The purpose of this study is to generate DSM using the stereo matching algorithm of worldview-1 stereo images and verify the accuracy of the generated DSM. To generate DSM, RPC block modeling was performed to correct RPC errors, and image matching was performed using SGM, which is a stereo matching algorithm after the epipolar image was generated. The COST for SGM was calculated by using CENSUS, and 4-paths and 8-paths were applied for COST aggregation in SGM. To verify the quality and accuracy of the generated DSM, it was compared with the LiDAR-derived DSM and the DSM generated by commercial SW. The results showed that the vertical accuracy of the generated DSM using 4-paths of COST aggregation was 1.647 m to 3.689 m (RMSE). In case of using 8-paths of COST aggregation was 1.550 m to 3.106 m (RMSE).
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.
Three-dimensional(3-D) sound is a technique for generating or recreating sounds so they are perceived as emanating from locations in a three-dimensional space. Three dimensional sound has the potential of increasing the feeling of realism in music or movie soundtracks. Three-dimensional sound effects depend on psychoacoustic spectral and phase cues being presented in a reproduced signal. In this paper we propose an effective algorithm for the sound image expansion in television system using stereo image enhancement techniques. Compared to the other techniques of three-dimensional sound, the proposed algorithm use only two speakers to enhance the sound image expansion, while maintaining the original sound characteristics.
In this paper, we will present a container auto-landing system, the system use the stereo camera to measure the container depth information. And the container region can be detected by using its hough line feature. In the line feature detection algorithm, we will detect the parallel lines and perpendicular lines which compose the rectangle region. Among all the candidate regions, we can select the region with the same aspect-ratio to the container. The region will be the detected container region. After having the object on both left and right images, we can estimate the distance from camera to object and container dimension. Then all the detect dimension information and depth inform will be applied to reconstruct the virtual environment of crane which will be introduce in this paper. Through the simulation result, we can know that, the container detection rate achieve to 97% with simple background. And the estimation algorithm can get a more accuracy result with a far distance than the near distance.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.05a
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pp.431-436
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2005
In this paper, We proposed the stereo image modeling using 2-dimensional images captured by the high resolution cameras to inspect the ball defects of BGA(Ball Grid Array) device. The proposed algorithm consists of the package/ball area extraction part, the FOV(Field of View) calibration part, the top point matching part, and ball height measurement part, In the package/ ball area extraction part, the package and ball areas are separately extracted in a left and right image by the extraction algerian. Through the experiment, we draw out the result.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.7
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pp.37-42
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2008
In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8B
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pp.1500-1505
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1999
In this paper, we presented the stereo algorithm for 3-D object recognition. In order to solve the problem for matching time in existed methods, we proposed the method which used the moving direction vector. On the other hand, after we extracted the moving vectors by moving direction of objects, rotated object was matched on axis of it. Using the Hough transform, we obtained the 2-D synthesed image as reference images corresponding to the rate of moving, and then compared with the unknown input images.
Ye Chul-Soo;Chung Hun-Suk;Kim Seong-Jong;Hyun Deuk-Chang
한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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2003.11a
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pp.39-44
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2003
This paper presents an algorithm for acquisition of linear segments of building from edge pixels using Kalman filtering. We can obtain the accurate position of building corners from the linear segments of building. The corner points are used to calculate the position of building corners in world coordinate using stereo vision technique. The algorithm has been applied to pairs of stereo aerial images and the result showed accurate linear segment detection from edge pixels of roof boundaries.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
This paper presents the development of depth extraction algorithm or the 3D Endoscopic Data using a stereo matching method and depth calculation. The purpose of other's algorithms is to reconstruct 3D object surface and make depth map, but a one of this paper is to measure exact depth information on the base of [cm] from camera to object. For this, we carried out camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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