This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
Generally, algorithms for generating disparity maps can be clssified into two categories: region-based method and feature-based method. The main focus of this research is to generate a disparity map with an accuracy depth information for 3-dimensional reconstructing. Basically, the region-based method and the feature-based method are simultaneously included in the proposed algorithm, so that the existing problems including false matching and occlusion can be effectively solved. As a region-based method, regions of false matching are extracted by the proposed MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) algorithm which is a modification of the existing MAD(Mean of Absolute Differences) algorithm. As a feature-based method, the proposed method eliminates false matching errors by calculating the vector with SIFT and compensates the occluded regions by using a pair of adjacent SIFT matching points, so that the errors are reduced and the disparity map becomes more accurate.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 획득하기 위해서는 disparity map의 정확한 계산이 요구된다. Disparity map을 구하기 위한 기존의 알고리즘은 크게 상관도 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류되는데, 본 논문에서는 이들 각 방법에 대한 분석을 통해서 좀 더 정확한 disparity map을 구하는 방법을 모색한다. 이를 위해 스테레오 카메라로부터 획득된 2차원 영상에서 건물에 대한 깊이 정보 추출을 위해 SIFT 기법을 이용한 disparity map 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 수정된 MAD인 MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) 알고리즘을 새로 제안하여 영역 기반의 유사도 측정을 기반으로 하면서 특징 기반 방법의 하나인 SIFT를 적용하여 거짓 정합(false matching)에 의한 에러를 줄이고 폐색(occlusion) 영역에 대한 오류를 보정한 disparity map을 생성하는데 초점을 둔다.
본 연구의 목적은 1978-2012년의 자료를 이용하여 중국의 동부지역, 중부지역, 서부지역 그리고 동북지역을 대상으로 이들 지역이 성장함에 따라 나타나는 지역격차의 패턴을 분석하는 것이다. 이를 위하여 Williamson의 역U자형 가설과 Amos의 발전된 역U자형 가설을 검증하였다. 이를 통하여 지역이 역분극화 과정에 있는지 아니면 발전된 역분극화 과정에 있는지를 파악하였다. 연구결과를 보면 지역내 인당 절대적 경제격차모형에서는 동부지역, 중부지역, 서부지역과 지역간 모형 그리고 상대적 경제격차모형에서는 중부지역과 서부지역이 Williamson의 역U자형 가설이 지지되었다. 반면 지역간 모형과 서부지역은 Amos의 발전된 역U자형 가설이 지지되었다. 한편 도 농격차를 기준으로 한 모형에서는 절대적 경제격차의 지역간 모형과 상대적 경제격차의 중부지역은 Amos의 발전된 역U자형 가설이 지지되었고, 지역간 모형과 서부지역은 상대적 경제격차모형에서 Williamson의 역U자형 가설이 지지되어 이들 지역은 역분극화 과정이 진행되고 있음을 알 수 있다. 이 결과는 중국이 지역에 따라 역분극화 과정이 있는 지역도 있고 성장에 힘입어 공간적 재구조화가 진행되는 경우도 있음을 알 수 있다.
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.
다시점 동영상 부호화기의 성능을 향상시키기 위해서 본 논문에서는 평행식 카메라 구조에서의 효율적인 변이 벡터 예측을 이용한 부호화 방식을 제안한다 변이 벡터는 움직임 벡터와는 달리 다시점 카메라 구조 정보로부터 예측이 가능하다. 이러한 성질을 이용하여 예측하여 구한 예측 벡터와 직접 추정한 변이 벡터와의 차이값을 부호화한다. 그러므로 변이 벡터 부호화의 성능을 향상시키기 위해서 정교한 변이 벡터의 예측이 필요하다. 기존의 벡터 예측 방식은 미리 부호화된 주위 블록의 변이 벡터를 이용하여 현재 블록의 변이 벡터를 예측하지만 제안 알고리듬은 다시점 영상간의 상관성을 이용한다. 본 논문에서는 5시점 동영상에 대해서 차벡터의 엔트로피와 절대 평균값을 구하는 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 기존의 공간적인 상관성만을 이용하여 변이 벡터를 부호화하는 방식보다 제안 알고리듬이 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 제안 알고리듬은 기존알고리듬과 비교하여 영상의 화질을 유지하면서 $30{\~}40\%$의 부호화 효율을 증가시킨다.
Background: Health disparities exist among and within countries, while developing and low income countries suffer more. The aim of this study was to quantify cancer disparities with regard to socioeconomic position (SEP) in 22 districts of Tehran, Iran. Method: According to the national cancer registry, 7599 new cancer cases were recorded within 22 districts of Tehran in 2008. Based on combined data from census and a population-based health equity study (Urban HEART), socioeconomic position (SEP) was calculated for each district. Index of disparity, absolute and relative concentration indices (ACI & RCI) were used for measuring disparities in cancer incidence. Results: The overall cancer age standardised rate (ASR) was 117.2 per 100,000 individuals (120.4 for men and 113.5 for women). Maximum ASR in both genders was seen in districts 6, 3, 1 and 2. Breast, colorectal, stomach, skin and prostate were the most common cancers. Districts with higher SEP had higher ASR (r=0.9, p<0.001). Positive ACI and RCI indicated that cancer cases accumulated in districts with high SEP. Female disparity was greater than for men in all measures. Breast, colorectal, prostate and bladder ASR ascended across SEP groups. Negative ACI and RCI in cervical and skin cancers in women indicate their aggregation in lower SEP groups. Breast cancer had the highest absolute disparities measure. Conclusion: This report provides an appropriate guide and new evidence on disparities across geographical, demographic and particular SEP groups. Higher ASR in specific districts warrants further research to investigate the background predisposing factors.
본 연구는 통계청의 인구주택총조사 1985, 1995, 2005년 원자료를 이용하여 지역간 인적자본의 불평등 정도와 그 추이, 그리고 고령화가 이에 미치는 영향을 실증적으로 보여준다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 시군구의 인적자본의 절대수준은 증가하여 왔으나, 이들 지역의 상대적 위치는 크게 변하지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 도시규모가 클수록 대졸비중은 증가하는 것으로 나타났으며, 셋째, Berry and Glaeser(2005)의 모형에 따라 대졸비중의 격차를 초기 대졸비중으로 회귀 분석한 결과, 지역간 인적자본의 격차가 점점 확대되고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 시군구의 고령화 비중과 대졸비중은 매우 강한 음의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 지역간 고령화의 차이가 인적자본 격차를 얼마나 설명하는지를 가상의 시나리오를 이용하여 추정한 결과, 만약 지역간 고령화의 차이가 없었다면 지역간 인적자본의 격차는 상당히 줄었을 것으로 추정되었다.
알츠하이머형 치매(Alzheimer's disease, AD)가 입체시 지각에 영향을 미치는지를 규명하고자 정상노인, AD환자, 경도인지장애(mild cognitive impairment, MCI)환자 각각 20명을 대상으로 입체시 지각능력을 검사했다. 화면 좌우에 두 개의 정육면체가 제시되었으며, 참가자들은 둘 중 자신에게 더 가까운 물체를 지적하였다. 이 때 물체들 간의 상대적 거리를 절대부등과 상대부등으로 분리하여 조작하였으며, 각 부등 유형에서 교차부등과 비교차부등으로 부등의 방향도 함께 변화시켰다. 그 결과 MCI환자들과 AD환자들이 정상노인 못지않게 정확하게 수행한 것으로 나타났다. 이런 결과는 입체시 지각과정이 AD의 영향을 거의 받지 않는 증거로 볼 수 있다. 이런 결과를 AD로 인해 영향을 받는 고차원 시각 과정과 비교하면서 논의하였다.
Conventional stereo matching algorithms fail when they deal with anaglyph image as its input because anaglyph image does not have similar intensity on both view images. To ameliorate such problems, we propose a robust method to obtain accurate disparity maps. The novel Absolute Adaptive Normalized Cross Correlation (AANCC) for anaglyph data cost is introduced in this paper. Then, it is followed by occlusion detection and segmentation-based plane fitting to achieve accurate depth map acquisition. Experimental results confirm that the proposed anaglyph data cost is robust and gives accurate disparity maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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