최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.
최근 들어 개인용 컴퓨터 성능의 향상과 인터넷 기술의 발전에 따라서 이미지 모자익은 가상 환경 구축, 관광, 광고, 의료 영상 등, 많은 응용 분야에서 관심을 모으고 있다. 이미지 모자익의 주된 문제점은 이미지들 간의 정확한 대응점을 찾는 것이다. 그러나 기존의 대부분의 모자익 기법들은 정확한 대응점을 찾기 위해서 복잡한 계산과 많은 처리 시간을 요구했으며 모자익 이미지 생성을 위해 사물이나 배경 주위를 360$^{\circ}$ 회전하면서 여려 차례 반복 촬영을 해야 하는 어려움을 가지고 있었다. 본 논문에서는 일반 비디오 카메라를 이용하여 단 한번의 촬영에 의해 생성된 연속 프레임을 사용하였고 프레임간의 모자익에 있어서 방향성을 고려한 새로운 방법의 3단계 블록매칭 방법을 적용함으로써 전체적인 모자익 처리 속도를 단축하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 블록매칭 방법인 전역 탐색이나 K단계 탐색에 비하여 보다 효과적임을 알 수 있었다.
크로마키 합성이란 텔레비전 방송국 또는 일반 스튜디오에서 사용되는 영상처리 기술로써, 블루스크린을 배경으로 하는 스튜디오에서 촬영된 영상의 파란부분을 컴퓨터 그래픽 또는 실영상으로 교체하여 합성하는 기술이다. 특히, 가상 스튜디오의 크로마키 합성은 배경영상을 카메라의 움직임에 연동하여 변화시킴으로써 기존 스튜디오보다 자연스러운 합성을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 카메라의 움직임에 연동하여 블루스크린에 그려진 오각형패턴의 변화만을 인식하여 역으로 카메라 파라메터를 추출하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 오각형패턴은 카메라의 움직임 즉 투영변환에 불변하는 특징을 가지고 있으므로 이를 이용하여 스크린 위의 오각형패턴과 촬영된 영상 위의 대응패턴을 용이하게 구할 수 있다. 그리고, 구해진 대응패턴과 대응점을 이용하여 평면의 투영 변환식을 구하고 이를 변형된 Tsai의 방법을 사용하여 카메라 파라메터를 추출한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 원래의 Tsai의 방법보다 정확한 카메라 파라메터를 구할 수 있었으며 Pentium-MMX PC에서 초당 12 프레임의 카메라 파라메터를 추출할 수 있었다.
Strong convergence theorems on viscosity approximation methods for finite nonexpansive mappings are established in Banach spaces. The main theorem generalize the corresponding result of Kim and Xu [10] to the viscosity approximation method for finite nonexpansive mappings in a reflexive Banach space having a uniformly Gateaux differentiable norm. Our results also improve the corresponding results of [7, 8, 19, 20].
Focusing on both small separations and baryonic acoustic oscillation scales, the cosmic evolution of the clustering properties of peak, void, wall, and filament-type critical points is measured using two-point correlation functions in ΛCDM dark matter simulations as a function of their relative rarity. A qualitative comparison to the corresponding theory for Gaussian random fields allows us to understand the following observed features: (i) the appearance of an exclusion zone at small separation, whose size depends both on rarity and signature (i.e. the number of negative eigenvalues) of the critical points involved; (ii) the amplification of the baryonic acoustic oscillation bump with rarity and its reversal for cross-correlations involving negatively biased critical points; (iii) the orientation-dependent small-separation divergence of the cross-correlations of peaks and filaments (respectively voids and walls) that reflects the relative loci of such points in the filament's (respectively wall's) eigenframe. The (cross-) correlations involving the most non-linear critical points (peaks, voids) display significant variation with redshift, while those involving less non-linear critical points seem mostly insensitive to redshift evolution, which should prove advantageous to model. The ratios of distances to the maxima of the peak-to-wall and peak-to-void over that of the peak-to-filament cross-correlation are ~2-√~2 and ~3-√~3WJ, respectively, which could be interpreted as the cosmic crystal being on average close to a cubic lattice. The insensitivity to redshift evolution suggests that the absolute and relative clustering of critical points could become a topologically robust alternative to standard clustering techniques when analysing upcoming surveys such as Euclid or Large Synoptic Survey Telescope (LSST).
In this paper we establish some recurrence relations for both single and product moments of order statistics from a doubly truncated linear- exponential distribution with increasing hazard rate. These recurrence relations would enable one to compute all the higher order moments of order statistics for all sample sizes from those of the lower order in a simple recursive way. In addition, percentage points of order statistics are also discussed. These generalize the corresponding results for the linear- exponential distribution with increasing hazard rate derived by Balakrishnan and Malik(1986)
For the numerical solution of frictional dynamic contact problems, correct contact points and displacements are determined by iteratively reducing the displacement error vector monotonically toward zero And spurious oscillations are prevented from the solution by enforcing the velocity and acceleration compatibilities of the contact points with the corresponding error vectors. Numerical simulations are conducted to demonstrate the accuracy of the solution and the necessity of the velocity and acceleration compatibilities on the contact surface.
We consider a semilinear elliptic boundary value problem with Dirichlet boundary condition $Au+bu^+-au^-=t_{1{\phi}1}+t_{2{\phi}2}$ in ${\Omega}$ and ${\phi}_n$ is the eigenfuction corresponding to ${\lambda}_n(n=1,2,{\cdots})$. We have a concern with the multiplicity of solutions of the equation when ${\lambda}_1$ < a < ${\lambda}_2$ < b < ${\lambda}_3$.
This paper propose a rectification technique by applying the Projection matrices derived from perspective projection matrices estimated from self-calibrated stereo image pairs. The derivation is made such that two epipolar lines are in parallel. Rectified images are generated by reprojecting corresponding image points. For the performance analysis of this technique, vertical coordinates of rectified points are compare to those obtained by the technique[3].
We are interested in the problem of determining the best fitted circle to a set of data points in space. This can be usually obtained by minimizing the geometric distances or various approximate algebraic distances from the fitted circle to the given data points. In this paper, we propose an algorithm in such a way that the sum of the squares of the geometric distances is minimized in ${\mathbb{R}}^3$. Our algorithm is mainly based on the steepest descent method with a view of ensuring the convergence of the corresponding objective function Q(u) to a local minimum. Numerical examples are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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