A High-Precision and High-Speed Stereo Matching Algorithm Based on Synergetics and its Application to Automatic Production of Rough 3 D City Area Map

基于协同学的高精度高速立体匹配算法及其在城市三维粗图自动制作中的应用

基本信息

批准号：
16500133
负责人：
MAEDA Hiroshi
金额：
$ 2.05万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16500133/
关键词：
Stereo image Stereo matching 3 D map Computer vision Object recognition

项目摘要

This research proposes a new method in order to resolve a stereo matching problem with high-precision and high-speed, and applies to automatic production of rough 3 D city area map. The fruitful results are summarized as follows.1) New stereo matching methodA main issue of stereo matching problem is to obtain correspondence of characteristic points in stereo images including occlusion and reversal position with high-precision and high-speed. We propose a new stereo matching algorithm, which has the performance of high-precision and high-speed, based synergetics, which is a mathematical model for an autonomous complex system.2) Automatic production of rough 3 D city area map employing binocular stereoDigital map has been developed from 2 dimensions to 3 dimensions with requirement for advanced navigation. The main issue of the production of 3-dimensional digital map is to reduce its high production cost. Then, we investigated the automatic production method of rough 3D city area map tha … More t employs binocular stereo images for city area. The method is constructed by the followings: (1)region segmentation of subjects, building, street, sky, road side tree etc., from a pair of stereo images, (2)obtaining 3 dimensional coordinates of each subject by stereo matching, (3)identifying a polygon model for each subject, and (4)pasting texture for each subject. Here, the useful way, which is not complete yet, for steps 1),2), and 3) is proposed.3) Object recognition from binocular stereoThe automatic production of 3 D city area map needs to estimate the shapes of subjects from their 3 dimensional coordinates. This is naturally extended to recognize objects from binocular stereo images. Then we propose a new method, which consists of K-means clustering and fuzzy c-varieties with noise clustering for 3 dimensional coordinates including much noise, to recognize the number of subjects and the shapes of subjects. Here, the proposed method effectively works under the condition that the number of subjects is less than 4 and the subjects do not contact with each other. Less

这项研究提出了一种新的METHOLVE，可以通过高精度和高速解决立体声匹配问题，并适用于3 d城市区域地图的自动效果。立体匹配问题是获得立体观点中特征点的Corresspongence，包括精度和高速。 2）自动生产3 d城市Maployin AR立体化图像的自动生产已从2个维度开发到3个维度，并需要进行高级导航的主要问题。为了降低其高生产成本。天空，道路侧树等，从立体声匹配的一对立体声图像，（3）识别每个主题的多边形模型，以及（4）在此处粘贴纹理。但是，对于步骤1），3）自动生产3 d城市区域图的对象识别，需要从主题坐标中的主体形状。在3个噪声坐标的噪声聚类中，包括大量噪声，对受试者的数量和受试者的形状的聚类和模糊

项目成果

期刊论文数量（64）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

ファジィクラスタリングによるステレオ画像からの平面抽出と物体認識

使用模糊聚类从立体图像中提取平面和对象识别

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
第23回計測自動制御学会九州支部学術講演会予稿集
影响因子：
0
作者：
佐々木敦守;前田博;生駒哲一
通讯作者：
生駒哲一

3D Rough Reconstruction of Buildings from Streetscape by Synergetic Stereo Matching

通过协同立体匹配从街景中对建筑物进行 3D 粗略重建

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
影响因子：
0
作者：
H.Kawano;S.Imamura;H.Maeda;N.Ikoma
通讯作者：
N.Ikoma

カメラ歪みを考慮したステレオ法による街並み画像からの建物の3次元復元

考虑相机畸变，使用立体方法从城市景观图像中进行建筑物的 3D 重建

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
第32回知能システムシンポジウム講演論文集
影响因子：
0
作者：
今村晋一郎;前田博;生駒哲一
通讯作者：
生駒哲一

3D概略地図作製のための市街地画像からの建造物領域の抽出

从城市图像中提取建筑区域以创建 3D 粗略地图

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
第22回ファジィシステムシンポジュウム講演論文集
影响因子：
0
作者：
木村祐介;河野英昭;前田博;生駒哲一
通讯作者：
生駒哲一

3D Rough Reconstruction of Buildings from Streetscape by synaergetic Stereo Matching

通过协同立体匹配从街景中对建筑物进行 3D 粗略重建

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
影响因子：
0
作者：
H.Kawano;S.Imamura;H.Maeda;N.Ikoma
通讯作者：
N.Ikoma