In this paper, we proposed muli-dimensional feature vector matching method combined with disparity smoothness constraint. The smoothness constraint was calculated using the difference between disparity of center pixel and those of 4-neighbor pixels. By applying proposed algorithm to IKONOS satellite stereo imagery, we obtained robust stereo matching result in urban areas.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
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.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 자연스러우면서도 정확한 변이 정보를 추출하기 위한 변이 추정 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역 분할 기법을 이용한 계층적 변이 추정부와 편미분 방정식(PDE: Partial Differential Equation)을 이용한 에너지 기반 경계 보존 변이 평활화부로 구성되어 있다. 제안된 계층적 변이 추정 기법은 빠르면서도 신뢰도 있는 변이를 제공하며, 이러한 변이장은 정확도와 평활화도를 함께 고려한 에너지 모델의 최소화 기법에 의해 자연스럽고 정밀한 최종 변이장으로 추출된다. 에너지 모델의 최소화 과정은 대응되는 Euler-Lagrange 방정식으로 변형되어 유한차분법(FDM: Finite difference Method)을 이용한 근사화를 통해 구현된다. 실험을 통해 제안된 변이 추정 기법은 다양한 환경의 영상에 대해서도 자연스러우면서도 정확하고, 경계가 잘 보존된 변이를 추정해 낼 수 있음을 검증하였다.
A new relaxation algorithm based on distribution of matched errors and possibility is proposed to solve efficiently correspondence problem. This algorithm can be applied to various method, such as BMA, feature-, and region-based matching methods, by modifying its smoothness function. It consists of two stages which are transformation and iteration process. In transformation stage, the errors obtained by any matching algorithm are transformed to possibility values according to these statistical distribution. Each grade of possility is updated by some constraints which are defined as smoothness, uniqueness, and discontinuity factor in iteration stage. The discontinuity factor is used to reserve discontinuity of disparity. In conventional methods, it is difficult to find proper weights and stop condition, because only two factors, smoothness and uniqueness, have been used. However, in the proposed mthod, the more smoothing is not ocurred because of discontinuity factor. And it is efective to the various image, even if the image has a severe noise and repeating patterns. In addition, it is shown that the convergence rate and the quality of output are improved.
본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.
In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.
PDP, LCD, IED 등의 디스플레이 패널 재료를 회두로 생장해 오던 디스플레이 장치 시장이 최근 3D라는 어플리케이션이 화두가 되어 시장 성장을 이끌어 오고 있다. 3D 디스플레이 장치 시장의 규모 및 성장속도에 비해 이를 이용할 수 있도록 하는 3D 서비스는 상대적으로 부족하다. 3D 디스플레이 장치를 확보하는 소비자가 늘어남에 따라 지속적으로 증가하는 3D 서비스에 대한 잠재 수요에 대응하기 위해 다양한 형태의 3D 서비스가 계획되고, 다양한 형태의 콘텐츠 제작이 이루어지고 있다. 3D 디스플레이 장치 및 서비스 시장의 지속적인 성장을 위해서는 제작 및 서비스되는 3D 콘텐츠에 대한 품질 평가 방법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문은 3D 비디오에 대해 사람들이 느끼는 주관적 품질 평가 방법을 제안한다. 하나의 영상 도메인에 표현되던 2D 영상과 달리 스테레오스코픽 비전 방식의 3D 입체 영상은 오른쪽과 왼쪽, 두 개의 영상 도메인에 각 각 표현된다. 또한 양쪽 영상의 차이로 인해 깊이감을 인식할 수 있게 된다. 본 논문에서는 양안에 입력되는 영상의 품질을 각각 측정하고, 두 영상의 차이가 이끌어내는 깊이감을 분석하여 입체영상 전체의 품질 평가에 이용하는 방법을 제안한다.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다. 스테레오 정합은 2차원 영상으로부터 물체의 3차원 구조를 복원하기 필수적인 과정이다. 제안된 2차원 구조의 염색체는 각 요소가 변이값들로 이루어진다. 이때, 각 염새체의 비용함수는 두 장의 영상의 휘도값의 차이와 변이값의 평활성에 기초하여 구성된다. 또한, 2차원 염색체에서 주변 화소의 변이값에 영향을 받는 교차와 돌연변이 연산자가 제안된다. 이러한 지식 기반의 연산자를 이용함으로써 보다 빠른 수렴성과 안정된 결과를 보장받을 수 있다. 제안된 유전 알고리즘기반의 스테레오 정합 방법을 합성 영상과 실 영상에 적용한 결과. 제안한 방법이 특징값이 너무 많거나 적은 영상, 잡음이 많이 섞인 영상, 또는 반복적인 형태의 영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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