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.
This paper describes a full color stereoscopic video display system using a LCD shutter. Human apprehends the world with a natural stereo vision. The left eye sees through a slightly different perspective from the right eye; proposed vision system combines two images into a single image that has stereo depth. That is, when the left image is on the screen, the left shutter opens and the right shutter closes - and vice versa. The LCD shutter channels the left image to the left eye, and the right image to the right eye. The brain then fuses the stereo pair into a single high-resolution, flicker-free 3D image. The designed vision system is a real-time system that shows stereoscopic images without the loss of image information from video cameras.
양안 입체영상 카메라의 줌 기능을 사용한 입체영상 획득에서 발생하는 물체크기의 불일치와 줌렌즈 제어 시스템의 어려움을 극복하기 위해 양안 줌 렌즈 모듈을 이용한 새로운 방의 입체영상 획득장치를 제안하였다 이는 좌, 우 줌 렌즈를 분리하지 않고 하나의 줌 모듈로 통합한 방식으로써 회전식 레버를 통하여 줌 기능이 가능하도록 설계하였다. 제안된 시스템의 구조적 특성분석과 실험을 통하여 줌 기능 사용시 발생하는 두 영상에서의 물체의 크기 차이가 없음을 확인하구 거리에 따른 영상을 획득 후, 주시각 제어가 잘 이루어질 뿐만 아니라 왜곡이 발생하지 않음을 확인하였다.
이 논문에서는 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상하기 위한 3차원 위치 결정방법을 제시하고 제안 기법의 적용 결과를 기술한다. 3차원 위치 좌표는 센서 모델이 수립되어 정밀하게 결정된 공간 상의 두 벡터간의 교점을 결정하여 얻어지며, 기존에 동종위성 스테레오의 경우 최소 제곱 원리에 따라 두 벡터간에 최소거리를 나타내는 선분의 중점 위치로 결정된다. 논문에서는 이러한 기존의 3차원 위치 결정 방법과는 달리, 더 높은 해상도를 가진 영상에서 결정된 벡터를 활용함으로써 이종위성 스테레오 영상의 위치 정확도를 향상할 수 있는 위치 결정 방법을 적용하였다. 동일 지역을 촬영한 2장의 KOMPSAT-2 영상과 QuickBird 영상을 이용하여 이종위성 스테레오 자료를 구성하고, 기존 방법과 제안 방법을 통해 산출한 3차원 위치를 비교하여 나타냈으며, 정량적으로 분석한 위치 정확도 결과를 제시하였다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 이종위성 스테레오 영상의 3차원 위치 정확도가 향상될 수 있음을 보여주었다. 특히, 이종위성 스테레오 자료가 불안정한 기하를 형성하는 경우 위치 정확도 개선 효과는 더욱 크게 나타났다.
스테레오 비전은 시차가 있는 양안 영상으로부터 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성하고 시차맵과 카메라 정보로부터 3차원 구조를 복원하는 기법이다. 시차맵 생성은 정합비용을 계산하고, 전체 정합 비용을 최소화하여 시차를 계산하는 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 분할한 후에 분할 영역 정보를 사용하여 객체간 영역을 구분할 수 있도록 한다. 시차맵의 계산 시에 영역의 균일성 정보를 사용하면 잘못된 매치가 발생되지 않도록 억제 할 수 있다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 픽셀들에 대해서도 인접 픽셀의 값을 사용한 보간 기법을 통한 홀 메우기로 시차값을 계산하여 조밀한 시차맵이 형성되도록 한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험결과는 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
Qualified ground control points (GCPs) are required to construct a digital elevation model (DEM) from a pushbroom stereo pair. An inverse geolocation algorithm for extracting GCPs from ERS SAR data and the SRTM DEM was recently developed. However, not all GCPs established by this method are accurate enough for direct application to the geometric correction of pushbroom images such as SPOT, IRS, etc, and thus a method for selecting and removing inaccurate points from the sets of GCPs is needed. In this study, we propose a method for evaluating GCP accuracy and winnowing sets of GCPs through orientation modeling of pushbroom image and validate performance of this method using SPOT stereo pair of Daejon City. It has been found that the statistical distribution of GCP positional errors is approximately Gaussian without bias, and that the residual errors estimated by orientation modeling have a linear relationship with the positional errors. Inaccurate GCPs have large positional errors and can be iteratively eliminated by thresholding the residual errors. Forty-one GCPs were initially extracted for the test, with mean the positional error values of 25.6m, 2.5m and -6.1m in the X-, Y- and Z-directions, respectively, and standard deviations of 62.4m, 37.6m and 15.0m. Twenty-one GCPs were eliminated by the proposed method, resulting in the standard deviations of the positional errors of the 20 final GCPs being reduced to 13.9m, 8.5m and 7.5m in the X-, Y- and Z-directions, respectively. Orientation modeling of the SPOT stereo pair was performed using the 20 GCPs, and the model was checked against 15 map-based points. The root mean square errors (RMSEs) of the model were 10.4m, 7.1m and 12.1m in X-, Y- and Z-directions, respectively. A SPOT DEM with a 20m ground resolution was successfully constructed using a automatic matching procedure.
3차원 모델링을 위한 방법 중 서로 다른 위치에서 획득한 두 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 스테레오 영상 기법은 매우 유용한 방법이다. 일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델을 생성하기 위해서는 좌측 영상과 우측 영상의 일치하는 화소를 찾는 정합 과정에 의한 변위 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상의 변위 추정 문제를 해결하기 위해 기존 방법들의 장단점을 고려하여 변위의 정확성과 시간상의 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행을 위하여 먼저 스테레오 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고 특징점 정합을 통하여 영상에서 기준이 될만한 기준점을 설정한다. 이 기준점은 95% 이상의 매칭 확률을 가지고 있는 점으로 이러한 기준점에 기초하여 영역 기반 방법의 조밀한 변위 추정을 위한 가변 블록 탐색창의 크기 결정과 오정합을 막기 위한 ordering constraint가 적용된다. 이렇게 하여 빠른 수행 시간안에 변위를 추정할 수 있었고, 영역 기반 방법의 문제점이었던 일정 크기의 윈도우를 일률적으로 적용하기 때문에 나타나는 폐색 영역의 문제나 반복 패턴으로 인한 오차를 해결할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.
A vision algorithm is presented for the separation of near objects from distant objects. In the algorithm, a difference field of a stereo pair of images is computed to obtain the range information and the median filter is used for the suppression of distant objects. The objects within a given distance is segmented by thresholding the gray scale cross-section of the median filtered difference field. The experiment is performed in a laboratory setting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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