This paper presents a robust method to combine a collection of images with small fields of view to obtain an image with a large field of view. In the previous works, there are two main areas which one is a cross correlation-based method and the other is a feature-based method. The former is based on motion estimation from video sequences. so there are a problem on rotating a camera about optical axis. In the latter method, it is difficult to match correspondence feature points correctly.'re find correct correspondences, we proposed the geometrical feature model and correspondence filters and the Gaussian distribution weight function to blend the images smoothly. The experiments show that our method is robust and effective.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.9
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pp.109-117
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1997
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.
This paper proposes that can take at high speed the information of binocular disparity with moving translational and forward stereo camera to the extent that does not occur the problem of a correspondence point. It shows that in case of stereo vision with translational motion, can take the information of binocular disparity being devoid of error and putting high confidence in, and that in case of stereo vision with forward motion, can take the horizontal component which can not be detected in common stereo vision. Besides, the stereo vision can be done at high speed due to being bright and small a correspondence point comparing not to do, because a correspondence between right and left images is previously limited. But there are problem that a resonable information of binocular disparity can not be taken, if the vicinity of center of image is in accord with the region of occlusion in stereo vision with forward motion.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.58-67
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2009
A correspondence matching is one of the important tasks in computer vision, and it is not easy to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. A SURF(Speeded Up Robust Features) algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform) with closely maintaining the matching performance. However, because SURF considers only gray image and local geometric information, it is difficult to match corresponding points on the image where similar local patterns are scattered. In order to solve this problem, this paper proposes an extended SURF algorithm that uses the invariant color and global geometric information. The proposed algorithm can improves the matching performance since the color information and global geometric information is used to discriminate similar patterns. In this paper, the superiority of the proposed algorithm is proved by experiments that it is compared with conventional methods on the image where an illumination and a view point are changed and similar patterns exist.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.38
no.6
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pp.458-469
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1989
A measurement method is proposed which finds 3-D position and attitude of a known polyhedra utilizing shading information. Through the systematic interpretation of relations between polyhedra and its image as well as shadow image and also the determination of candidate position, 3-D information with respect to vertex of polyhedra is extracted. Following preprocessing of this information, the image of polyhedra is represented in terms of the scene with positioned object and the correspondence is searched by means of matching process between a scene description of the object and the correspondence is searched by means of matching process between a scene description of the object and a model description stored in data-base. In the experiments, initially 3-D information is employed to select several model regions, and objects are recognized through matching process with respect to scene regions. The results demonstrate that the recognition system performs with a high efficiency by proper selection of the threshold values.
This paper presents a new stereo matching technique which is based on the matching of feature windows and feature links. The proposed method uses the FAST feature detector to find image features in stereo images and determines the correspondences of the detected features in the stereo images. We define a feature window which is an image region containing several image features. The proposed technique consists of two matching steps. First, a feature window is defined in a standard image and its correspondence is found in a reference image. Second, the corresponding features between the matched windows are determined by using the feature link technique. If there is no correspondence for an image feature in the standard image, it's disparity is interpolated by neighboring feature sets. We evaluate the accuracy of the proposed technique by comparing our results with the ground truth of in a stereo image database. We also compare the matching accuracy and computation time with two conventional feature-based stereo matching techniques.
Hausdorff distance(HD) commonly used measures for object matching, and calculates the distance between two point set of pixels in two-dimentional binary images without establishing correspondence. And it is realized as the image filter applying the fuzzy. In this paper, the fuzzy hardware realizes in order to construct the image filter applying HD, also, propose as the method for the noise removal using it in the image. MIN-MAX circuit designs the circuit using MAX-PLUS, and the fuzzy HD hardware results are obtained to the simulation. And then, the previous computer simulation is confirmed to the result by using MATLAB.
The correspondence problem for stereo image matching plays an important role in expanding view points as multi view video applications become more popular. The conventional disparity estimation algorithms have limitation to find exact disparities because they consider not image features but similiar intensity points. Thus we propose an efficient disparity estimation algorithm considering features of stereo image pairs. As simulation results, our proposed method confirms better intermediate views than the existing block-matching methods.
Remote sensing has been widely used in the exploration of groundwater. In this paper, on the establishment of empirical function between ground water and soil moisture content 6S code is used to reduce uncertainties in the remote sensing of groundwater. Then ground water levels are calculated using 6S corrected and uncorrected ETM+ image along with isochronous meteorological information. Greater correspondence between field examined and satellite monitoring data is obtained from corrected image than from the uncorrected image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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