Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.95-101
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2008
In this paper, we present a new smoothing algorithm for variable depth mapping for real time stereoscopic image for 3D display. Proposed algorithm is based on the physical concept, called Laplacian equation and we also discuss the mapping of the depth from scene to displayed image. The approach to solve the problem in stereoscopic image which we adopt in this paper is similar to multi-region algorithm which was proposed by N.Holliman. The main difference thing in our algorithm compared with the N.Holliman's multi-region algorithm is that we use the Laplacian equation by considering the distance between viewer and object. We implement the real time stereoscopic image generation method for OpenGL on the circular polarized LCD screen to demonstrate its real functioning in the visual sensory system in human brain. Even though we make and use artificial objects by using OpenGL to simulate the proposed algorithm we assure that this technology may be applied to stereoscopic camera system not only for personal computer system but also for public broad cast system.
Recently, large scale natural disasters such as floods and typhoons due to climate change have been occurring all over the world causing severe damages. Among the various efforts to reduce and recover damages, recently, advanced information technology and remote sensing techniques are applied in disaster management. In this study, a real-time automated damage estimation system using information technology and spatial imagery was developed to accomplish prompt and accurate disaster damage estimation. This system is able to estimate the damage amounts of public facilities such as roads, rivers, bridges automatically through spatial imageries including ground based digital images, aerial photos, satellite images of disaster sites. Based on these spatial imageries, the damage amounts are analyzed in the Web-GIS based analysis system. Consequently, the digital damage reports such as digital disaster information sheets and damage maps can be made promptly and accurately. This system can be a useful tool to carry out prompt disaster damage estimation and efficient disaster recovery.
A vision-based method for positioning and orienting of pallets is presented in this paper, which guides autonomous forklifts to engage pallets automatically. The method uses a single camera mounted on the fork carriage instead of two cameras for stereo vision that is conventionally used for positioning objects in 3D space. An image back-projection technique for determining the orient of a pallet without any fiducial marks is suggested in tins paper, which projects two feature lines on the front plane of the pallet backward onto a virtual plane that can be rotated around a given axis in 3D space. We show the fact that the rotation angle of the virtual plane on which the back-projected feature lines are parallel can be used to describe the orient of the pallet front plane. The position of the pallet is determined by using ratio of the distance between the back-projected feature lines and their real distance on the pallet front plane. Through a test on real pallet images, we found that the proposed method was applicable to real environment practically in real-time.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.229-232
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2005
In this paper, an image-based "approach-align -grasp" visual servo control design is proposed for the problem of object grasping, which is based on the binocular stand-alone system. The basic idea consists of considering a vision system as a specific sensor dedicated a task and included in a control servo loop, and we perform automatic grasping follows the classical approach of splitting the task into preparation and execution stages. During the execution stage, once the image-based control modeling is established, the control task can be performed automatically. The proposed visual servoing control scheme ensures the convergence of the image-features to desired trajectories by using the Jacobian matrix, which is proved by the Lyapunov stability theory. And we also stress the importance of projective invariant object/gripper alignment. The alignment between two solids in 3-D projective space can be represented with view-invariant, more precisely; it can be easily mapped into an image set-point without any knowledge about the camera parameters. The main feature of this method is that the accuracy associated with the task to be performed is not affected by discrepancies between the Euclidean setups at preparation and at task execution stages. Then according to the projective alignment, the set point can be computed. The robot gripper will move to the desired position with the image-based control law. In this paper we adopt a constant Jacobian online. Such method describe herein integrate vision system, robotics and automatic control to achieve its goal, it overcomes disadvantages of discrepancies between the different Euclidean setups and proposes control law in binocular-stand vision case. The experimental simulation shows that such image-based approach is effective in performing the precise alignment between the robot end-effector and the object.
Recently, 3D stereoscopic display such as 3D stereoscopic cinemas and 3D stereoscopic TV is getting a lot of interest. In general, a stereo image can be used in 3D stereoscopic display. In other hands, for 3D auto stereoscopic display, the elemental images should be generated through visualization from every camera in a lens array. Since a lens array consists of several cameras, it takes a lot of time to generate the elemental images with respect to 3D virtual space, specially, if a large bio-medical volume data is in the 3D virtual space, it will take more time. In order to improve the problem, in this paper, we construct an octree for a given bio-medical volume data and then propose a method to generate the elemental images through efficient rendering of the Octree data using GPU. Experimental results show that the proposed method can obtain more improvement comparable than conventional one, but the development of more efficient method is required.
So, In-Mi;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Lee, Chi-Geun;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.279-287
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2006
This paper proposes a method to detect fall action by using stereo images to recognize emergency situation. It uses 3D information to extract the visual information for learning and testing. It uses HMM(Hidden Markov Model) as a recognition algorithm. The proposed system extracts background images from two camera images. It extracts a moving object from input video sequence by using the difference between input image and background image. After that, it finds the bounding rectangle of the moving object and extracts 3D information by using calibration data of the two cameras. We experimented to the recognition rate of fall action with the variation of rectangle width and height and that of 3D location of the rectangle center point. Experimental results show that the variation of 3D location of the center point achieves the higher recognition rate than the variation of width and height.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1208-1215
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2006
In this paper, we propose an algorithm that creates three-dimensional (3D) stereoscopic video from two-dimensional (2D) video encoded by H.264 instead of using the conventional stereo-camera process. Motion information of each frame can be obtained by the given motion vectors in most of videos encoded by MPEG standards. Especially, we have accurate motion vectors for H.264 streams because of the availability of a variety of block sizes. 2D/3D video conversion algorithm proposed in this paper can create the left and right images that correspond to the original image by using cut detection method, delay factors, motion types, and image types. We usually have consistent motion type na direction in a given cut because each frame in the same cut has high correlation. We show the improved performance of the proposed algorithm through experimental results.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.162-170
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2013
In recent years, the interests and needs of the Pedestrian Protection System (PPS), which is mounted on the vehicle for the purpose of traffic safety improvement is increasing. In this paper, we propose a pedestrian candidate window extraction and unit cell histogram based HOG descriptor calculation methods. At pedestrian detection candidate windows extraction stage, the bright ratio of pedestrian and its circumference region, vertical edge projection, edge factor, and PCA reconstruction image are used. Dalal's HOG requires pixel based histogram calculation by Gaussian weights and trilinear interpolation on overlapping blocks, But our method performs Gaussian down-weight and computes histogram on a per-cell basis, and then the histogram is combined with the adjacent cell, so our method can be calculated faster than Dalal's method. Our PCA reconstruction error based pedestrian detection candidate window extraction method efficiently classifies background based on the difference between pedestrian's head and shoulder area. The proposed method improves detection speed compared to the conventional HOG just using image without any prior information from camera calibration or depth map obtained from stereo cameras.
It is very important study field in computer vision 'How we obtain 3D information from 2D image'. For this purpose, we must know position of camera, direction of light source, and surface reflectance property before we take the image, which are intrinsic information of the object in the scene. Among them, surface reflectance property presents very important clues. Most previous researches assume that objects have only Lambertian reflectance, but many real world objects have Non-Lambertian reflectance property. In this paper the new method for analyzing the properties of surface reflectance and reconstructing the shape of object through estimation of reflectance parameters is proposed. We have interest in Non-Lambertian reflectance surface that has specular reflection and diffuse reflection which can be explained by Torrance-Sparrow model. Photometric matching method proposed in this paper is robust method because it match reference image and object image considering the neighbor brightness distribution. Also in this thesis, the neural network based shaped reconstruction method is proposed, which can be performed in the absence of reflectance information. When brightness obtained by each light is inputted, neural network is trained by surface normal and can determine the surface shape of object.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.6
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pp.645-650
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2010
In this paper, we present the effect of binocular cues which plays crucial role for the visualization of a stereoscopic or 3D image. This study is useful in extracting depth and disparity information by image processing technique. A linear relation between the object distance and the image distance is presented to discuss the cause of cybersickness. In the experimental results, three dimensional view of the depth map between the 2D images is shown. A median filter is used to reduce the noises available in the disparity map image. After the median filter, two filter algorithms such as 'Gabor' filter and 'Canny' filter are tested for disparity visualization between two images. The 'Gabor' filter is to estimate the disparity by texture extraction and discrimination methods of the two images, and the 'Canny' filter is used to visualize the disparity by edge detection of the two color images obtained from stereoscopic cameras. The 'Canny' filter is better choice for estimating the disparity rather than the 'Gabor' filter because the 'Canny' filter is much more efficient than 'Gabor' filter in terms of detecting the edges. 'Canny' filter changes the color images directly into color edges without converting them into the grayscale. As a result, more clear edges of the stereo images as compared to the edge detection by 'Gabor' filter can be obtained. Since the main goal of the research is to estimate the horizontal disparity of all possible regions or edges of the images, thus the 'Canny' filter is proposed for decipherable visualization of the disparity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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