적응적 원도우와 유전확률을 이용한 스테레오 정합 알고리즘

이행석 ( Heng Suk Lee ),장명호 ( Myung Ho Jang ),한규필 ( Kyu Phil Han ) 한국화상학회 2002 한국화상학회지 Vol.8 No.2

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이(depth)정보를 추출하기 위해서 진화적 계산 알고리즘을 적용한 적응적 윈도우와 유전자의 생존 확률을 이용한 스테레오 정합 알고리즘 제안한다. 진화적 계산 알고리즘은 자연 선택(natural selection)과 개체군 유전학(population genetics)에 기반한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이(disparity) 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실영상(real image)과는 다소 차이를 갖는다. 따라서 제안한 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형시키고, 또한 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 윈도우를 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다. In this paper, a genetic stereo matching algorithm using adaptive windows and the survival probability of genes is proposed for the extraction of 3D depth information from 2D images. Genetic algorithms are efficient search methods based on natural selection and population genetics. 2D disparity maps acquired by conventional matching algorithms do not match with the original image profile in disparity edge regions, because of the loss of fine and precise information in the regions. Therefore, in order to decrease the imprecision of disparity values and increase the quality of matching, a compact genetic algorithm is adapted for matching environments, and the adaptive window which is controled by the complexity of neighbor disparities in an abrupt disparity point is used. As the result, the proposed algorithm showed that more correct and precise disparities were obtained than those of conventional matching methods with relaxation scheme.

동적계획법과 계층적 변이추적을 이용한 스테레오 정합 알고리즘

이행석 ( Heng Suk Lee ),박양우 ( Yang Woo Park ),한규필 ( Kyu Phil Han ) 한국화상학회 2009 한국화상학회지 Vol.15 No.4

본 논문에서는 동적계획법과 계층적 변이추적을 이용한 새로운 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존 동적계획법을 이용한 정합 알고리즘에서는 밝기 변화가 적거나 폐색영역과 같은 정합 화소의 부재 등으로 인하여 정합 오류를 동반하므로 생성된 변이 맵을 신뢰할 수 없는 문제를 갖는다. 그러므로 제안한 방법에서는 계층간의 변이 추적기법을 도입하여 이러한 정합 오류를 복원할 수 있도록 알고리즘을 구성하였다. 입력된 스테레오 영상을 부 표본화를 통해 계층화 하고 동적계획법을 이용하여 생성된 각 계층의 변이 맵으로부터 계층사이의 변이 이동오차와 밝기에 기반한 정합오차를 계산하여 정합 오류를 줄임으로써 보다 정확한 변이를 선택하도록 하였다. 실험 결과에서 보듯이 밝기 변화가 적은 영역과 폐색영역등에서 기존의 동적계획법방법 보다 개선된 성능을 보였다. In this paper, a stereo matching algorithm using hierarchic disparity tracing with dynamic programming is presented. Existing matching algorithms using dynamic programing have weak points at especially low intensity changes and occlusion regions as well, so that the produced disparity map can not be trusted because it should accompany with some matching errors. Therefore, in order to restore these matching errors, the presented algorithm is designed by introducing the disparity tracing scheme between hierarchy of pyramid maps in the proposed method. After sub-sampling of the inputted stereo pair and pre-matching with dynamic programming at each hierarchy of pyramid, the disparity transfer differences between the matching results at each hierarchical layer and the intensity differences of the matching are calculated and the two differences are simultaneously considered. Thus, a disparity, that reduces both the disparity transfer differences and the intensity ones at the mass hierarchy, is selected as the correct disparity in the proposed algorithm. Experimental results showed that the proposed algorithm has more performance improvements than conventional dynamic programings especially at occlusion and low intensity change regions.

명암도 변화에 기반한 국부 영역 분할 및 병합을 이용한 영상분할 알고리즘

이행석 ( Heng Suk Lee ),이동후 ( Dong Hu Nie ),한규필 ( Kyu Phil Han ) 한국화상학회 2008 한국화상학회지 Vol.14 No.4

스테레오 영상에서 견실한 기하정보를 갖는 소실점 추출 알고리즘

이행석 ( Heng Suk Lee ),한규필 ( Han Kyu Phil ),박양우 ( Park Yang Woo ) 한국화상학회 2007 한국화상학회지 Vol.13 No.4

깊이 일관성을 보존하는 향상된 개체군기반 증가 학습을 이용한 고속 3차원 모델 추출 기법

이행석(Heng-Suk Lee),장명호(Myung-ho Jang),한규필(Kyu-phil Han) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.31 No.1·2

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이정보를 추출하기 위해서 진화연산 알고리즘을 적용한 고속 3차원 모델 추출 기법을 제안한다. 진화연산 알고리즘은 자연 선택과 개체군 유전학에 기반한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실영상과는 다소 차이를 갖는다. 본 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형시키고, 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 적응적 윈도우를 결정하여 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다. In this paper, a fast 3D model extraction algorithm with an enhanced PBIL of preserving depth consistency is proposed for the extraction of 3D depth information from 2D images. Evolutionary computation algorithms are efficient search methods based on natural selection and population genetics. 2D disparity maps acquired by conventional matching algorithms do not match well with the original image profile in disparity edge regions because of the loss of fine and precise information in the regions. Therefore, in order to decrease the imprecision of disparity values and increase the quality of matching, a compact genetic algorithm is adapted for matching environments, and the adaptive window, which is controlled by the complexity of neighbor disparities in an abrupt disparity point is used. As the result, the proposed algorithm showed more correct and precise disparities were obtained than those by conventional matching methods with relaxation scheme.

정합 오차기반 윈도우 및 PBIL을 이용한 고해상도 스테레오 정합 알고리즘

이행석 ( Heng Suk Lee ),한규필 ( Kyu Phil Han ),박양우 ( Yang Woo Park ) 한국화상학회 2005 한국화상학회지 Vol.11 No.2

Stereo Matching Using Bit-plane Slicing and Modified Windowed Fourier Phase

Gak Min,Heng-Suk Lee,Kyu-Phil Han,Yeong-Ho Ha 대한전자공학회 2003 ITC-CSCC :International Technical Conference on Ci Vol.2003 No.7

GPU-based Stereo Matching Algorithm with the Strategy of Population-based Incremental Learning

Nie, Dong-Hu,Han, Kyu-Phil,Lee, Heng-Suk Korea Information Processing Society 2009 Journal of information processing systems Vol.5 No.2

To solve the general problems surrounding the application of genetic algorithms in stereo matching, two measures are proposed. Firstly, the strategy of simplified population-based incremental learning (PBIL) is adopted to reduce the problems with memory consumption and search inefficiency, and a scheme for controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities. In addition, an alternative version of the proposed algorithm, without the use of a probability vector, is also presented for simpler set-ups. Secondly, programmable graphics-hardware (GPU) consists of multiple multi-processors and has a powerful parallelism which can perform operations in parallel at low cost. Therefore, in order to decrease the running time further, a model of the proposed algorithm, which can be run on programmable graphics-hardware (GPU), is presented for the first time. The algorithms are implemented on the CPU as well as on the GPU and are evaluated by experiments. The experimental results show that the proposed algorithm offers better performance than traditional BMA methods with a deliberate relaxation and its modified version in terms of both running speed and stability. The comparison of computation times for the algorithm both on the GPU and the CPU shows that the former has more speed-up than the latter, the bigger the image size is.

GPU-based Stereo Matching Algorithm with the Strategy of Population-based Incremental Learning

Dong Hu Nie,Kyu Phil Han,Heng Suk Lee 한국정보처리학회 2009 Journal of information processing systems Vol.5 No.2

증강현실 환경에서 복합특징 기반의 강인한 마커 검출 알고리즘

박규호,이행석,한규필,Park, Gyu-Ho,Lee, Heng-Suk,Han, Kyu-Phil 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지 A Vol.17 No.4

본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다. This paper presents an improved marker detection algorithm using hybrid features such as corner, line segment, region, and adaptive threshold values, etc. In usual augmented reality environments, there are often marker occlusion and poor illumination. However, existing ARToolkit fails to recognize the marker in these situations, especially, partial concealment of marker by user, large change of illumination and dim circumstances. In order to solve these problems, the adaptive threshold technique is adopted to extract a marker region and a corner extraction method based on line segments is presented against marker occlusions. In addition, a compensating method, corresponding the marker size and center between registered and extracted one, is proposed to increase the template matching efficiency, because the inside marker size of warped images is slightly distorted due to the movement of corner and warping. Therefore, experimental results showed that the proposed algorithm can robustly detect the marker in severe illumination change and occlusion environment and use similar markers because the matching efficiency was increased almost 30%.