In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Basing on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having $256\times256$ pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05 % on average between the detected and actual location coordinates of the target object.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2C
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pp.166-174
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2006
In this paper, a new stereo object tracking system using the disparity motion vector is proposed. In the proposed method, the time-sequential disparity motion vector can be estimated from the disparity vectors which are extracted from the sequence of the stereo input image pair and then using these disparity motion vectors, the area where the target object is located and its location coordinate are detected from the input stereo image. Being based on this location data of the target object, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and as a result, stereo tracking of the target object can be possible. From some experiments with the 2 frames of the stereo image pairs having 256$\times$256 pixels, it is shown that the proposed stereo tracking system can adaptively track the target object with a low error ratio of about 3.05$\%$ on average between the detected and actual location coordinates of the target object.
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.
In this paper we propose a new robust method to extract accurate human silhouettes indoors with active stereo camera. A prime application is for gesture recognition of mobile robots. The segmentation of distant moving objects includes many problems such as low resolution, shadows, poor stereo matching information and instabilities of the object and background color distributions. There are many object segmentation methods based on color or stereo information but they alone are prone to failure. Here efficient color, stereo and image segmentation methods are fused to infer object and background areas of high confidence. Then the inferred areas are incorporated in graph cut to make human silhouette extraction robust and accurate. Some experimental results are presented with image sequences taken using pan-tilt stereo camera. Our proposed algorithms are evaluated with respect to ground truth data and proved to outperform some methods based on either color/stereo or color/contrast alone.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.12
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pp.99-107
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1998
A stereo vision system such as the structure of human's eyes has two cameras at separated positions from which we can obtain two input images and then put them together to create 3-D image. It can show more virtual effect than the conventional 2-D image system. But, the stereo image system has to control the convergence angle so that the stereo disparity could always be zero because observers can be fatigued and unconscious of stereo image in conditions that the stereo disparity is not zero for a long work. Therefore, in the paper, optical JTC system which can process adaptive tracking of a specific moving object is proposed as a new approach to keep the stereo disparity to be zero. In this method, optical JTC system obtains the values of the relative locations of a moving objects in left and right images and then these values are used for maintaining the stereo disparity to be zero. Through some optical experiments the proposed stereo vision system is proved to be insensitive to background noises and operate in real-time.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
Kim, Mi-Young;Choi, Jang-Woon;Nam, Koo-Man;Lee, Young-Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.6
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pp.736-743
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2003
A process of 3-D particle image velocimetry, called here, as '3-D stereo PIV' was developed for the measurement of an illuminated slied section field of 3-D complex flows. The present method includes modeling of camera by a calibrator based on the homogeneous coordinate system, transfromation of the oblique-angled image to the right-angled image, identification of 2-D velocity vectors by 2-D cross-correlation equation, stereo matching of 2-D velocity vectors of two cameras, accurate calculation of 3-D velocity vectors by homogeneous coordinate system, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. An experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD cameras and an Argon-Ion Laser(300mW) for illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle.
Kim, Beom-Seok;Lee, Hyun;Choi, Jang-Woon;Kadooka, Yoshimasa;Tago, Yoshio;Lee, Young-Ho
Proceedings of the KSME Conference
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2003.11a
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pp.658-663
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2003
A process of 3-D stereo particle image velocimetry(PIV)was developed for the measurement of an illuminated sliced section field of 3-D complex flows. The present method includes modeling of camera by a calibrator based on the homogeneous coordinate system, transformation of the oblique-angled image to the right-angled image, identification of 2-D velocity vectors by 2-D cross-correlation equation, stereo matching of 2-D velocity vectors of two cameras, accurate calculation of 3-D velocity vectors by homogeneous coordinate system, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criteria, and finally 3-D display as the post processing. An experimental system was also used for the application of the proposed method. Two high speed digital CCD cameras and an Argon-Ion Laser for the illumination were adopted to clarify the time-dependent characteristics of the leading edge extension(LEX) in a highly swept shape applied to a delta wing found in modern air-fighters.
This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.153-156
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2003
As there is a growing tendency to represent the 3D content instead of the 2D content, researches for the stereoscopic image and video are under way in a variety of fields such as acquisition compression, transmission, authoring and display. The authoring technique for stereoscopic contents has given emphasis to virtual stereoscopic contents. Thus the authoring technique for stereoscopic pictures is insufficient. When we compose a stereo scene with stereoscopic pictures, stereoscopic contents may not match the stereo scene because each stereoscopic picture may have different camera condition. To solve this problem, stereoscopic pictures have been modified manually. It is a laborious work and will be spent much time. Also it is difficult for a user who does not have an elementary knowledge of stereopsis. In this paper, we propose the synthesis method to compose a natural stereo scene with stereoscopic still pictures and moving pictures. Experimental results show that the proposed method in this paper allows a user to synthesize stereoscopic contents easily and compose a stereo scene conveniently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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