• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.182-187
• /
• 1999

Stereo matching is one of the most crucial parts in DEM generation. Naive stereo matching algorithms often create many holes and blunders in a DEM and therefore a carefully designed strategy must be employed to guide stereo matching algorithms to produce “good” 3D information. In this paper, we describe one such a strategy designed by the use of scene geometry, in particular, the epipolarity for generation of a DEM from linear pushbroom images. The epipolarity for perspective images is a well-known property, i.e., in a stereo image pair, a point in the reference image will map to a line in the search image uniquely defined by sensor models of the image pair. This concept has been utilized in stereo matching by applying epipolar resampling prior to matching. However, the epipolar matching for linear pushbroom images is rather complicated. It was found that the epipolarity can only be described by a Hyperbola- shaped curve and that epipolar resampling cannot be applied to linear pushbroom images. Instead, we have developed an algorithm of incorporating such epipolarity directly in least squares correlation matching. Experiments showed that this approach could improve the quality of a DEM.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.686-692
• /
• 2022

본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.

• ETRI Journal
• /
• 제35권6호
• /
• pp.1011-1020
• /
• 2013

In this paper, we present a method for obtaining a high-quality 3D depth. The advantages of active pattern projection and passive stereo matching are combined and a system is established. A diffractive optical element (DOE) is developed to project the active pattern. Cross guidance (CG) and auto guidance (AG) are proposed to perform the passive stereo matching in a stereo image in which a DOE pattern is projected. When obtaining the image, the CG emits a DOE pattern periodically and consecutively receives the original and pattern images. In addition, stereo matching is performed using these images. The AG projects the DOE pattern continuously. It conducts cost aggregation, and the image is restored through the process of removing the pattern from the pattern image. The ground truth is generated to estimate the optimal parameter among various stereo matching algorithms. Using the ground truth, the optimal parameter is estimated and the cost computation and aggregation algorithm are selected. The depth is calculated and bad-pixel errors make up 4.45% of the non-occlusion area.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권5호
• /
• pp.2189-2196
• /
• 2015

Stereo matching algorithm is usually used to obtain a disparity map from a pair of images. However, the disparity map obtained by using stereo matching contains lots of noise and error regions. In this paper, we propose a virtual-view synthesis algorithm using disparity refinement in order to improve the quality of the synthesized image. First, the error region is detected by examining the consistency of the disparity maps. Then, motion information is acquired by applying optical flow to texture component of the image in order to improve the performance. Then, the occlusion region is found using optical flow on the texture component of the image in order to improve the performance of the optical flow. The refined disparity map is finally used for the synthesis of the virtual view image. The experimental results show that the proposed algorithm improves the quality of the generated virtual-view.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.744-750
• /
• 2010

To segment instances of vehicle classes in a sparse stereo-matching data set, this paper presents an algorithm for clustering based on DP (Dynamic Programming). The algorithm is agglomerative: it begins with each element in the set as a separate cluster and merges them into successively larger clusters according to similarity of two clusters. Here, similarity is formulated as a cost function of DP. The proposed algorithm is proven to be effective by experiments performed on various images acquired by a moving vehicle.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권4호
• /
• pp.429-436
• /
• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제9권1호
• /
• pp.83-88
• /
• 2011

Abstract. Image segmentation is always a challenging task in computer vision as well as in pattern recognition. Nowadays, this method has great importance in the field of stereo vision. The disparity information extracting from the binocular image pairs has essential relevance in the fields like Stereoscopic (3D) Imaging Systems, Virtual Reality and 3D Graphics. The term 'disparity' represents the horizontal shift between left camera image and right camera image. Till now, many methods are proposed to visualize or estimate the disparity. In this paper, we present a new technique to visualize the horizontal disparity between two stereo images based on image segmentation method. The process of comparing left camera image with right camera image is popularly known as 'Stereo-Matching'. This method is used in the field of stereo vision for many years and it has large contribution in generating depth and disparity maps. Correlation based stereo-matching are used most of the times to visualize the disparity. Although, for few stereo image pairs it is easy to estimate the horizontal disparity but in case of some other stereo images it becomes quite difficult to distinguish the disparity. Therefore, in order to visualize the horizontal disparity between any stereo image pairs in more robust way, a novel stereo-matching algorithm is proposed which is named as "Quadtree Segmentation of Pixels Disparity Estimation (QSPDE)".

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.132-142
• /
• 2014

스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.11-17
• /
• 2013

3차원 모델은 현재 많은 분야에서 사용되고 있다. 특히 기존 평면의 지도에 비해 3차원으로 제작된 지도는 현실감이 뛰어날 뿐만 아니라 제한된 평면 지도 안에서 얻을 수 없는 다양한 정보를 제공 할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 지금까지 모델링을 위해 사용되었던 고가의 레이저 스캐너를 대체하여 디지털 카메라 스테레오 매칭 알고리즘의 성능 개선을 통하여 쉽고 빠르게 양산 할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 본 연구에 사용된 알고리즘은 OpenCV 라이브러리 내에 포함되어있는 SURF 알고리즘이며 알고리즘이 가지고 있는 부정합 점들을 호모그라피 변환과 에피폴라 라인을 이용하여 제거하였다. 또한 개선된 알고리즘을 상용프로그램과 비교하였으며 상용프로그램에 비하여 성능이 우수한 것으로 확인하였다. 제안된 방법은 스테레오 매칭의 조건을 만족한다면 쉽고 빠르게 3차원 모델링을 할 수 있기 때문에 각종 디지털 지도나 3차원 가상 현실 분야에 크게 기여할 것으로 예상된다.

• Journal of Information Display
• /
• 제5권4호
• /
• pp.31-37
• /
• 2004

In this paper, an effective method for reconstruction of stereoscopic image pair through the regularized adaptive disparity estimation is proposed. Although the conventional adaptive disparity window matching can sharply improve the PSNR of a reconstructed stereo image, but there still exist some problems of overlapping between the matching windows and disallocation of the matching windows, because the size of the matching window tend to changes adaptively in accordance with the magnitude of the feature values. In the proposed method, the problems relating to the conventional adaptive disparity estimation scheme can be solved and the predicted stereo image can be more effectively reconstructed by regularizing the extimated disparity vector with the neighboring disparity vectors. From the experimental results, it is found that the proposed algorithm show improvements the PSNR of the reconstructed right image by about 2.36${\sim}$2.76 dB, on average, compared with that of conventional algorithms.