• 로봇학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.298-304
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• 2009

This paper describes an algorithm that improves 3D reconstruction result using a multi-sensor fusion disparity map. We can project LRF (Laser Range Finder) 3D points onto image pixel coordinatesusing extrinsic calibration matrixes of a camera-LRF (${\Phi}$, ${\Delta}$) and a camera calibration matrix (K). The LRF disparity map can be generated by interpolating projected LRF points. In the stereo reconstruction, we can compensate invalid points caused by repeated pattern and textureless region using the LRF disparity map. The result disparity map of compensation process is the multi-sensor fusion disparity map. We can refine the multi-sensor 3D reconstruction based on stereo vision and LRF using the multi-sensor fusion disparity map. The refinement algorithm of multi-sensor based 3D reconstruction is specified in four subsections dealing with virtual LRF stereo image generation, LRF disparity map generation, multi-sensor fusion disparity map generation, and 3D reconstruction process. It has been tested by synchronized stereo image pair and LRF 3D scan data.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.65-68
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• 2001

In this paper, we propose a method to interpolate two images obtained from two parallel cameras. The proposed method uses BDM(Bidirectional Disparity Map) to prevent hole generation due to occlusion. Furthermore, we use the block-based DM(Disparity Map) to decrease the amount of computation, and also use the adaptive block size to minimize the error of the block-based DM.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.899-905
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• 2003

An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.175-182
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• 2017

In this paper, we present a multi-depth generation method using a time-of-flight (ToF) fusion camera system. Multi-view color cameras in the parallel type and ToF depth sensors are used for 3D scene capturing. Although each ToF depth sensor can measure the depth information of the scene in real-time, it has several problems to overcome. Therefore, after we capture low-resolution depth images by ToF depth sensors, we perform a post-processing to solve the problems. Then, the depth information of the depth sensor is warped to color image positions and used as initial disparity values. In addition, the warped depth data is used to generate a depth-discontinuity map for efficient stereo matching. By applying the stereo matching using belief propagation with the depth-discontinuity map and the initial disparity information, we have obtained more accurate and stable multi-view disparity maps in reduced time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1817_1818
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• 2009

Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.428-435
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• 2017

In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권7호
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• pp.36-48
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• 2010

This paper is concerned with stereo vision-based approach to detect obstacles and to generate the path of destination from the start. The hexapod robot in the experiment is cable of walking by legs and driving by wheels simultaneously. The hexapod robot operates under the driving mode normally, and it changes driving mode to walking mode to overcome obstacles using its legs. Disparity map, which is the correlation between two images taken by stereo camera, is employed for calculation of the distance between the robot and obstacles. When the obstacles information is extracted from the disparity map, the potential field algorithm is applied to create the obstacle-avoidance path. Simulator, based on OpenGL, is developed to generate the graphical path, and the experimental results are shown for the verification of the proposed algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.904-907
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• 2002

In this paper, we describe an algorithm to automatically generate an intermediate scene using the bidirectional disparity morphing from the parallel stereopair. To compute the disparity between two reference images, we use the 2-step fast block matching algorithm that restricts the searching range and accelerates the speed of the computation of the disparity. We also define three occluding patterns so as to smooth the computed disparities, especially for occluded regions. They are derived from the peculiar properties of the disparity map. The smoothed disparity maps present that the false disparities are well corrected and the boundary between foreground and background becomes sharper. We discuss the advantages of this algorithm compared to the commonly used schemes and we show some experimental results with real data.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.201-208
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• 2015

3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.164-177
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• 2009

DIBR(depth image-based rendering) 기법은 한 장의 칼라 영상과 그에 대응하는 깊이맵을 이용하여 수신측에서 가상의 좌우 영상을 생성하여 시청자에게 깊이감을 제공해주는 방법이다. 이 때 생성되는 좌우 영상의 화질과 깊이감은 좌우 영상의 시점에 해당하는 가상 카메라의 간격에 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 가상 카메라의 간격 조절을 통해 양질의 깊이감을 제공하는 기법을 제안한다. 영상의 기하 분석에 따르면 스테레오스코픽 영상의 변이가 증가할수록 영상의 왜곡이 줄어들어 깊이감이 좋아지게 되나, 이 경우에는 그에 따른 영상의 열화가 고려되지 않았다. 실험결과에 따르면 영상열화나 시역형성의 제한 등으로 인해 변이의 증가폭에 제한이 있음을 알 수 있다. 변이 증가폭을 늘리기 위해서는 영상의 열화 현상을 줄여야 하므로 깊이맵의 전처리 과정을 추가하였다. 제안하는 방법은 시청자의 요구에 따라 카메라의 위치와 시점을 추가적으로 조절할 수 있게 하는 양방향 서비스를 추가로 제공하므로 3차원 TV 뿐만 아니라, DMB와 같은 이동형 방송 시스템에도 적용이 가능하다.