which are Josa, Eomi and two head Eumjeols of word extracting from lexicon. From the results of experiment, we can see that the proposed method is better than previous methods. Additionally the proposed method will be able to use mobile and speech applications because of very small size of model.
본 연구에서는 카오스 랜덤 PWM(Chaotic Random PWM) 기법에 의한 3상 유도모터의 스위칭 소음 저감에 대하여 다루고 있다. 일반적으로 사용되고 있는 랜덤 발생기로서 선형일치발생기(Linear Congruential Generator : LCG)대신에 로지스트 사상(Logistic Map)의 분기도(Bifurcation Diagram)를 랜덤 발생기로 사용하였다. 카오스 랜덤수 발생기는 80C196 마이크로 콘트롤러가 전담하고 있으며, 80C196으로부터 발생된 카오스랜덤 수와 MAX038에 의하여 삼각파 랜덤 캐리어가 발생되고 있다. 1.5kw급 3상 유도모터 구동 시스템에 카오스 RPWM기법을 적용하여 모터전압 및 전류 그리고 스위칭 소음의 스펙트럼을 고찰하였다. 카오스 RPWM과 LCG에 의한 RPWM의 결과를 각각 비교하였으며 본 연구의 타당성을 입증하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.996-1002
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2015
In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.
In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. The degradation results in noise and blurring which badly affect identification and extraction of useful information in image data. Especially, the degradation gives bad influence in the analysis of images collected over the scene with complicate surface structure such as urban area. This study proposes a multi-stage image restoration to improve the accuracy of detailed analysis for the images collected over the complicate scene. The proposed method assumes a Gaussian additive noise, Markov random field of spatial continuity, and blurring proportional to the distance between the pixels. Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) estimation is employed to restore a degraded image. The multi-stage process includes the image segmentation performing region merging after pixel-linking. A dissimilarity coefficient combining homogeneity and contrast is proposed for image segmentation. In this study, the proposed method was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the two panchromatic images of super-high resolution: Dubaisat-2 data of 1m resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7 m resolution from Daejeon in the Korean peninsula. The experimental results imply that it can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution panchromatic imagery.
Kim, Min-Ji;Jang, Rae-ik;Yoo, Young-jae;Lee, Jun-Won;Song, Eui-Geun;Oh, Hong-Shik;Sung, Hyun-Chan;Kim, Do-kyung;Jeon, Seong-Woo
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.26
no.5
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pp.19-32
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2023
The fragmentation of habitats resulting from human activities leads to the isolation of wildlife and it also causes wildlife-vehicle collisions (i.e. Road-kill). In that sense, it is important to predict potential habitats of specific wildlife that causes wildlife-vehicle collisions by considering geographic, environmental and transportation variables. Road-kill, especially by large mammals, threatens human safety as well as financial losses. Therefore, we conducted this study on roe deer (Capreolus pygargus tianschanicus), a large mammal that causes frequently Road-kill in Jeju Island. So, to predict potential wildlife habitats by considering geographic, environmental, and transportation variables for a specific species this study was conducted to identify high-priority restoration sites with both characteristics of potential habitats and road-kill hotspot. we identified high-priority restoration sites that is likely to be potential habitats, and also identified the known location of a Road-kill records. For this purpose, first, we defined the environmental variables and collect the occurrence records of roe deer. After that, the potential habitat map was generated by using Random Forest model. Second, to analyze roadkill hotspots, a kernel density estimation was used to generate a hotspot map. Third, to define high-priority restoration sites, each map was normalized and overlaid. As a result, three northern regions roads and two southern regions roads of Jeju Island were defined as high-priority restoration sites. Regarding Random Forest modeling, in the case of environmental variables, The importace was found to be a lot in the order of distance from the Oreum, elevation, distance from forest edge(outside) and distance from waterbody. The AUC(Area under the curve) value, which means discrimination capacity, was found to be 0.973 and support the statistical accuracy of prediction result. As a result of predicting the habitat of C. pygargus, it was found to be mainly distributed in forests, agricultural lands, and grasslands, indicating that it supported the results of previous studies.
This paper describes a new method for indoor environment mapping and localization with stereo camera. For environmental modeling, we directly use the depth and color information in image pixels as visual features. Furthermore, only the depth and color information at horizontal centerline in image is used, where optical axis passes through. The usefulness of this method is that we can easily build a measure between modeling and sensing data only on the horizontal centerline. That is because vertical working volume between model and sensing data can be changed according to robot motion. Therefore, we can build a map about indoor environment as compact and efficient representation. Also, based on such nodes and sensing data, we suggest a method for estimating mobile robot positioning with random sampling stochastic algorithm. With basic real experiments, we show that the proposed method can be an effective visual navigation algorithm.
A survey was conducted on the vegetation of Seogmo island, which is small island (ca. 41 okm2) located about 1km west of Kanghwa island in the central Korea, from Aug. 1983 to May 1984. Based on the field data, actual vegetation map and potential natural vegetation map were made. The island is covered with broad-leaved trees dominated with Quercus variabilis. The dominance diversity curves obtaiend in different associations are grouped in two types, lognormal distribution forms at the undisturbed vegetation and geometric series at the disturbed or rocky sites. It seems that the curves show to us the nature of their ecocline by the hypothesis of some investigators, i.e. Random niche boundary hypothesis, niche preemption hypothesis, lognormal distribution and logarithmic series. Total numbers of vascular plant species of the island were recorded 108 families, 348 genera, 475 species, 73 variaties and 7 forma. And Pte.-Q Index, 0.93, and Fisher's Index, 589.8, were higher than those in neighboring islands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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