스테레오 정합 방법에는 크게 영역기반 방식과 특징기반 방식으로 나뉠수 있으며 보통 사용자가 특징점을 입력해야 하는 특징기반보다는 광범위하게 사용할 수 있는 영역기반 방식의 스테레오 정합법이 많이 사용되고 있다. 하지만 영역기반은 해당 영역 즉 블록 단위로 비교를 해야 하기 때문에 실시간 스테레오 정합에는 계산 시간이 많이 걸리게 된다. 따라서 본 연구에서 제안하는 Line Disparity Map 알고리즘은 정합 점을 라인별로 비교하기 때문에 블록 방식보다 빠르고, 라인의 기울기를 바탕으로 정합점을 찾기 때문에 주변환경에 영향을 받지 않는 장점이 있다.
Obtained disparity map from the stereo camera by using the several stereo matching algorithms carries lots of noise because of various causes. In our approach, mode filtering and noise elimination technique using the histogram and projection-based region merging methods are adopted for improving the quality of disparity map and image segmentation. The proposed algorithms are implemented in VHDL and the real-time experimentation shows the accurately divided objects.
For intelligent vehicles, recognizing the sounding is an important task. In this paper we propose an road area detection system. This system uses u-disparity and v-disparity map. v-disparity map is used to find the road area. u-disparity is used to cluster the area that is an object. The test results and overall system is discribed in this paper.
This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.
Recently, advancement in the visual technology has lead to the further development of the three dimensional (3D) imaging systems. The visual perception to view a pair of images simultaneously, is a crucial factor to build a stereoscopic 3D image. In this paper, we present the depth cues between the intensities of the two images when viewing with both eyes. Due to this stereoscopic effect, objects at different distances from the eyes differ in their horizontal positions, giving the depth cue of horizontal disparity. By simple image processing technique, we also present the binocular disparity map between the two images. A median filter has been used to filter out all the noises occurring in the disparity map image.
본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용하여 차량 주행 중에 만날 수 있는 도로상의 수직형 돌발 장애물과 고정 장애물을 자동으로 추출하는 기술을 제안한다. 연속된 스테레오 영상 프레임들과 각 프레임의 좌, 우 영상 사이의 차영상들을 이용하여 도로 영상의 관심영역에 대한 시차를 획득하고, 기존 수직(V) 및 수평(H) 시차지도(disparity map)와는 달리 물체의 실제 크기에 비례하는 VO(Vertical Object) 및 HO(Horizontal Object)라는 새로운 지도를 생성한다. VO 및 HO 지도를 이용하여 추출할 물체의 후보를 선정하고 선정된 후보영역간의 병합, 정제를 통하여 최종적으로 도로 상의 수직 물체들을 추출하였다.
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.
본 논문에서는 U-시차 지도(U-disparity map)와 정방향-역방향 에러 제거를 통하여 자동차 환경에서의 새로운 모션 필드 예측기법을 제안한다. 일반적으로 자동차에 장착된 카메라로 획득된 영상에서는 자동차의 움직임에 따라 모션 벡터가 발생하게 된다. 그러나 이러한 모션 벡터는 주변 환경에 영향을 받기 때문에 정확도가 떨어진다. 특히 도로면에서는 인접한 화소값이 유사하기 때문에 정확한 모션 벡터의 추출이 어렵다. 따라서 제안하는 기법에서는 U-시차 지도를 이용하여 도로면을 제거하고 나머지 부분에 대하여 옵티컬 플로우(optical flow)를 수행한다. 또한 모션 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 정방향-역방향 에러 제거 방법을 활용한다. 최종적으로 획득한 모션 벡터에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus)을 적용하여 차량의 움직임을 예측하고 모션 필드를 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 위상기반 양안스테레오정합 알고리즘을 이용, 실시간으로 dense disparity map을 추출 가능한 고성능 가속기 구조를 설계하였다. 채택된 알고리즘은 웨이블릿 기반의 위상차 기법의 강건성과 위상상관 기법의 기본적인 control 기법을 결합한 Local Weighted Phase Correlation(LWPC) 스테레오정합 알고리즘으로서 4개의 주요 단계로 구성이 되어 있다. 해당 알고리즘의 효율적인 병렬 하드웨어의 설계를 위하여, 제안된 가속기는 각 단계의 기능블록은 SIMD(Single Instruction Multiple Data Stream) 모드로 동작하게 되며, 전체적으로 각 기능 블록은 파이프라인(pipeline) 모드로 실행된다. 그 결과 제안된 구조에서 제시된 파이프라인 동작 모드의 선형 배열 프로세서는 행렬 순차수행 방법에 의한 2차원 영상처리에서 전치메모리의 필요를 제거하면서도 연산의 일반성과 고효율을 유지하게 한다. 제안된 하드웨어 구조는 Xilinx HDL을 이용하여 필요한 하드웨어 자원을 look up table, flip flop, slice, memory의 소모량으로 표현하였으며, 그 결과 실시간 처리 성능의 단일 칩 구현 가능성을 보여주었다.
본 논문은 3차원 실감 영상 텔레비전을 위한 스테레오 기반 영상 압축 및 전송장치에 관한 것이다. 본 논문에서는 입력되는 두 개의 스테레오 영상에서 영상처리 기반 disparity map을 추출하고, 추출된 disparity map과 두 개의 스테레오 영상 중에 한 개의 영상만을 전송하거나 저장하는 방식이다 기존의 방식은 occlusion 지역에서 대응점을 결정할 수 없는 문제로 인하여 3차원 영상 복원 시 데이터가 손실되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 블록기반 에러 은닉 기법과 루프 필터를 사용한 복원 영상 보정 알고리즘을 제안하여 3차원 영상 복원 시 생길 수 있는 오차를 최소화하였다. 제안한 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 다양한 실제 영상을 사용하였으며 영상 복원 정확성의 객관적 판단기준을 통하여 제안한 알고리즘이 스테레오 영상을 표현하는데 효과적인 방법임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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