Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.4
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pp.86-94
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2009
Currently, positioning methods for LBS(Location Based Service) are GPS and network-based positioning techniques that use mobile communication networks. In these methods, however, the accuracy of positioning decreases due to the propagation delay caused by the non-line-of-sight(NLOS) effect and the repeater. To address this disadvantage, the CDMA system uses Pattern Matching algorithm. The Pattern Matching algorithm constructs a database of the propagation characteristics of the RF signals measured during the GPS positioning along with the positioned locations, so that the location can be provided by comparing the propagation characteristics of the received signals and the database, upon a user's request. In the area where GPS signals are not received, however, a database cannot be constructed. There are problem that the accuracy of positioning decreases due to the area without a database Because Pattern Matching algorithm depend on database existence. Therefore, this paper proposed a pilot signal strength prediction algorithm to enable construction of databases for areas without databases, so as to improve the performance of the Pattern Matching algorithm. The database was constructed by predicting the pilot signals in the area without a database using the proposed algorithm, and the Pattern Matching algorithm analysed positioning performance.
In this paper, we presents a new disparity map refinement algorithm using statistical characteristics of disparity map and edge information. The proposed algorithm generate a refined disparity map using disparity maps which are obtained from area and feature-based Stereo Matching by selecting a disparity value of edge point based on the statistics of both disparity maps. Experimental results on aerial stereo image show the better results than conventional fusion algorithms in the disparity error. This algorithm can be applied to the reconstruction of building image from the high resolution remote sensing data.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2005.11a
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pp.59-80
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2005
This Paper Presents a Rational Function Model (RFM)-based image matching technique for IKONOS satellite imagery. This algorithm adopts the object-space approach and reduces the search space within the confined line-shaped area called the Piecewise Matching Line (PLM). Also, the detailed procedure of generating 3-D surface information using the Rational Function model Coefficients (RFCs) is introduced as an end-user point of view. As a result, the final generated Digital Elevation Model (DEM) using the proposed scheme shows a mean error of 2$\cdot$2 m and RMSE of 3$\cdot$8 m compared with that from 1:5000 digital map.
Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.
Recently in the area-based stereo matching field, Adaptive Support-Weight (ASW) method that weights matching cost adaptively according to the luminance intensity and the geometric difference shows promising matching performance. However, ASW requires more computational cost than other matching algorithms do and its real-time implementation becomes impractical. By applying Integral Histogram technique after approximating to the Bilateral filter equation, the computational time of ASW can be restricted in constant time regardless of the support window size. However, Integral Histogram technique causes loss of the matching accuracy during approximation process of the original ASW equation. In this paper, we propose a novel algorithm that maintains the ASW algorithm's matching accuracy while reducing the computational costs. In the proposed algorithm, we propose Sub-Block method that groups the pixels within the support area. We also propose the method adjusting the disparity search range depending on edge information. The proposed technique reduces the calculation time efficiently while improving the matching accuracy.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.7
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pp.138-146
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2003
A critical issue in area-based stereo matching lies in selecting a fixed rectangular window size. Previous stereo methods doesn't deal effectively with occluding boundary due to inevitable window-based problems, and so give inaccurate and noisy matching results in areas with steep disparity variations. In this paper, a variable window approach is presented to estimate accurate, detailed and smooth disparities for three-dimensional structure reconstruction. It makes the smoothing of depth discontinuity reduced by evaluating corresponding correlation values and intensity gradient-based similarity in the three-dimensional disparity space. In addition, it investigates maximum connected match candidate points and then devise the novel arbitrarily shaped variable window representative of a same disparity to treat with disparity variations of various structure shapes. We demonstrate the performance of the proposed variable window method with synthetic images, and show how our results improve on those of closely related techniques for accuracy, robustness, matching density and computing speed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.6
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pp.1361-1369
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1996
Motion estimation is one of the key components for high quality video coding. In this paper, a new motion estimation scheme for MPEG-like video coder is suggested. The proposed temporally adaptive motion estimation scheme consists of five functional blocks: Temporal subband analysis (TSBA), extraction of temporal information, scene change detection (SCD), picture type replacement (PTR), and temporally adapted block matching algorithm (TABMA). Here all the functional components are based on the temporal subband analysis. In this papre, we applied the analysis part of subband decompostion to the temporal axis of moving picture sequence, newly defined the temporal activity distribution (TAD) and average TAD, and proposed the temporally adapted block matching algorithm, the scene change detection algorithm and picture type replacement algorithm which employed the results of the temporal subband analysis. A new block matching algorithm TABMA is capable of controlling the block matching area. According to the temporal activity distribution of objects, it allocates the search areas nonuniformly. The proposed SCD and PTR can prevent unavailable motion prediction for abrupt scene changes. Computer simulation results show that the proposed motion estimation scheme improve the quality of reconstructed sequence and reduces the number of block matching trials to 40% of the numbers of trials in conventional methods. The TSBA based scene change detection algorithm can detect the abruptly changed scenes in the intentionally combined sequence of this experiment without additional computations.
This paper presents a power-efficient hardware realization for a motion estimation technique that is based on the full-search block matching algorithm (FSBMA). The considered input is the quarter common intermediate format of digital video. The mean of absolute difference (MAD) is the distortion criteria employed for the block matching process. The conventional architecture considered for the hardware realization of FSBMA is that of the shift register-based 2-D systolic array. For this architecture, a conservative approximation technique is adapted to eliminate unnecessary MAD computations involved in the block matching process. Upon introducing the technique to the conventional architecture, the power and complexity of its implantation is reduced, while the accuracy of the motion vector extracted from the block matching process is preserved. The proposed architecture is verified for its functional specifications. A performance evaluation of the proposed architecture is carried out using parameters such as power, area, operating frequency, and efficiency.
We propose a novel image inpainting method composed of two parts: band matching and seamless cloning. In band matching, a band enclosing the boundary of a missing region is compared to those from the other parts of the image. The inner area of the minimum difference band is then copied to the missing region. Even though this band matching results in successful inpainting in many practical applications, brightness discontinuity (a seam) may appear between the filled missing region and its neighborhood. We apply seamless cloning to remove such discontinuity between the two regions. However, since this basic method using one patch may not deal with cases where there are abrupt changes of color or brightness along the boundary, we furthermore devise one more step: target sub-division. The target area is subdivided into small sub-areas, and the band matching and seamless cloning are applied to each of them. The multiple results from the sub-division are then ordered according to inpainting quality, which is measured based on the edge map or discontinuity map along the boundary band.
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm using initial matching errors by sorting square sub-blocks to find complex sub-block area adaptively based on partial calculation of SAD(sum of absolute difference) while keeping the same prediction quality compared with the PDE(partial distortion elimination) algorithm. We reduced unnecessary calculations with square sub-block adaptive matching scan based initial SAD calculation of square sub-block in each matching block. Our algorithm reduces about 45% of computations for block matching error compared with conventional PDE(partial distortion elimination) algorithm without any degradation of prediction quality, and for algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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