3D computer vision에서 일치성 문제를 해결하기 위한 많은 논문이 epipolar line이 수평하다는 가정을 사용한다. 그러나 실제로 그러한 상황을 만들기에는 어려운 점이 있다. 본 논문은 epipolar line이 수평하지 않은 상태에서 적용할 수 있으며 line matching에 근거를 둔 binocular-stereo matching 알고리듬을 제안한다. 본 논문의 방법은 주어진 line segment 의 끝점에서의 epipolar line 들과 그점에서 maximum disparity에 의해서 결정되어지는 line searching window를 사용한다. 정합시에는 line segment들의 방향과 edge의 세기, cross-correlation들을 사용하였으며. 실험에 의해서 일치성 문제를 해결하기 위한 유용한 방법임을 알 수 있었다.
This paper presents a neural network approach, which was named PRONET, to 3D object recognition and pose calculation. 3D objects are represented using a set of centroidal profile patterns that describe the boundary of the 2D views taken from evenly distributed view points. PRONET consists of the training stage and the execution stage. In the training stage, a three-layer feed-forward neural network is trained with the centroidal profile patterns using an error back-propagation method. In the execution stage, by matching a centroidal profile pattern of the given image with the best fitting centroidal profile pattern using the neural network, the identity and approximate orientation of the real object, such as a workpiece in arbitrary pose, are obtained. In the matching procedure, line-to-line correspondence between image features and 3D CAD features are also obtained. An iterative model posing method then calculates the more exact pose of the object based on initial orientation and correspondence.
Registration between image and object space is a fundamental step in photogrammetry and computer vision. Along with rapid development of sensors - multi/hyper spectral sensor, laser scanning sensor, radar sensor etc., the needs for registration between different sensors are ever increasing. There are two important considerations on different sensor registration. They are sensor invariant feature extraction and correspondence between them. Since point to point correspondence does not exist in image and laser scanning data, it is necessary to have higher entities for extraction and correspondence. This leads to modify first, existing mathematical and geometrical model which was suitable for point measurement to line measurements, second, matching scheme. In this research, linear feature is selected for sensor invariant features and matching entity. Linear features are incorporated into mathematical equation in the form of extended collinearity equation for registration problem known as photo resection which calculates exterior orientation parameters. The other emphasis is on the scheme of finding matched entities in the aide of RANSAC (RANdom SAmple Consensus) in the absence of correspondences. To relieve computational load which is a common problem in sampling theorem, deterministic sampling technique and selecting 4 line features from 4 sectors are applied.
Image morphing deals with the metamorphosis of one image into another. The field morphing depends on the manual work for most of the process, where a user has to designate the control lines. It takes time and requires skills to have fine quality results. It is an object of this paper to propose a method capable of realizing the semi-automation of field morphing using adaptive vertex correspondence based on image segmentation. The adaptive vertex correspondence process efficiently generates a pair of control lines by adaptively selecting reference partial contours based on the number of vertices that are included in the partial contour of the source morphing object and in the partial contour of the destination morphing object, in the pair of the partial contour designated by external control points through user input. The proposed method generates visually fluid morphs and warps with an easy-to-use interface. According to the proposed method, a user can shorten the time to set control lines and even an unskilled user can obtain natural morphing results as he or she designates a small number of external control points.
The vision processing system for mobile robots requires real time processing and reliability for the purpose of safe navigation. But, general types of vision systems are not appropriate owing to the correspondence problem which correlates the points out of two images. To determine the obstacle area, we use correspondences of line segments between two perspective images sequentially acquired by camera. To simplify the correspondence, the matching of line segments are performed in the navigation space, based on the assumption that mobile robot should be navigated in the flat surface and the motion of mobile robot between two frames should be approximately known.
A binocular robot vision system having an autonomously moving active viewpoint is proposed. By using this active viewpoint, the system constructs a correspondence between the images of a feature points on the right and left retinas and calculates the spatial coordinates of the feature points. The system incorporates a function of detecting straight lines in an image. To detect lines the system uses Hough transform. The system searches a region surrounded by 4 straight lines. Then the system recognizes the region as a quadrangle. The system constructs a correspondence between the quadrangles in the right and left images. By the use of the result of the constructed correspondence, the system calculates the spatial coordinates of an object. An experiment shows the effect of the line detection using Hough transform, the recognition of the surface of the object and the calculation of the spatial coordinates of the object.
This research was done to classify lower body types by direct measurements, side and back view types from waistline to gluteal furrow line individually, and to analyze correspondence these lower body types with side and back view types from waistline to gluteal furrow line. The subjects of this study were 191 female college students from 18 to 25 years old residing in Pusan urban area. Type 1(long and slim) of lower body types by direct measurements was correspond with Type 1(slim curve) and Type 4(slim and protrusive hip) of side view and Type 3(wide and curve) and Type 4(trapezoid shape) of back view. Type 2(short and thick) of lower body types was correspond with Type 3(thick and droopy hip) of side view and Type 1(wide and straight) of back view. Type 3(short and slim) of lower body types was correspond with Type 2(slim and flat hip) of side view and Type 2(narrow and curve) of back view.
The distances from the center line between maxillary right and left central incisors(the dental midline) to the various anatomical landmarks were measured. Fifty five students(thirth four males and twenty one females) who have at least natural teeth including maxillary and mandibular incisors and bicuspids were examined. 1. There was statistically significant difference between the dental midline and the center line of maxillary labial frenum(p<0.05). 2. There was no statistically significant difference between the dental midline and the point of incisive papilla, philtrum line, the center line between two mandibular central incisors, and the median palatine suture line(p>0.05). 3. There was no statistically significant sexual difference among data. 4. The philtrum line showed the highest value of correspondence to the center line between two maxillary central incisors followed by the center point of incisive papilla, the center line of two mandibular central incisors, median plaltine suture line and the center line of maxillary labial frenum at the decreasing rate.
We present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images from the surroundings having vertical line edges by one camera. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right regions of the each line are computed by using the properties of the line and a region growing method. The pattern vectors are matched with the feature points of the map by comparing the color information and the geometrical relationship. From the perspective transformation and rigid transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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