In this paper, the geometry between horizontal and vertical movement of lens is studied for automatic vergence control of horizontal moving axis stereo camera. When the disparity of stereo remains contant, the horizontal movement of camera lens for image disparity and the vertical movement for image focus have linear geometry. Using this linearity, we can control the vergence of stereo camera only by focusing of stereo camera lens.
There are significant differences in geometric property and stereo model accuracy between single-sensor stereo that uses two images taken by stereo acquisition mechanism within identical sensor and dual-sensor stereo that randomly combines two images taken from two different sensors. This paper compares the two types of stereo pairs thoroughly. For experiment, two single-sensor stereo pairs and four dual-sensor stereo pairs were constituted using SPOT-5 stereo and KOMPSAT-2 stereo covering same area. While the two single-sensor stereos have stable geometry, the dual-sensor stereos produced two stable and two unstable geometries. In particular, the unstable geometry led to a decrease in stereo model accuracy of the dual-sensor stereos. The two types of stereo pairs were also compared under the stable geometry. Overall, single-sensor stereos performed better than dual-sensor stereos for vertical mapping, but dual-sensor stereos was more accurate for horizontal mapping. This paper has revealed the differences of two types of stereos with their geometric properties and positioning accuracies, suggesting important considerations for handling satellite stereo images, particularly for dual-satellite stereo images.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.10
no.2
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pp.25-30
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1992
Most algorithms in computer vision and digital photogrammetry assume that digital stereo pairs are registered in epipolar geometry. But, an aerial stereo pair is not likely to be in epiplar geometry since the attitude of the camera at the instant of exposure is different at every exposure station. In this paper, stereo digital imagery is obtained from aerial stereo pair by scanner. Then procesure to resample the digital imagery to epipolar geometry using exterior orientation elements after absolute orientation is described. As a result, a stereo imagery in epipolar geometry is produced from stereo digital imagery. Epipolar imagery in this paper is applied to the image matching method by digital image correlation technique. Then, a digital elevation model is produced from the result of image matching. The digital elevation model in this paper is compared to the other digital elevation model produced by analytical plotter. As a result, an economical method to generate digital elevation model is presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.3856-3863
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2012
A 3D reconstruction technique from stereo images that requires minimal intervention from the user has been developed. The reconstruction problem consists of three steps of estimating specific geometry groups. The first step is estimating the epipolar geometry that exists between the stereo image pairs which includes feature matching in both images. The second is estimating the affine geometry, a process to find a special plane in the projective space by means of vanishing points. The third step, which includes camera self-calibration, is obtaining a metric geometry from which a 3D model of the scene could be obtained. The major advantage of this method is that the stereo images do not need to be calibrated for reconstruction. The results of camera calibration and reconstruction have shown the possibility of obtaining a 3D model directly from features in the images.
Habib, Ayman F.;Morgan, Michel F.;Jeong, Soo;Kim, Kyung-Ok
ETRI Journal
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v.27
no.2
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pp.172-180
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2005
Image resampling according to epipolar geometry is an important prerequisite for a variety of photogrammetric tasks. Established procedures for resampling frame images according to epipolar geometry are not suitable for scenes captured by line cameras. In this paper, the mathematical model describing epipolar lines in scenes captured by line cameras moving with constant velocity and attitude is established and analyzed. The choice of this trajectory is motivated by the fact that many line cameras can be assumed to follow such a flight path during the short duration of a scene capture (especially when considering space-borne imaging platforms). Experimental results from synthetic along-track and across-track stereo-scenes are presented. For these scenes, the deviations of the resulting epipolar lines from straightness, as the camera's angular field of view decreases, are quantified and presented.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.5
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pp.471-478
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2016
This paper proposes the results of analysis of correlation between satellite geometry elements for an effective use of satellite images. To achieve accurate positional information, stereo images have normal range of convergence and BIE (BIsector Elevation) angles which are greatly influenced by azimuth and elevation angle of individual image. In this paper, the variations of convergence and BIE angles are estimated according to azimuth angle differences between two images and each elevation angle. The analysis provided strong support for predicting stereo geometry without complex analysis of epiploar geometry or mathematics. The experiment results showed that more than 150°, 130°, and 100° azimuth angle differences need to be constructed when elevation angle of two images is 50°, 60°, and 70°, respectively, in order to make the convergence and BIE angle within normal range. The results are expected to be fully used for various application using stereo images.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.3
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pp.230-237
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2004
Lane Sensing techniques based on vision sensors are regarded promising because they require little infrastructure on the highway except clear lane markers. However, they require more intelligent processing algorithms in vehicles to generate the previewed roadway from the vision images. In this paper, a lane sensing algorithm using vision sensors is developed to improve the sensing robustness. The parallel stereo-camera is utilized to regenerate the 3-dimensional road geometry. The lane geometry models are derived such that their parameters represent the road curvature, lateral offset and heading angle, respectively. The parameters of the lane geometry models are estimated by the Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from the image plane to the global coordinate considers roll and pitch motions of a vehicle so that the mapping error is minimized during acceleration, braking or steering. The proposed sensing system has been built and implemented on a 1/10-scale model car.
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.
In order to navigate, mobile robot needs to avoid obstacles on his way. We describe a stereo vision method for detecting obstacles on the floor ground. With the knowledge of floor geometry, stereo images are transformed so that the relative views of obstacle to the floor are seen. After comparing the transformed images, obstacles information such as location and size are extracted and determined from the local disparities. Some experimental results are shown.
The purpose of this paper is to improve the matching accuracy in identifying corresponding points in the area-based matching for the processing of stereo vision. For the selection of window size, a new method is proposed based on frequency domain analysis. The effectiveness of the proposed method is confirmed through a series of experiments. To overcome disproportionate distortion in stereo image pair, a new matching method using the warped window is also proposed. In the algorithm, the window is warped according to imaging geometry. Experiments on a synthetic image show that the matching accuracy is improved by 14.1% and 4.2% over the rectangular window method and image warping method each.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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