This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.8
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pp.1698-1706
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1997
In this paper, we envisioned a multimedia object recognition system processing and combinig information from all available sources, such as 2-D, 3-D, color and sound data. Out of the overall system, we proposed 3-D information extraction and object recognition methods. Firstly, surfaces are classified by z-gradient from the range data, surface features are extracted using the intersection of normal vectors. Also feature relationship such as intersection angle and distance is established between the surfaces. Secondly, recognition is accomplished by matching process which is improtant step in the image understanding systems. Matching process is very improtant procedures because of more general and more efficient method is needed in the field of multimedia sytem. Therefore, we focused the proposal of matching process and in this article, first of all, we deal with the matching process of the 3-D object. Similarity measures are calculated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.10
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pp.933-939
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2012
In general, the three-dimensional(3D) coordinates of the manufactured ship blocks are measured using the laser measuring equipment by ship engineers. But, many deflections between the measured coordinates in manufactured step and the designed coordinates in the design step are occurred because of the measuring process of ship blocks manually. Thus, the ship engineer should conform the consistency between the measured coordinates and the designed coordinates step by step, and it largely causes the loss of manpower and time. In this paper, the automated pattern matching algorithm of 3D coordinates for quality control in ship blocks is suggested in order to solve this problem, and the performance of the algorithm is analyzed using the 3D coordinates simulation software developed by our research laboratory. The coordinates matching rate of the measured coordinates in the single/multi ship block(s) is about 90.2% under the tolerated distance error range is 20~25cm.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.12
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pp.659-666
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2000
A stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. By using stereo matching technique, DEM(Digital Elevaton Map) can be generated by the disparity from a reference image to a target image. Generally disparity map can be evaluated by matching the reference image to the target image and if the role of the reference and the target are interchanged, a different DEM can be obtained. In this paper, we propose a new fusion technique to estimate the optimal DEM by eliminating the false DEM due to occlusion. To detect the false DEM, we utilize two measure of accuracy: self-consistency and cross-correlation score. We test the effectiveness of the proposed methods with a quantitative analysis using simulated images. Experimental result indicate that the proposed methods show 24.4% and 33.1% improvement over either DEM.
This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.
S.-M. Heo;J.-H. Joo;S.-Y. Ryu;J.-S. Choi;Y.-H. Nho;B.-S. Kim
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.8
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pp.764-768
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2002
In this paper, a double balanced gilbert cell MMIC mixer was realized in Tachyonics SiGe HBT technology. The fabricated mixer has 17 dB conversion gain, 9.8 dB noise figure, -4.2 dBm output 1 dB compression point, -27 dBc RF to IF isolation, and the good input, output matching characteristics. It draws 10 mA from a 3 V supply. The simulation and the measured results are closer to each other, which confirms accuracy of the model library and reliability of the process.
This paper describes a depth extraction algorithm in the stereo endoscopic images using adaptive window. First, The relation between the 3D coordinates in the world and the 2D coordinates in the image plane is estimated using camera calibration. Next, stereo matching is performed to find the conjugate pairs in the left and right images. To improve the precision of the matching result, adaptive window which can be varied on the shape as well as on the size according to the area characteristics is used. Finally, the result from the stereo matching and that of camera modeling are combined to extract the real depth information.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.5
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pp.345-352
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2004
Currently, high data rate PLC(Power Line Communications), up to 100 Mbps, which use frequency bandwidth between 2 MHz and 30 MHz is investigated very hard, and commercial PLC modem for low voltage powerline network (indoor) is coming soon into communication market. For the purpose of developing a fit communication system which has little distortion of signal and attenuation, it is surely necessary to know about channel environments of powerline. Especially, the impedance measurement of the powerline and impedance matching are very important. As is known, since medium-voltage powerline (22.9 ㎸) is still working, it is not so simple to measure the powerline impedance. In our study, a portable impedance measurement equipment is developed. It consists of coupling capacitor, a drain coil and impedance matching transformer. The equipment is easily connected to medium voltage line and impedance of power line is measured using a network analyzer. Also, measurement results are used for impedance matching of PLC signal. In fact, matching transformer with several different impedances are used. The matching transformer is connected between coupling capacitor and signal port. In this paper, the developed portable impedance measurement equipment and impedance measurement results are presented. Also impedance matching technique using matching transformers will be explained. We showed the result of the improved performance by the impedance matching.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
In this paper, wideband MMIC LNA's were designed using low Q matching network. gains of 23.6~25.4dB $(24.5\pm0.9dB),$ noise figures of 0.9~2.8 dB were obtained from the designed wideband MMIC LNA in the frequency ranges of 1.2~2.8㎓. And, P1dB of 10.13 dBm, IP3 of 12.25 dB were obtained at the center frequency of 2 ㎓. A chip size of the designed wideband MMIC LNA is 1.4mm$\times$1.4mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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