• 전자공학회논문지B
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• 제28B권11호
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• pp.925-933
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• 1991

Conventional stereo matching techniques are based on the assumption that the features representing an object in left and right images have fixed attribute values. But, in fact, such features may take different values due to the practical stereo image formation and the image acquisition error, and thus the conventional techniques tend to result in the in the incorrect matching of features. In this paper, we propose a stereo matching mathod with a possibilistic view which copes with the possible variability of feature values. As a result, this method decreases the number of incorrect matching features when the values of corresponding features are somewhat large. The effectiveness of the proposed method is shown via computer simulation.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.12-18
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• 2012

스테레오 대응성은 스테레오 비전에서 중요한 문제이다. 본 논문은 다해상도 기법과 AD-Census를 이용한 유전 알고리즘 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘으로 변위를 탐색한다. 그리고 에지 픽셀을 이용한 적응적 염색체 구조와 교배 방식을 적용한다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였고, 변위오차를 줄이기 위해 AD-Census 척도를 사용하였다. 처리의 효율을 높이기 위해 영상 피라미드 방법을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위 도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도 단계로 전파되어, 보간된 후 지역 특징 벡터를 이용하여 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 다른 유전 알고리즘 기반 기법들에 비해 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3721-3737
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• 2015

3D reconstruction based on binocular data is significant to machine vision. In our method, we propose a new and high efficiency 3D reconstruction approach by using a consumer camera aiming to: 1) address the configuration problem of dual camera in the binocular reconstruction system; 2) address stereo matching can hardly be done well problem in both time computing and precision. The kernel feature is firstly proposed in calibration stage to rectify the epipolar. Then, we segment the objects in the camera into background and foreground, for which system obtains the disparity by different method: local window matching and kernel feature-based matching. Extensive experiments demonstrate our proposed algorithm represents accurate 3D model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제8권1호
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• pp.15-26
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• 1992

This paper describes an implementation of adaptive stereo matching for DBM generation. The matching method of two stereo satellite images to find corresponding points used in this paper is area-based matching, which is usually used in the field of making DBM. Same window size and search area used as in the conventional matching methods and we propose adaptive stereo matching algorithm in this paper. We cluster three areas which are consist of mountainous areas, cultivated areas and cities, and rivers and lakes by using proposed linear feature extracting method. These classified areas are matched by adaptive window size and search area, but rivers and lakes is excluded in this experiment. The matching time is three times faster than conventional methods.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권3호
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• pp.361-367
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• 2006

This paper describes a novel stereo vision based localization of free parking site, which recognizes the target position of automatic parking system. Pixel structure classification and feature based stereo matching extract the 3D information of parking site in real time. The pixel structure represents intensity configuration around a pixel and the feature based stereo matching uses step-by-step investigation strategy to reduce computational load. This paper considers only parking site divided by marking, which is generally drawn according to relevant standards. Parking site marking is separated by plane surface constraint and is transformed into bird's eye view, on which template matching is performed to determine the location of parking site. Obstacle depth map, which is generated from the disparity of adjacent vehicles, can be used as the guideline of template matching by limiting search range and orientation. Proposed method using both the obstacle depth map and the bird's eye view of parking site marking increases operation speed and robustness to visual noise by effectively limiting search range.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.179-186
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• 2021

For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.414-417
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• 1993

The methods for stereo matching are divided into two techniques: area-based matching and feature-based matching. To find corresponding points by area-based method, it takes a lot of time because there are many points to be matched. Feature-based matching algorithm is often used because with this method it matches only some feature points so that the processing time is fast even though it requires interpolation after matching. In this paper, we propose the smart technique by which we makes features simpler than conventional methods to match an image pair by feature-based matching algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.85-90
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• 1998

스테레오 영상 처리에 있어서 중요한 단계는 스테레오 정합 과정이다. 이 과정은 좌우 영상에서 3차원적 일치점을 찾는 것이다. 이 방법에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 영역기반의 접근방법이며 두 번째 방법은 특징기반의 방법이다. 영역기반의 방법은 많은 연산시간을 필요로 하는 반면에, 특징기반의 방법은 연산시간에 있어서는 장점이 있으나, 영상의 전체 화소에 대한 정합을 실시할 수 없는 단점이 있다. 최근, 영상처리에 있어서 영상의 모호함, 잡음, 지시그이 애매함과 모순성을 해결하기 위해서 퍼지 영상처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상의 밝기 정보를 퍼지 소속함수를 통해서 퍼지화하고, 스테레오 정합을 위해서 영역기반의 접근방법을 수행한다. 실험을 통해 몇 가지의 스테레오 영상을 시험하여 그 유효성을 확인한다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1482-1496
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• 1999

기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.