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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

为了解决高精度、高速度的立体匹配问题，本研究提出了一种新的方法，并将其应用于城市区域粗略地图的自动生成。1)新的立体匹配方法立体匹配问题的一个主要问题是高精度、高速度地获取立体图像中包括遮挡和反转位置在内的特征点的对应关系。提出了一种新的基于协同学的高精度、高速度的立体匹配算法，这是一个自治复杂系统的数学模型。2)基于双目立体数字地图的城市区域粗略地图的自动生成已从二维发展到三维，以满足高级导航的要求。三维数字地图生产的主要问题是降低其高昂的生产成本。在此基础上，研究了基于…的三维城市区域粗略地图自动生成方法越来越多的城市使用双目立体图像。该方法由以下步骤构成：(1)从一对立体图像中分割出物体、建筑物、街道、天空、路旁树木等区域；(2)通过立体匹配获得每个物体的三维坐标；(3)识别每个物体的多边形模型；(4)为每个物体粘贴纹理。对于步骤1)、步骤2)和步骤3)提出了一种实用的方法。3)双目立体物体识别自动生成三维城市区域地图需要根据物体的三维坐标来估计物体的形状。这自然扩展到从双目立体图像中识别对象。在此基础上，提出了一种基于K-均值聚类和带噪声模糊c-Varies的三维坐标噪声聚类方法，用于识别被摄体的个数和形状。本文提出的方法在被试个数小于4，且被试之间不接触的情况下是有效的。较少

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）

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

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 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

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