Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.8
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pp.156-167
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1995
In this paper, we propose a 3-D range finding method for situation that stereo camera has small translational motion. Binocular stereo generally tends to produce stereo correspondence errors and needs huge amount of computation. The former drawback is because the additional constraints to regularize the correspondence problem are not always true for every scene. The latter drawback is because they use either correlation or optimization to find correct disparity. We present a method which overcomes these drawbacks by moving the stereo camera actively. The method utilized a motion parallax acquired by monocular motion stereo to restrict the search range of binocular disparity. Using only the uniqueness of disparity makes it possible to find reliable binocular disparity. Experimental results with real scene are presented to demonstrate the effectiveness of this method.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.
Recently, the generation of panoramic images and high quality mosaic images from video sequences has been attempted by a variety of investigations. Among a matter of investigation, in this paper, left and right stereo mosaic image generation utilizing airborne-video sequence images is focused upon. The stereo mosaic image is generated by creating left and right mosaic image which is generated by front and rear slit having different viewing angle in consecutive video frame images. The generation of stereo mosaic image proposed in this paper consists of several processes: camera parameter estimation for each video frame image, rectification, slicing, motion parallax elimination and image mosaicking. However it is necessary to check the feasibility on generating stereo mosaic image as explained processes. Therefore, in this paper, we performed the feasibility test on generating stereo mosaic image using video frame images. In doing so, anaglyphic image for stereo mosaic images is generated and tested for feasibility check.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.5
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pp.317-321
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2013
This paper proposes a detection algorithm for view reversal in a stereoscopic video using a disparity map and motion vector field. We obtain the disparity map of a stereo image was obtained using a specific stereo matching algorithm and classify the image into the foreground and background. Next, the motion vector field of the image on a block basis was produced using a full search algorithm. Finally, the stereo image was considered to be reversed when the foreground moved toward the background and the covered region was in the foreground. The proposed algorithm achieved a good detection rate when the background was covered sufficiently by its moving foreground.
Camera arrangement for depth and image correspondence is very important to the computer vision. Two conventional comera arrangements for stereo computer vision are lateral model and axial motion model. In this paper, using the axial motion stereo camera model, the algorithm for camera focal length measurement and the surface smoothness with the radiance-irradiance is proposed fro 3-dimensional image correspondence on stereo computer vision. By adapting the above algorithm, camera focal length can be measured precisely and the resolution of 3-dimensional image correspondence has been improved comparing to that of the axial motion model without the radiance-irradiance relation.
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, 3D tracking of the target object can be possible.
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.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.3
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pp.49-56
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2009
Recently, a generation of high quality mosaic images from video sequences has been attempted by a variety of investigations. Among the matter of investigation, in this paper, generation on stereo mosaic utilizing airborne-video sequence images is focused upon. The stereo mosaic is made by creating left and right mosaic which are fabricated by front and rear slices having different viewing angle in consecutive video frames. For making the stereo mosaic, motion parameters which are able to define geometric relationship between consecutive video frames are determined. For determining motion parameters, affine model which is able to explain relative motion parameters is applied by this paper. The mosaicing method using relative motion parameters is called by free mosaic. The free mosaic proposed in this paper consists of 4 step processes: image registration with reference to first frame using affine model, front and rear slicing, stitching line definition and image mosaicing. As the result of experiment, the left and right mosaic image, anaglyphic image for stereo mosaic images are showed and analyzed y-parallax for checking accuracy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.11
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pp.935-940
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2002
For robot navigation and visual reconstruction, structure from motion (SFM) is an active issue in computer vision community and its properties arc also becoming well understood. In this paper, when using stereo image sequence and direct method as a tool for SFM, we present a new method for overcoming bas-relief ambiguity. We first show that the direct methods, based on optical flow constraint equation, are also intrinsically exposed to such ambiguity although they introduce robust methods. Therefore, regarding the motion and depth estimation by the robust and direct method as approximated ones. we suggest a method that refines both stereo displacement and motion displacement with sub-pixel accuracy, which is the central process f3r improving its ambiguity. Experiments with real image sequences have been executed and we show that the proposed algorithm has improved the estimation accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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