• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.279-287
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• 2009

본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.131-143
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• 1998

This paper presents a high performance disparity extraction algorithm that generate a dense and accurate disparity map using low-resolution disparity histogram. Disparity distribution of background and object areas can besegmented from low-resolution disparity histogram. These information can be used to reduce the search area and search range of the high-resolution image resulting reliable disparity information in high speed. The computationally efficient matching pixel count(MPC) similarity measure technique is useed extensively toremove the redundancies inherent in the area-based matching method, and also results robust matching at the boundary region. Resulting maches are further improved using iterative support algorithm and post processing. We have obtained good results on randomdot stereogram and real images obtained in our carmera system.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.83-88
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• 2011

Abstract. Image segmentation is always a challenging task in computer vision as well as in pattern recognition. Nowadays, this method has great importance in the field of stereo vision. The disparity information extracting from the binocular image pairs has essential relevance in the fields like Stereoscopic (3D) Imaging Systems, Virtual Reality and 3D Graphics. The term 'disparity' represents the horizontal shift between left camera image and right camera image. Till now, many methods are proposed to visualize or estimate the disparity. In this paper, we present a new technique to visualize the horizontal disparity between two stereo images based on image segmentation method. The process of comparing left camera image with right camera image is popularly known as 'Stereo-Matching'. This method is used in the field of stereo vision for many years and it has large contribution in generating depth and disparity maps. Correlation based stereo-matching are used most of the times to visualize the disparity. Although, for few stereo image pairs it is easy to estimate the horizontal disparity but in case of some other stereo images it becomes quite difficult to distinguish the disparity. Therefore, in order to visualize the horizontal disparity between any stereo image pairs in more robust way, a novel stereo-matching algorithm is proposed which is named as "Quadtree Segmentation of Pixels Disparity Estimation (QSPDE)".

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4375-4388
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• 2018

To solve the problem of transmission errors in stereoscopic images, this paper proposes a novel error concealment (EC) method using superpixel segmentation and adaptive disparity selection (SSADS). Our algorithm consists of two steps. The first step is disparity estimation for each pixel in a reference image. In this step, the numbers of superpixel segmentation labels of stereoscopic images are used as a new constraint for disparity matching to reduce the effect of mismatching. The second step is disparity selection for a lost block. In this step, a strategy based on boundary smoothness is proposed to adaptively select the optimal disparity which is used for error concealment. Experimental results demonstrate that compared with other methods, the proposed method has significant advantages in both objective and subjective quality assessment.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.132-140
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• 2016

본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. 화소 불일치 영역을 검출하기 위해 왼쪽/오른쪽 교차 검사를 수행 하였다. 두 픽셀 위치에서의 차이가 1보다 크면 폐색 영역이거나 잘못된 매칭으로 판단하고 왼쪽 시차 지도에 표시 하였다. 초기 시차 지도에서 깊이 불연속성으로 인한 에러값을 구별하기 위해 Mean-shift segmentation을 사용하여 신뢰 지도를 구하고 초기 시차 지도 영상에서의 에러값을 줄이기 위해 신뢰 지도 결과를 이용하여 시차 지도 조정을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 다른 방법들과 비교하여 비교적 높은 정확도를 보이는 시차 지도를 생성 하는 것을 보였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제13권3호
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• pp.379-385
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• 2009

The vergence control of binocular stereoscopic camera is the most essential factor for acquiring high quality stereoscopic images. In this paper, we proposed a binocular stereoscopic camera vergence control method using disparity information by the simple image processing and estimate the quantity of vergence control using the Lagrange interpolation equation. The method of extracting disparity information through image processing is as follows: first the key-object in left & right images was extracted through labeling of the central area of the image, and then a simple method was used for calculating the disparity value of the same key-object in the labeled left and right images. The vergence control method uses disparity information and keeps the convergence distance of left & right cameras and the distance of the key-object the same. According to the proposed method, variance in the distance of the key-object and application of calculated disparity information of obtained left & right images to the quadratic Lagrange interpolation equation could estimate the quantity of vergence control, which confirmed that the method of stereoscopic camera vergence control can be simplified through experiments on various key-objects and other convergence distance.

• Journal of Information Display
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• 제6권4호
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• pp.16-25
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• 2005

In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.645-650
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• 2010

In this paper, we present the effect of binocular cues which plays crucial role for the visualization of a stereoscopic or 3D image. This study is useful in extracting depth and disparity information by image processing technique. A linear relation between the object distance and the image distance is presented to discuss the cause of cybersickness. In the experimental results, three dimensional view of the depth map between the 2D images is shown. A median filter is used to reduce the noises available in the disparity map image. After the median filter, two filter algorithms such as 'Gabor' filter and 'Canny' filter are tested for disparity visualization between two images. The 'Gabor' filter is to estimate the disparity by texture extraction and discrimination methods of the two images, and the 'Canny' filter is used to visualize the disparity by edge detection of the two color images obtained from stereoscopic cameras. The 'Canny' filter is better choice for estimating the disparity rather than the 'Gabor' filter because the 'Canny' filter is much more efficient than 'Gabor' filter in terms of detecting the edges. 'Canny' filter changes the color images directly into color edges without converting them into the grayscale. As a result, more clear edges of the stereo images as compared to the edge detection by 'Gabor' filter can be obtained. Since the main goal of the research is to estimate the horizontal disparity of all possible regions or edges of the images, thus the 'Canny' filter is proposed for decipherable visualization of the disparity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-123
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• 2009

본 논문에서는 일반적인 2차원 비디오 프레임을 패러럴 스테레오 카메라로 촬영한 듯한 3차원 입체 비디오 프레임으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 동영상의 연속하는 프레임 사이의 픽셀 변위를 구하고 이 변위 정보를 기반으로 입체영상을 합성한다. 픽셀 변위를 구하기 위하여 기존 수렴 반복법을 개선 보완하여 사용하였으며 픽셀변위 정보로부터 입체영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 동영상의 어떤 유형이라도 일관성 있는 방법에 의하여 합성영상을 만들어 내므로 기존의 영상 유형 분류에 의한 합성 방법의 문제점을 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.93-96
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• 2015

Disparity Map 예측의 목적은 유사한 두개 또는 그 이상의 이미지들에서 서로 대응하는 픽셀을 찾는 데 있다. 하지만 실제 환경에서 정확하고 일정한 Disparity를 획득하는 것은 어려운 문제이다. 즉, 스테레오 이미지의 Intensity 정보는 조명 방향, 조명 색상, 카메라 노출과 같은 Radiometric 특성에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 따라서 기존의 일반적인 Disparity Map 예측 방법은 Radiometric 조건에서 좋은 결과를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 실제 환경에 근접한 Radiometric 변화에서 신뢰성을 가지는 Disparity Map 예측 방법을 제안한다. 스테레오 이미지에서 하나의 이미지가 다른 Radiometric 특성을 가지더라도 객체의 일정 블록 구간 내 픽셀의 Intensity가 일정성(Constancy)를 가진다는 것에 착안한다. 실험결과, 제안하는 방법이 Radiometric 조건에서 검증적인 대조군보다 정확한 Disparity Map을 보여준다. 결과적으로, 본 기술은 Radiometric 조건의 변화에서 안정적으로 Disparity Map을 예측한다.