Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.1
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pp.201-210
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2003
In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.5
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pp.178-182
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2007
This study represents the efficient depth measurement for 3-dimensional microsystems using the disparity histogram from stereo images. Implementation of user-friendly Windows program written in C++ involves the various methods for the stereo-image processing in which the minimization of matching-pixel error upon the unique point for stereo images was carried out as a pre-processing method. Even though MPC among various methods was adopted in the present measurement, the resulting measurements seem to require optimizations of the windows sizes and corrections of post-manipulation for stereo images. The present work using Windows program is promising to measure the 3-dimensional depth of micro-system efficiently in implementing the 3-dimensional structure of micro-systems.
Object segmentation is a challenging Problem when the background is cluttered and the objects are overlapped one another. Recent develop-ment using snake algorithms proposed to segment objects from a 2-D Image presents a higher possibilityfor getting better contours. However, the performance of those snake algorithms degrades rapidly when the background is cluttered and objects are overlapped one another, Moreover, the initial snake point placement is another difficulty to be resolved. Here, we propose a novel snake algorithm for object segmentation using disparity information taken from a set of stereo images. By applying our newly designed snake energy function defined in the disparity space, our algorithmeffectively circumvents the limitations found in the previous methods. The performance of the proposed algorithm has been verified by computer simulation using various stereo image sets. The experiment results have exhibited a better performance over the well-known snake algorithm in terms of segmentation accuracy.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.2A
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pp.137-145
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2002
In the method of 3D modeling, stereo matching method which obtains three dimensional depth information from the two images is taken from the different view points. In general, it is very essential work for the 3D modeling from 2D stereo images to estimate the exact disparity through fading the conjugate pair of pixel from the left and right image. In this paper to solve the problems of the stereo image disparity estimation, we introduce a novel approach method to improve the exactness and efficiency of the disparity. In the first place, we perform a wavelet transformation of the stereo images and set the reference points in the image by the feature-based matching method. This reference points have very high probability over 95 %. In the base of these reference points we can decide the size of the variable block searching windows for estimating dense disparity of area based method and perform the ordering constraint to prevent mismatching. By doing this, we could estimate the disparity in a short time and solve the occlusion caused by applying the fried-sized windows and probable error caused by repeating patterns.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.8
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pp.132-139
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2015
Visual SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) has been used widely to estimate a mobile robot's location. Visual SLAM estimates relative motions with static visual features over image sequence. Because visual SLAM methods assume generally static features in the environment, we cannot obtain precise results in dynamic situation including many moving objects: cars and human beings. This paper presents a stereo vision based SLAM method in dynamic environment. First, we extract disparity map with stereo vision and compute optical flow. We then compute disparity change that is the estimated flow field between stereo views. After examining the disparity change value, we detect ROIs(Region Of Interest) in disparity space to determine dynamic scene objects. In indoor environment, many structural planes like walls may be determined as false dynamic elements. To solve this problem, we segment the scene into planar structure. More specifically, disparity values by the stereo vision are projected to X-Z plane and we employ Hough transform to determine planes. In final step, we remove ROIs nearby the walls and discriminate static scene elements in indoor environment. The experimental results show that the proposed method can obtain stable performance in dynamic environment.
This paper is related to the object-based stereo matching algorithm which makes it possible to estimate inner-region disparities for each segmented region. First, several sample points are selected for effectively representing the segmented region, Next, stereo matching is applied to the small area within segmented region which existed in the neighborhood or each sample point. Finally, inner-region disparities are interpolated using a plane equation with disparity of each selected sample. According to the proposed method, the problem of feature-based method that the depth estimation is possible only in the feature points can be solved through the propagation of the disparity in the sample point into the inside of the region. Also, as selecting sample points in contour of segmented region we can effectively suppress obscurity which is occurred in the depth estimation of the monotone region in area-based methods.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.284-287
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2003
Previous stereo methods doesn't deal effectively with depth discontinuity due to inevitable window-based problems, and so give inaccurate and noisy matching results in areas with steep disparity variations. In this paper. a variable window approach is presented to estimate accurate, detailed and smooth disparities with three-dimensional disparity space. It makes the smoothing of depth discontinuity reduced by evaluating corresponding correlation values and intensity gradient-based similarity in the space. In addition, it devises the novel arbitrarily-shaped variable window to treat with disparity variations of various structure shapes. We show how our results improve on those of closely related techniques for accuracy, robustness. matching density and computing speed.
Many studies tried to develop a 3D display based stereo test as a substitute for the conventional stereo test. Although many 3D monitor based stereo tests have various advantages over the conventional stereo tests with printed stimuli, they have a crucial limitation in manipulating disparity. The least value for disparity manipulation is one pixel, which is too big to screen the normal stereo acuity in pc environment with a short viewing distance. In this explorative study, a Gabor image was employed as a test stimulus, because its position can be manipulated by changing its phase information, which allows sub-pixel manipulation for disparity. Instead of employing the methods of the conventional stereo tests where measurement was made only once for each of a wide range of disparity values, 10 replications were administrated for each of 6 disparity levels. The results from the test using Gabor images were compared with those using random dot stimulus because the latter stimulus was exactly the same as that of the conventional stereo test. The correlation coefficient between two tests was found to be moderate. After one month later, the whole test was repeated in the same settings. The correlation coefficient between test and retest results from Gabor images was found to be as high as that from a random dot stimulus, implying high test-retest reliability. These results suggest that a Gabor stimulus could be used as a test stimulus for the valid and reliable stereo test, even in the limited condition, such as 3D environment with a short viewing distance and a condition for evaluating the stereo acuity very precisely.
Park, Sanghyun;Ghimire, Deepak;Kim, Jung-guk;Han, Youngki
Journal of KIISE
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v.44
no.9
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pp.932-945
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2017
In this paper, a new hardware and software architecture for a stereo vision processing system including rectification, disparity estimation, and visualization was developed. The developed method, named LArge scale stereo matching method using Support Point Interpolation (LASPI), shows excellence in real-time processing for obtaining dense disparity maps from high quality image regions that contain high density support points. In the real-time processing of high definition (HD) images, LASPI does not degrade the quality level of disparity maps compared to existing stereo-matching methods such as Efficient LArge-scale Stereo matching (ELAS). LASPI has been designed to meet a high frame-rate, accurate distance resolution performance, and a low resource usage even in a limited resource environment. These characteristics enable LASPI to be deployed to safety-critical applications such as an obstacle recognition system and distance detection system for autonomous vehicles. A Field Programmable Gate Array (FPGA) for the LASPI algorithm has been implemented in order to support parallel processing and 4-stage pipelining. From various experiments, it was verified that the developed FPGA system (Xilinx Virtex-7 FPGA, 148.5MHz Clock) is capable of processing 30 HD ($1280{\times}720pixels$) frames per second in real-time while it generates disparity maps that are applicable to real vehicles.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.9-18
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2004
This paper proposes a new and simple stereo matching algorithm using the disparity space image (DSI) technique. First of all, we detect some salient feature points on each scan-line of the image pair and set the matching area using those points and define a simple cost matrix. And we take advantage of matching by pixel-by-pixel instead of using the matching window. While the pixel-by-pixel method boost up the speed of matching, because of no using neighbor information, the correctness of the matching may not be better. To cover this point, we expand the matching path using character of disparity-space-image for using neighbor information. In addition, we devise the compensated matching module using the volume of the disparity space image in order to improve the accuracy of the match. Consequently, we can reduce mismatches at the disparity discontinuities and can obtain the more detailed and correct disparity map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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