스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.
This study was investigated whether the perceived depth was changed depending on the measurement methods. In the method of direct comparison, virtual object with one of the various binocular disparities was presented in the frontal space with LEDs which were used for depth estimation for a binocular stimulus, while in the method of indirect comparison, visual object was presented in the frontal space but the LEDs were placed rightward at the angle of 45 degree from the mid-sagittal line. In these experimental setup, the depth of binocular stimulus was directly matched that of LED in direct comparison condition. In indirect comparison condition, however, observer estimated the depth of binocular stimulus, turned one's head rightward to the array of LEDs and turned on the LED which was supposed to be the same depth as binocular stimulus. Additionally, it was investigated whether the perceived depth was different depending on observer's stereo acuity. The results showed that perceived depths measured in the direct comparison were more similar to the depth predicted from geometry than those in the indirect comparison, and that the perceived depths from observers with high stereo acuity were similar to the predicted depth from geometry those from observers with low stereo acuity. These results indicated that stereoscopic depths of the binocular stimuli would vivid and compelling when binocular stimuli was simultaneously presented with real objects in the same visual space, like a mixed reality.
In this paper, we propose a forward vehicle detection algorithm using column detection and bird's-eye view mapping based on stereo vision. The algorithm can detect forward vehicles robustly in real complex traffic situations. The algorithm consists of the three steps, namely road feature-based column detection, bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation, obstacle area remerging and vehicle verification. First, we extract a road feature using maximum frequent values in v-disparity map. And we perform a column detection using the road feature as a new criterion. The road feature is more appropriate criterion than the median value because it is not affected by a road traffic situation, for example the changing of obstacle size or the number of obstacles. But there are still multiple obstacles in the obstacle areas. Thus, we perform a bird's-eye view mapping-based obstacle segmentation to divide obstacle accurately. We can segment obstacle easily because a bird's-eye view mapping can represent the position of obstacle on planar plane using depth map and camera information. Additionally, we perform obstacle area remerging processing because a segmented obstacle area may be same obstacle. Finally, we verify the obstacles whether those are vehicles or not using a depth map and gray image. We conduct experiments to prove the vehicle detection performance by applying our algorithm to real complex traffic situations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.6
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pp.81-89
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2004
In this paper, we compare face recognition rate by PCA algorithm using distance change and embedded data being input left side and right side image in stereo images. The proposed method detects face region from RGB color space to YCbCr color space. Also, The extracted face image's scale up/down according to distance change and extracts more robust face region. The proposed method through an experiment could establish standard distance (100cm) in distance about 30∼200cm, and get 99.05% (100cm) as an average recognition result by scale change. The definition of super state is specification region in normalized size (92${\times}$112), and the embedded data extracts the inner factor of defined super state, achieved face recognition through PCA algorithm. The orignal images can receive specification data in limited image's size (92${\times}$112) because embedded data to do learning not that do all learning, in image of 92${\times}$112 size averagely 99.05%, shows face recognition rate of test 1 99.05%, test 2 98.93%, test 3 98.54%, test 4 97.85%. Therefore, the proposed method through an experiment showed that if apply distance change rate could get high recognition rate, and the processing speed improved as well as reduce face information.
In this paper, we propose a post-processing method through interpolation of hole regions that occur when extracting point clouds. When image matching is performed on stereo image data, holes occur due to occlusion and building façade area. This area may become an obstacle to the creation of additional products based on the point cloud in the future, so an effective processing technique is required. First, an initial point cloud is extracted based on the disparity map generated by applying stereo image matching. We transform the point cloud into a grid. Then a hole area is extracted due to occlusion and building façade area. By repeating the process of creating Triangulated Irregular Network (TIN) triangle in the hall area and processing the inner value of the triangle as the minimum height value of the area, it is possible to perform interpolation without awkwardness between the building and the ground surface around the building. A new point cloud is created by adding the location information corresponding to the interpolated area from the grid data as a point. To minimize the addition of unnecessary points during the interpolation process, the interpolated data to an area outside the initial point cloud area was not processed. The RGB brightness value applied to the interpolated point cloud was processed by setting the image with the closest pixel distance to the shooting center among the stereo images used for matching. It was confirmed that the shielded area generated after generating the point cloud of the target area was effectively processed through the proposed technique.
Purpose : We studied enhanced method to view the vessels in the brain using Magnetic Resonance Angiography (MRA). Noticing that Maximum Intensity Projection (MIP) image is often used to evaluate the arteries of the neck and brain, we propose a new method for view brain vessels to stereo image in 3D space with more superior and more correct compared with conventional method. Materials and Methods: We use 3T Siemens Tim Trio MRI scanner with 4 channel head coil and get a 3D MRA brain data by fixing volunteers head and radiating Phase Contrast pulse sequence. MRA brain data is 3D rotated according to the view angle of each eyes. Optimal view angle (projection angle) is determined by the distance between eye and center of the data. Newly acquired MRA data are projected along with the projection line and display only the highest values. Each left and right view MIP image is integrated through anaglyph imaging method and optimal stereoscopic MIP image is acquired. Results: Result image shows that proposed method let enable to view MIP image at any direction of MRA data that is impossible to the conventional method. Moreover, considering disparity and distance from viewer to center of MRA data at spherical coordinates, we can get more realistic stereo image. In conclusion, we can get optimal stereoscopic images according to the position that viewers want to see and distance between viewer and MRA data. Conclusion: Proposed method overcome problems of conventional method that shows only specific projected image (z-axis projection) and give optimal depth information by converting mono MIP image to stereoscopic image considering viewers position. And can display any view of MRA data at spherical coordinates. If the optimization algorithm and parallel processing is applied, it may give useful medical information for diagnosis and treatment planning in real-time.
As a variety of HMD(Head Mounted Display) has come out, the production of 3D images onto which VR(Virtual Reality) technologies are grafted has been contributed to activating the production of image contents depending on a tangible or immersing type. VR-based image contents have enlarged their applicability across the entertainment industry from animation and game to realistic images. At the same time, the solution development for producing VR image contents has also gained elasticity. However, among those production solutions which have been used until now, fixed stereo camera based photographing has a limit that the binocular disparity of a user is fixed. This does not only restrict a way of expression a producer intends to direct, but also may cause the effect of 3D or space not to be sensed enough as view condition is not considered enough in a user's side. This study is aimed at resolving with skills applying in the latter part of 3D image production the problem that convergence points may be adjusted with restriction, which tends to happen at the time of the production of VR image contents. The later stage of the 3D imaging work analyzes and applies to game engines the significance of adjusting convergence points through the visualization of binocular disparity so that it is available to implement a function that the points could be controlled at random by a user.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.168-175
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2013
Color consistency in stereoscopic contents is important for 3D display systems. Even with a stereo camera of the same model and with the same hardware settings, complex color discrepancies occur when acquiring high quality stereo images. In this paper, we propose an integrated color matching method that use cumulative histogram in global matching and estimated 3D-distance for the stage of local matching. The distance between the current pixel and the target local region is computed using depth information and the spatial distance in the 2D image plane. The 3D-distance is then used to determine the similarity between the current pixel and the target local region. The overall algorithm is described as follow; First, the cumulative histogram matching is introduced for reducing global color discrepancies. Then, the proposed local color matching is established for reducing local discrepancies. Finally, a weight-based combination of global and local matching is computed. Experimental results show the proposed algorithm has improved global and local error correction performance for stereoscopic contents with respect to other approaches.
A feature-based 3D modeling algorithm is presented in this paper. Since conventional methods use depth-based techniques, they need much time for the image matching to extract depth information. Even feature-based methods have less computation load than that of depth-based ones, the calculation of modeling error about whole pixels within a triangle is needed in feature-based algorithms. It also increase the computation time. Therefore, the proposed algorithm consists of three phases, which are an initial 3D model generation, model evaluation, and model refinement phases, in order to acquire an efficient 3D model. Intensity gradients and incremental Delaunay triangulation are used in the Initial model generation. In this phase, a morphological edge operator is adopted for a fast edge filtering, and the incremental Delaunay triangulation is modified to decrease the computation time by avoiding the calculation errors of whole pixels and selecting a vertex at the near of the centroid within the previous triangle. After the model generation, sparse vertices are matched, then the faces are evaluated with the size, approximation error, and disparity fluctuation of the face in evaluation stage. Thereafter, the faces which have a large error are selectively refined into smaller faces. Experimental results showed that the proposed algorithm could acquire an adaptive model with less modeling errors for both smooth and abrupt areas and could remarkably reduce the model acquisition time.
In this paper, 3D input and output systems for a web-based real-time 3D video communication system using IEEE 1394 digital cameras, Intel Xeon Server system and Microsoft Directshow library is proposed. And some conditions for optimizing the operations of the stereo camera, 3D display and signal processing system are analyzed. Input & output systems are carefully selected, which can satisfy the required optimization conditions and the final 3D video communication system is implemented by using three optimized devices. The overall control system is developed with Microsoft Visual C++.Net and Microsoft DirectX 9.1 SDK. Some experimental results show that the observer can feel the natural presence from multi-view(4-view) 3D video of server system in real-time and also can feel the natural presence from 3D video of client system and finally suggest an application possibility of the proposed web-based real-time 3D video communication in real fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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