In this paper, 2 devices through the input image are projected onto the output video device to extract 3D information of real objects and they are located in virtual space. All 3D objects for each inter-object interaction information and location information makes the validation process by recognizing conflict. The proposed extract 3D information of real objects and collision handling inter-object interaction in the most basic issues in augmented reality, because more than anything is a matter to be prescriptive. Therefore, the proposed system to solve this problem exists in virtual space, all objects of the user by validating the conflict between realism and immersion to show that aims to increase.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.9
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pp.790-797
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2001
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with a mono camera and a plain mirror is proposed. The proposed system is structured with the rotating mirror in front of the fixed mono camera. In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system. Being inspired by such distinguished feature in the proposed system, the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object is investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed. The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.10
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pp.1829-1834
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2006
In this raper in order to recover sharp object boundaries we propose a new efficient stereo matching algorithm in which window size is varied to the distance from the boundaries of object. To this end, the processing region is divided into small subregions with a same area and the disparities of the center pixels in the subregions are calculated using a area-based algorithm with multiple windows. From the this disparity map we can find the edges of the contracted objects. The disparities of original image are obtained using the gradient constraint that means the disparity of the center pixel is similar to the ones of the remaining pixels in the subregion. from the experimental results it is found that the proposed algorithm is very good for recovering sharp object boundaries compared to the similar different algorithm.
In this paper, we propose an object-based stereo sequence compression technique using disparity-motion vector relationship. The proposed method uses the coherence of motion vectors and disparity vectors in the left and right Image sequences. After two motion vectors and one disparity vector ate computed using FBMA(Fixed Block Matching Algorithm), the disparity vector of the current stereoscopic pall is computed by disparity-motion vector relationship with vectors which are previously estimated. Moreover, a vector regularization technique is applied in order to obtain reliable vectors. For an object-based coding. the object is defined and coded in terms of layers of VOP such as in MPEG-4. we present a method using disparity and motion vector relationship for extending two-frame compensation into three-frame compensation method for prediction coding of B-VOP. The proposed algorithm shows a high performance when comparing with a conventional method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.8
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pp.1151-1156
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2013
In this study, to clearly establish the concept of a geometric modeling I apply for the concept of Pushbroom, limited to two-dimensional radiation Locator to provide a three-dimensional information purposes. Respect to the radiation scanner Pushbroom modeling techniques, geometric modeling method was presented introduced to extract three-dimensional information as long as the rotational component of the Gamma-Ray Linear Pushbroom Stereo System, introduced the two-dimensional and three-dimensional spatial information in the matching relation that can be induced. In addition, the pseudo-inverse matrix by using the conventional least-squares method, GCP(Ground Control Point) to demonstrate compliance by calculating the key parameters. Projection transformation matrix is calculated for obtaining three-dimensional information from two-dimensional information can be used as the primary relationship, and through the application of a radiation image matching technology will make it possible to extract three-dimensional information from two-dimensional X-ray imaging.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.1
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pp.59-67
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2005
This paper proposes method for determining exterior orientation parameters (EOPs) from the RPC mathematical camera model of the satellite image. SPOT satellite stereo pair is pre-tested using the proposed method. As results that, geopositioning errors are similar with those of the original EOPs. Differences between EOPs determined from the RPC and original EOPs were small. IKONOS Geo-level stereo pair is tested by the proposed method. Results of this method are compared with those of the RPC block adjustment method which have been verified in reported studies. Consequently, the proposed method showed accuracy similar to the RPC block adjustment method. The digital elevation models (DEMs) of sample area acquired by the two method almost did not have a difference.
Previous 2D-3D conversion methods to generate 3D stereo images from 2D sequence consist of labor-intensive procedures in their production pipelines. This paper presents an efficient 2D-3D conversion system based on scene structure reconstruction from image sequence. The proposed system reconstructs a scene space and produces 3D stereo images with texture re-projection. Experimental results show that the proposed method can generate precise 3D contents based on scene structure information. By using the proposed reconstruction tool, the stereographer can collaborate efficiently with workers in production pipeline for 3D contents production.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.3
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pp.112-119
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2005
In this paper, a model of neural circuit was proposed, which abstracts the depth information in two images gotten from right and left retinas. The proposed neural circuit corresponds to binocular stereo vision based on psychologic and physiological knowledge, and we examine a restoration method of three-dimensional surface. In case of drawing a disparity based on characteristics of images, we can not abstract the depth information correctly if resemblant characteristics are repeated on the boundary region of an object. A binocular disparity is decided in a model of neural circuit by abstraction, synthesis, and correction of a disparity. And we propose a method which restores three-dimensional shape by correcting a depth information, and also restores a three-dimensional surface by mapping a left input image on the restored three-dimensional shape. And we confirmed that the computation time for disparity abstraction can be greatly reduced through the simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.302-320
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2017
In this paper, an innovative robust feature detection and matching strategy for visual odometry based on stereo image sequence is proposed. First, a sparse multiscale 2D local invariant feature detection and description algorithm AKAZE is adopted to extract the interest points. A robust feature matching strategy is introduced to match AKAZE descriptors. In order to remove the outliers which are mismatched features or on dynamic objects, an improved random sample consensus outlier rejection scheme is presented. Thus the proposed method can be applied to dynamic environment. Then, geometric constraints are incorporated into the motion estimation without time-consuming 3-dimensional scene reconstruction. Last, an iterated sigma point Kalman Filter is adopted to refine the motion results. The presented ego-motion scheme is applied to benchmark datasets and compared with state-of-the-art approaches with data captured on campus in a considerably cluttered environment, where the superiorities are proved.
An autonomous valet parking (AVP) system is designed to locate a vacant parking space and park the vehicle in which it resides on behalf of the driver, once the driver has left the vehicle. In addition, the AVP is able to direct the vehicle to a location desired by the driver when requested. In this paper, for an AVP system, we introduce technology to recognize a parking space using image sensors. The proposed technology is mainly divided into three parts. First, spatial analysis is carried out using a height map that is based on dense motion stereo. Second, modelling of road markings is conducted using a probability map with a new salient-line feature extractor. Finally, parking space recognition is based on a Bayesian classifier. The experimental results show an execution time of up to 10 ms and a recognition rate of over 99%. Also, the performance and properties of the proposed technology were evaluated with a variety of data. Our algorithms, which are part of the proposed technology, are expected to apply to various research areas regarding autonomous vehicles, such as map generation, road marking recognition, localization, and environment recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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