This paper presents a new stereo matching technique which is based on the matching of feature windows and feature links. The proposed method uses the FAST feature detector to find image features in stereo images and determines the correspondences of the detected features in the stereo images. We define a feature window which is an image region containing several image features. The proposed technique consists of two matching steps. First, a feature window is defined in a standard image and its correspondence is found in a reference image. Second, the corresponding features between the matched windows are determined by using the feature link technique. If there is no correspondence for an image feature in the standard image, it's disparity is interpolated by neighboring feature sets. We evaluate the accuracy of the proposed technique by comparing our results with the ground truth of in a stereo image database. We also compare the matching accuracy and computation time with two conventional feature-based stereo matching techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.396-399
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2009
Stereo vision system is useful method for inferring 3D depth information from two or more images. So it has been the focus of attention in this field for a long time. Stereo matching is the process of finding correspondence points in two or more images. A central problem in a stereo matching is that it is difficult to satisfy both the computation time problem and accuracy at the same time. To resolve this problem, we proposed a new stereo matching technique using weighted cost aggregation. To begin with, we extract the weight in given stereo images based on features. We compute the costs of the pixels in a given window using correlation of weighted color, brightness and distance information. Then, we match pixels in a given window between the reference and target images of a stereo pair. To demonstrate the effectiveness of the algorithm, we provide experimental data from several synthetic and real scenes. The experimental results show the improved accuracy of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.1
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pp.136-143
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2009
Typically, local methods for stereo matching are fast but have relatively low degree of accuracy while global ones, though costly, can achieve a higher degree of accuracy in retrieving disparity information. Recently, some local methods like the ones based on segmentation or adaptive weights are suggested which achieve more accuracy than global ones. These newly suggested local methods that can estimate more accurate disparity information cannot be easily used since they require more computational costs which increase in proportion to the window size they use. In this paper, we propose the method by using distance weights and pixel difference weights similar to those of the bilateral filter. Specifically, we present constant time O(1) algorithm for the case the distance weights are equal. The suggested method requires constant time for computation regardless of the used window size. Furthermore, experiments show that the matching performance of our method is as good as the ones of other recent methods.
We present a method to reproduce in-between views from captured stereo images to control depth feeling that a user can perceive on a 3D display. The stereo images captured from a pair of cameras have a fixed viewpoint and a screen parallax which depend on the physical position and the distance between the cameras. In this paper, we produce stereo images of an intermediate viewpoint between two original cameras by a view interpolation on the input stereo images. Furthermore, the camera separation of the reproduced stereo images can be controlled by a linear interpolation coefficient used by the view interpolation. By using the proposed method, stereo images can be reproduced where the depth feeling and a three dimensional effect is suitable for the individual's eye separation or the characteristic of an application.
In this paper, we propose a new stereoscopic video coding approach for heterogeneous consumer devices by exploiting the concept of spatio-temporal scalability. The proposed method uses MPEG-2 standard for coding the left or main sequence and an enhanced compatible coding scheme for predicting the P- and B-type of frames of the right or auxiliary sequence. The enhanced compatible coding scheme predicts matching block by interpolating both two forward and backward motion predicted macroblocks and disparity predicted macroblock. To provide flexible stereo video service, we define both a temporally scalable layer and a spatially scalable layer for each eye-view. The experimental results show the efficiency of proposed coding scheme by comparison with already known methods and the advantages of disparity estimation in terms of scalability overhead. According to the experimental results, we expect the proposed functionalities will play a key role in establishing highly flexible stereo video service for ubiquitous computing environment where devices and network connections are heterogeneous.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.108-116
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2008
In this paper, we propose an algorithm that can estimate the distance using disparity based on stereo vision system, even though the obstacle is located in long ranges as well as short ranges. We use sub-pixel interpolation to minimize quantization errors which deteriorate the distance accuracy when calculating the distance with integer disparity, and also we use enhanced adaptive fuzzy strong tracking Kalman filter(EAFSTKF) to improve the distance accuracy and track the path optimally. The proposed method can solve the divergence problem caused by nonlinear dynamics such as various vehicle movements in the conventional Kalman filter(CKF), and also enhance the distance accuracy and reliability. Our simulation results show that the performance of our method improves by about 13.5% compared to other methods in point of root mean square error rate(RMSER).
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.11A
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pp.1938-1945
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2001
In this paper, a new scheme for image conversion of the 2D input images into the stereoscopic 3D images by using differential shifting method is proposed. First, the relative depth information is estimated by disparity and occlusion information from the input stereo images and then, each of image objects are segmented by gray-level using the estimated information. Finally, through the differential shifting of the segmented objects according to the horizontal parallax, a stereoscopic 3D image having optimal stereopsis is reconstructed. From some experimental results, it is found that the horizontal disparity can be improved about 1.6dB in PSNR for the reconstructed stereo image using the proposed scheme through comparing to that of the given input image. In the experiment of using the commercial stereo viewer, the reconstructed stereoscopic 3D images, in which each of the segmented objects are horizontally shifted in the range of 4 ∼5 pixels are also found to have the mast improved stereopsis.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.884-886
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2012
As the existing radiation Scanning systems use 2-dimensional radiation scanned images, the low accuracy has been pointed out as a problem of it. Two-dimensional radiation images which have different disparity values are acquired from a newly designed stereo image acquisition system which has one additional line sensor to the conventional system. In this paper, we enhanced the scanning efficiency of the stereo X-ray inspection system using the precision control module.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.4
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pp.115-121
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2017
In this paper, the intelligent vision system for an effective and intelligent path-planning of an industrial AGV system based on stereo camera system is proposed. The depth information and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the industrial AGV system and the obstacle detected and the 2D path coordinates obtained from the location coordinates, and then the relative distance between the obstacle and the other objects obtained from them. The industrial AGV system move automatically by effective and intelligent path-planning using the obtained 2D path coordinates. From some experiments on AGV system driving with the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the distance between the objects is found to be very low value of 2% on average, respectably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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