A contour shape matching based pixel motion estimation is proposed. The pixel motion information is very useful to compensate the motion artifact generated at the specific gray level contours in the moving image for subfield gray-scale display devices. In this motion estimation method, the gray level boundary contours are extracted from the input image. Then using contour shape matching, the most similar contour in next frame is found, and the contour is divided into segment unit. The pixel motion vector is estimated from the displacement of the each segment in the contour by segment matching. From this method, more precise motion vector can be estimated and this method is more robust to image motion with rotation or from illumination variations.
가상현실 시스템에서 높은 현실감과 직관적인 시각정보의 제공이 커다란 장점임에도 불구하고, 가상공간에서의 공간제시에 있어서 거리감각이 정확하게 전달되지 않는 문제점이 있다. 특히나 건축분야와 같은 공간을 취급하는 분야에서의 공간제시에 있어서의 왜곡문제는 시급히 해결해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 가상현실공간에서 거리감각을 고찰함에 있어서 거리감각을 조사하는 하나의 요소로서, 피실험자에 의한 이동거리추정판단에 관한 실험을 행하였다. 가상현실공간에서의 제시정보의 부족이 거리감각의 차이를 가져온다는 가정하에 몰입형 가상현실시스템에서 다양한 영상의 투영조건하에서 이동거리추정판단을 실험적으로 조사함으로써, 가상공간을 형성하는 시스템이 제공하는 정적, 동적 영상이미지의 특성에 의한 거리감각의 변화를 규명하고자 한다. 구체적인 실험방법으로는 실재 건축물의 복도를 모델링하여, 복도의 실재공간과 모델링된 가상공간을 피실험자에게 영상으로 제시하면서 이동거리추정판단의 심리실험을 수행하였다. 실험에 이용한 모델과 같은 실재의 복도에서도 이동거리추정판단의 실험을 동시에 수행함으로써, 실재환경과 가상현실환경과의 거리감각의 차이를 비교분석하고, 그 결과 실재환경과 비교하여 몰입형 가상현실시스템에서의 거리감각이 단축이 되는 경향이 나타남을 설명한다. 나아가, 몰입형 가상현실 시스템에 있어서 거리감각이 과소평가되는 경향이 나타나는 요인을 고찰하여, 영상의 해상도를 거리감각을 형성하는 중요한 요소로 판단하고 정적, 동적 이미지의 해상도의 변화에 따른 거리감각을 규명한다.
This paper presents the algorithm for attitude determination of an aircraft using binary image. An image feature vector, which is invariant to translation, scale and rotation, is constructed to capture the functional relations between the feature vector and the corresponding aircraft attitude. An iterated least squares method is suggested for estimating the attitude of given aircraft using the constructed feature vector library. Simulation results show that the proposed algorithm yields good estimates of aircraft attitude in most viewing range, although a relatively large error occurs in some limited viewing direction.
This paper proposes a new robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image IR applications. With taking the PSF measurement error into account, the motion blurred image is modeled by the linear uncertain state space equation with the noise corrupted measurement matrix and the stochastic parameter uncertainty. This motivates us to solve the motion deblurring problem based on the recently developed robust least squares estimation theory. In order to suppress the ringing effect on the deblurred image, the robust least squares estimator is slightly modified by adoping the ridge-regression concept. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is demonstrated that the proposed algorithm shows superior and reliable motion deblurring performance even in the presence of time-varying motion artifact.
The wavelet transform has an advantage over the Fourier transform for representing in homogeneous functions that have discontinuities, sharp peaks, ike images. This paper proposes a noise variance estimation method by utilizing the wavelet transform.
In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.
In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.
It is very important for a mobile robot to estimate its current position With precise information about the current position, the mobile robot can do path-planning or environmental map building successfully. In this paper, a position estimation method using one color image is presented. The mobile robot(K2A) takes an image of a corridor and searches for the door and pillar, which are the given landmarks. The color information is used to distinguish the landmarks. In order to represent the presence of the landmarks, Image Mode is defined. This method adopts Kullback information distance. If a landmark is detected, with the color information, the mobile robot identifies the vertical line of the landmark and its crossing point and an experimental navigation is performed.
Most real image sequences contain multiple moving objects or multiple motions. In this paper, we segmented the moving objects with optical flow. Motion estimation by this method can estimate and compress the image sequences better than other methods such as block matching method. And, especially, we can make new image sequences by synthesizing the segmented objects. But, it takes too much time for motion estimation. And, it is not easy for a hardware implementation.
In this paper, we propose a digital image stabilization technique using edge detection and Lucas-Kanade optical flow in order to minimize the motion of the shaken image. The accuracy of motion estimation based on block matching technique depends on the size of search window, which results in long calculation time. Therefore it is not applicable to real-time system. In addition, since the size of vector depends on that of block, it is difficult to estimate the motion which is bigger than the block size. The proposed method extracts the trust region using edge detection, to estimate the motion of some critical points in trust region based on Lucas-Kanade optical flow algorithm. The experimental results show that the proposed method stabilizes the shaking of motion image effectively in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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