There are lot of noises and errors in depth map image which is gotten by using a stereo camera. These errors are caused by mismatching of the corresponding points which occur in texture-less region of input images of stereo camera or occlusions. In this paper, we use a method which is able to get rid of the noises through post processing and reduce the errors of disparity values which are caused by the mismatching in the texture-less region of input images through the correlation between the depth map images and the input images. Then we propose a novel method which segments the object by using the improved disparity map images and projections.
This paper presents a new image rectification method using stereo image pairs to synthesize arbitrary viewing images. The image rectification is a preprocessing procedure that generates a vertically aligned images and makes epipolar lines collinear. The proposed rectification method has more robustness by considering the real situations such as the mismatch of pan angle, tilt angle and vertical shifting of cameras than previous method[5] which considers only pan angle. We evaluate the proposed method by comparison with previous method using synthesized images.
In stereo vision, camera modeling is very important because the accuracy of the three dimensional locations depends considerably on it. In the existing stereo camera models, two camera planes are located in the same plane or on the optical axis. These camera models cannot be used in the active vision system where it is necessary to obtain two stereo images simultaneously. In this paper, we propose four kinds of stereo camera models for active stereo vision system where focal lengths of the two cameras are different and each camera is able to rotate independently. A single closed form solution is obtained for all models. The influence of the stereo camera model to the field of view, occlusion, and search area used for matching is shown in this paper. And errors due to inaccurate focal length are analyzed and simulation results are shown. It is expected that the three dimensional locations of objects are determined in real time by applying proposed stereo camera models to the active stereo vision system, such as a mobile robot.
원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오그램과 많은 영상들을 자동으로 저장하고 재생할 수 있는 흘로그래픽 광 메모리 기술을 이용하여 3차원 영상 표현 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서 스테레오 영상들을 저장하고, 재생하기 위해서 기준범의 입사각이 실시 간으로 제어가 되어야 한다. 이를 위해 이진 위상 흘로그램과 LCD를 이용하였다. 즉 기준빔은 SA 알고리듬으로 설계된 이진 위상 흘로그램들을 푸리에 변환 함으로써 얻었고, 이진 위상 홀로그램은 스테레오 영상 재생을 위해 0.05초 간격으로 LCD에 표현했다. 그리고 입력영상들은 입력영상의 밝기에 상관없이 균일한 빔 세기를 유지하도록 편광기가 없는 LCD에 표현하였다. 입력영상과 이진 위상 흘로그램은 영상 저장시 같은 기록 시간 간격을 가지도록 응용 소프트웨어인 포토샵을 이용하여 편집하였다. 재생되는 스테레오 영상은 영상의 위상 정보를 밝기 정보로 바꾸어 주는 편광기 뒤에서 CCD 카메라로 획득함으로써 얻었다. 그리고 출력면에서 입체감을 느끼기 위해 좌우안 영상이 표현되는 모니터에 동기화된 LCD 셔터를 착용하였다. 제안된 흘로그래픽 광메모리 기술을 이용하여 BaTiO$_3$에 네 개의 스테레오 영상을 저장하고, 재생하는 광 실험을 하였다
최근 3D 디스플레이 환경들이 확대되면서 컴퓨터와 3D 디스플레이 장치들을 통해 개인의 입체 시력을 검사하려는 다양한 시도들이 제안되었다. 기존의 입체검사도구들에 비해 3D 디스플레이를 이용한 입체 시력 검사는 여러 장점들을 갖고 있지만, 3D TV나 모니터에서는 최소로 조작할 수 있는 양안시차의 한계가 1픽셀이다. 관찰거리가 짧은 pc 환경에서는 1 픽셀의 양안 시차 값은 정상 입체 시력을 구분해 낼 수 있는 기준보다 너무 크다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 가보 자극을 사용하여 1픽셀보다 작은 단위의 양안 시차를 제공할 수 있는 입체 검사 자극을 생성한 후 이 자극이 입체 시력 검사자극으로 적용가능한 지를 탐색적으로 살펴보았다. 넓은 범위의 시차를 1회만 측정하는 기존의 입체 시력 검사 대신에 좁은 범위의 시차 값에 대해 조건 당 10번의 반복 측정을 실시하여 각 개인별 정답률을 구하였다. 가보 영상을 사용한 검사결과의 신뢰도와 타당도를 살펴보기 위해 기존 입체 시력 검사에 사용되는 무선점 입체 자극을 이용한 검사 결과와 가보 영상을 이용한 검사결과를 비교하였고 그 결과 온건한 정도의 상관관계를 보여주었다. 또한 검사 결과가 얼마나 신뢰도운지를 평가하기 위해 약 1개월 후에 동일한 환경에서 가보 영상을 이용하여 입체 시력을 측정한 후, 두 검사 결과를 비교한 결과 높은 검사-재검사 신뢰도를 보였다. 이러한 결과는 가보 자극을 사용하여 입체 검사 도구를 개발하는 경우 충분히 신뢰로운 결과를 산출할 수 있음을 시사하는 것으로, 가보 자극은 충분한 관찰거리가 제공되지 않거나 혹은 매우 정밀한 단위로 입체 시력을 평가할 필요가 있는 상황에서 개인의 입체 시력을 평가하기에 적절한 자극임을 보여준다.
In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.
Ki, Jeong-Seok;Jeon, Kyeong-Won;Jo, Sang-Woo;Kwon, Yong-Moo;Kim, Sung-Kyu
한국HCI학회:학술대회논문집
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한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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pp.512-517
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2007
There are several researches on 2D gaze tracking techniques for the 2D screen for the Human-Computer Interaction. However, the researches for the gaze-based interaction to the stereo images or contents are not reported. The 3D display techniques are emerging now for the reality service. Moreover, the 3D interaction techniques are much more needed in the 3D contents service environments. This paper addresses gaze-based 3D interaction techniques on stereo display, such as parallax barrier or lenticular stereo display. This paper presents our researches on 3D gaze estimation and gaze-based interaction to stereo display.
Stereo vision is useful in obtaining three dimensional depth information from two images taken from different view points. Neural network modeling for stereo matching, the key step in stereo vision, is defined by an energy function satisfying with three constraints proposed by Marr and Poggio. Stereo matching is then carried out through the network to find minimum energy corresponding to the optimized solution of the problem. An algorithm for stereo matching using an analog neural network is presented here. The network can reduce errors in initial state an early iteration steps by adoption of continuous sigmoid function in stead of binary state. The experimental results show good matching performance for sparse random dot stereogram and real image.
Human visual system infers 3D vision through stereo disparity in the stereoscopic images, and stereo visioning are recently being used in consumer electronics which has resulted in much research in the application field. Basically, stereo vision system consists of four processes, which are cost computation, cost aggregation, disparity calculation, and disparity refinement. In this paper, we present and evaluate the existing various methods, focusing on cost aggregation for stereo vision system to comparatively analyze the performance of their algorithms for a given set of resources. Experiments show that Normalized Cross Correlation and Zero-Mean Normalized Cross Correlation provide higher accuracy, however they are computationally heavy for embedded system in the real time systems. Sum of Absolute Difference and Sum of Squared Difference are more suitable selection for embedded system, but they should be required on improvement to apply to the real world system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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