In this paper, we propose the method of stereo images composition using adaptive dense disparity estimation. For the correct composition of stereo image and 3D virtual object, we need correct marker position and depth information. The existing algorithms use position information of markers in stereo images for calculating depth of calibration object. But this depth information may be wrong in case of inaccurate marker tracking. Moreover in occlusion region, we can't know depth of 3D object, so we can't composite stereo images and 3D virtual object. In these reasons, the proposed algorithm uses adaptive dense disparity estimation for calculation of depth. The adaptive dense disparity estimation is the algorithm that use pixel-based disparity estimation and the search range is limited around calibration object.
Pulfrich 효과는 운동정보를 처리하는 기제가 깊이정보도 처리할 가능성을 시사하는데, 다양한 신경생리학적 결과들이 이러한 가능성을 지지한다. 대표적인 깊이정보인 양안부등을 처리하는 기제가 Pulfrich 효과도 처리할 것이라는 가능성이 제기되어 왔지만, 두 가지 정보원이 하나의 자극 내에 공존하는 경우에 두 정보원의 상호작용 특성을 규명하기 위한 정신물리학적 연구는 없었다. 본 연구는 양안부등과 Pulfrich 효과를 이용하여 회전하는 무선점 반투명 원통체의 회전반향과 깊이를 일관되게 (일치조건) 또는 일관되지 않게 정의하는 조건 (불일치 조건)에서의 원통체의 지각된 깊이와 회전방향을 측정하였다. 일치조건에서 지각된 원통체의 깊이는 양안부등 또는 Pulfrich효과 단독에 의하여 정의된 원통체의 지각된 깊이보다 컸다. 흥미롭게도 불일치 조건에서 원통체의 지각된 회전방향은 양안부둥과 Pulfrich효과의 상대적인 강도에 의하여 조절되었다. 이러한 실험결과는 양안부등과 Pulfrich효과가 하나의 처리기제를 공유함을 함의한다.
수평이동방식 입체영상 카메라의 주시각 제어에는 수평방향에 대한 좌, 우 영상의 시차정보만이 필요하다. 본 논문에서는 입체영상의 수평방향에 대한 빠르고 정확한 시차 값과 방향 정보를 찾기 위한 Hybrid Cepstral 필터에 의한 시차정보 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시차정보 추출 알고리즘은 좌, 우 영상의 수직 프로젝션 데이터를 사용하는 1차원 Cepstral 필터와 축소된 영상을 사용하는 2차원 Cepstral 필터를 같이 사용함으로써 수평 방향의 정확한 시차 값과 방향정보를 얻을 수 있다.
In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.
본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.
2차원 영상으로부터 3차원 정보를 획득하기 위해서는 disparity map의 정확한 계산이 요구된다. Disparity map을 구하기 위한 기존의 알고리즘은 크게 상관도 기반 방법과 특징 기반 방법으로 분류되는데, 본 논문에서는 이들 각 방법에 대한 분석을 통해서 좀 더 정확한 disparity map을 구하는 방법을 모색한다. 이를 위해 스테레오 카메라로부터 획득된 2차원 영상에서 건물에 대한 깊이 정보 추출을 위해 SIFT 기법을 이용한 disparity map 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 수정된 MAD인 MMAD(Modified Mean of Absolute Differences) 알고리즘을 새로 제안하여 영역 기반의 유사도 측정을 기반으로 하면서 특징 기반 방법의 하나인 SIFT를 적용하여 거짓 정합(false matching)에 의한 에러를 줄이고 폐색(occlusion) 영역에 대한 오류를 보정한 disparity map을 생성하는데 초점을 둔다.
변이공간영상(Disparity space image, DSI) 방법은 스테레오 영상간의 정합을 찾는 방법이다. 이 방법은 각 화소 단위로 변이값을 계산해 내는 장점이 있다. DSI 방법은 비용함수를 최소화시키는 정합을 찾는 방법이다. 이 비용함수에서 폐색영역비용 값과 정합 보상값을 경험적으로 정하여왔다. 본 논문에서는 변이공간영상 방법에서 폐색영역비용과 정합보상값이 영상 잡음과 물체와 배경간의 차이에 영향을 받는 것을 이론적으로 분석하였다.
레이저를 이용하는 거리 기반법은 상세한 3D 데이터를 얻기 쉬운 반면 영상 기반법은 그렇지 않다. 영상 기반법에서 상세한 데이터를 얻기 위해 확대경을 채용하는 새로운 방법이 본 논문에서 제시된다. 확대경은 스테레오 비젼 시스템에서의 disparity를 증폭시키고 disparity의 증폭은 깊이 해상도를 증가시킨다. 확대경을 통해서 disparity가 증폭됨을 수학적으로. 실험적으로 증명하고 확대경으로 얻은 상세 데이터로 원 3D 데이터를 개선시키는 방법을 제시한다.
This study aimed to analyze the keyword related to Health Disparity in Korea through the method of keyword network analysis and to establish a basic database for suggesting ideas for prospective studies in physical education. To achieve the goal, this study crawled co-occured keyword with 'health' and 'disparity' from news casted in 20 different channels. The duration of the news was 3 months, from September 11th, 2018 to December 11th. The results are as follows. First, among the news during recent 3 months, there were 1,383 keyword related to health disparity and this study selected 173 keyword which had co-occured over 3 times. Second, the inclusiveness of the network was 97.674% and the density was .038. Third, analyzing news related to health disparity, 'mortality' was the most co-occured keyword and 'disparity', 'reinforcement', 'the most', 'health', '6 times', 'Seoul', 'half', 'medicine', and 'local' were shown similarly. And common keyword in 4 centrality were 13 keyword. Lastly, by analyzing eigenvector centrality, significantly different result has shown. 'Disparity' was the most co-occured keyword. Based on this result, this study showed the necessity for reinforcing the public physical education in public education system in Korea. In order to achieve it, the field of physical education must look beyond present elite-focused physical education to public physical activity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.543-557
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2006
This paper is concerned with the applicability of the chi-square approximation to the six disparity statistics: the Pearson chi-square, the generalized likelihood ratio, the power divergence, the blended weight chi-square, the blended weight Hellinger distance, and the negative exponential disparity statistic. Three dimensional contingency tables of small and moderate sample sizes are generated to be fitted to all possible hierarchical log-linear models: the completely independent model, the conditionally independent model, the partial association models, and the model with one variable independent of the other two. For models with direct solutions of expected cell counts, point estimates and confidence intervals of the 90 and 95 percentage points of six statistics are explored. For model without direct solutions, the empirical significant levels and the empirical powers of six statistics to test the significance of the three factor interaction are computed and compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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