본 논문에서는 range 데이터로부터 평면, 또는 곡면을 갖는 물체의 표면을 인식하여 matching시키는 단순하고 효율적인 방법을 제안한다. 물체의 해당 면을 인식하기 위해 단순히 물체의 면을 나타내는 고유 값만을 비교하기 때문에 인식에 따르는 불필요한 절차를 줄일 수 있다. 여기서, 사용되는 물체의 면을 나타내는 고유값(SRV)은 그 물체의 view-point에 독립적인 특징들에 대하여 가중치를 부여한 값들의 합으로 얻어진다. 따라서, 이 방법은 단순하고 효율적이며 센서에 얻어진 데이터의 잡음과 occlusion에 덜 민감하다.
Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene, one of which represents a reference image, while the other is geometrically transformed to the one. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration approach, the author proposed a pre-qualified area matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with cross correlation coefficient. For refining matching points, outlier detection using studentized residual was used and iteratively removes outliers at the level of three standard deviation. Throughout the pre-qualification and the refining processes, the computation time was significantly improved and the registration accuracy is enhanced. A prototype of the proposed algorithm was implemented and the performance test of 3 Landsat images of Korea showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.436 Pixel (2) the average number of matching points was over 38,475 (3) the average processing time was 489 seconds per image with a regular workstation equipped with a 3 GHz Intel Pentium 4 CPU and 1 Gbytes Ram. The proposed approach achieved robustness, full automation, and time efficiency.
본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
In this paper, we find a robot's path using a Virtual Reality Modeling Language and overlay vision. For correct robot's path we describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and VRML. The robt identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
In this paper, we describe an algorithm to automatically generate an intermediate scene using the bidirectional disparity morphing from the parallel stereopair. To compute the disparity between two reference images, we use the 2-step fast block matching algorithm that restricts the searching range and accelerates the speed of the computation of the disparity. We also define three occluding patterns so as to smooth the computed disparities, especially for occluded regions. They are derived from the peculiar properties of the disparity map. The smoothed disparity maps present that the false disparities are well corrected and the boundary between foreground and background becomes sharper. We discuss the advantages of this algorithm compared to the commonly used schemes and we show some experimental results with real data.
We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
In this paper. we propose an algorithm to automatically generate a novel scene along the alternated viewing positions using the bidirectional disparity morphing. To compute the disparity between two reference images, we use the 2-step block based matching algorithm and define three occluding patterns so as to smooth the computed disparities, especially for occluded regions. We discuss the advantages of this algorithm compared to the commonly used schemes and show some experimental results with real data.
In this paper, we propose a 3-D range finding method for situation that stereo camera has small translational motion. Binocular stereo generally tends to produce stereo correspondence errors and needs huge amount of computation. The former drawback is because the additional constraints to regularize the correspondence problem are not always true for every scene. The latter drawback is because they use either correlation or optimization to find correct disparity. We present a method which overcomes these drawbacks by moving the stereo camera actively. The method utilized a motion parallax acquired by monocular motion stereo to restrict the search range of binocular disparity. Using only the uniqueness of disparity makes it possible to find reliable binocular disparity. Experimental results with real scene are presented to demonstrate the effectiveness of this method.
영상의 장면에 후각정보를 가진 구체적인 대상이 있을 때, 그 향을 제시함으로써 실감을 증대시킬 수 있을 것이라는 가정은 상식적이다. 그러나 영상의 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때 후각정보를 활용하여 영상에 대한 실감과 정서적 몰입감을 증대시키는 것에 대한 부분에 대해서는 아직 알려진 사실이 없다. 따라서 본 연구는 영상 자체가 제공하는 후각정보가 없을 때 후각정보를 통해 실감과 몰입감을 높일 수 있는 방법을 탐색해보고자 한다. 특히 본 연구는 특정 향과 어울리는 색이 있다는 것에 대한 다양한 연구를 토대로 영상이나 이미지의 색에 어울리는 향을 제공하면 실감과 몰입감을 증대시키는 것이 가능할 것이라고 기대하였다. 이를 위해 마흔여덟가지 다양한 향에 어울리는 색을 조사하여 그 중에 어울리는 색이 가장 명확한 다섯 가지 향을 선정하였고, 각 향에 어울리지 않는 색은 어울리는 색의 보색으로 결정하였다 (실험 1). 그 다음 선정된 향과 어울리는 색을 이미지나 영상에 입힌 조건 (색-향 일치조건), 어울리는 색의 보색을 입힌 조건 (색-향 불일치조건), 그리고 채도를 제거한 중립적 색을 입힌 조건 (색-향 중립조건)에 대해 이미지와 향의 매칭, 해당 향을 통한 실감증대, 해당 향을 통한 몰입감증대, 해당 향에 대한 선호도를 평가하게 하였다 (실험2; 3). 그 결과 색-향 일치조건의 매칭, 실감증대, 몰입감증대, 선호도 평가가 색-향 불일치와 중립 조건의 평가보다 높은 현상을 관찰할 수 있었다. 이는 장면에 구체적인 후각정보가 없을 때는 색-향일치가 영상이나 이미지의 내용 같은 시각적 정보보다 실감과 몰입감 증대에 더 효과적일 수 있다는 것을 보여주는 결과이다. 향후 다양한 연구가 더해져 후각정보를 통해 더 나은 실감과 몰입감을 경험하게 되길 기대한다.
LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing) is a method which describes image features by exploiting the geometric relationship between their neighbors. Inherently, it is more robust to large view change and poor scene texture than conventional texture-based feature description methods. However, LLAH strongly requires that image features should be detected with high repeatability. The problem is that such requirement is difficult to satisfy in real applications. To alleviate the problem, this paper proposes a method that improves the matching rate of LLAH by exploiting together the brightness of features. Then, it is verified that the matching rate is increased by about 5% in experiments with synthetic images in the presence of Gaussian noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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