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公开(公告)号：KR1020140076430A
公开(公告)日：2014-06-20
申请号：KR1020120144917
申请日：2012-12-12
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
IPC: H04N13/00
CPC classification number: H04N13/128 , H04N2013/0096
Abstract: The present invention relates to a correction apparatus for a binocular disparity image and a method thereof and, more specifically, to a correction apparatus for a binocular disparity image and a method thereof capable of correcting the binocular disparity image by converting an invalid pixel which is generated in the binocular disparity image which is generated through a stereo matching of a local mode into a valid pixel. The correction apparatus for a binocular disparity image, which is provided by the present invention for the forementioned, includes: an input unit which receives a binocular disparity image; a validity judging unit which detects a pixel (invalid pixel) which has an invalid binocular disparity value by judging the invalidity of the binocular disparity value of each pixel in the binocular disparity image which is received by the input unit; a brightness difference calculating unit which calculates a brightness difference between a surrounding pixel and the invalid pixel detected by the validity judging unit; a distance calculating unit which calculates a distance between the surrounding pixel and the invalid pixel detected by the validity judging unit; a depth similarity calculating unit which calculates a binocular disparity value difference between the surrounding pixel and the invalid pixel detected by the validity judging unit; a weighed value calculating unit which calculates a weighed value by multiplying the brightness difference calculated by the brightness difference calculating unit, the inter-pixel distance calculated by the distance calculating unit, the binocular disparity value difference calculated by the depth similarity calculating unit; and a correction unit which corrects a binocular disparity value of a pixel which has the greatest weighed value among weighed values which are calculated by the weighed value calculating unit with a binocular disparity value of a central pixel.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于双目视差图像的校正装置及其方法，更具体地，涉及一种用于双目视差图像的校正装置及其方法，其能够通过转换生成的无效像素来校正双目视差图像 在通过局部模式的立体匹配生成到有效像素中的双目视差图像中。 用于前述的本发明提供的用于双目视差图像的校正装置包括：输入单元，其接收双目视差图像; 有效性判断单元，其通过判断由所述输入单元接收的所述双目视差图像中的每个像素的双目视差值的无效性来检测具有无效双眼视差值的像素（无效像素）; 亮度差计算单元，计算由所述有效性判定单元检测出的周围像素与所述无效像素之间的亮度差; 距离计算单元，其计算由所述有效性判定单元检测的所述周围像素与所述无效像素之间的距离; 深度相似度计算单元，其计算周围像素与由有效性判定单元检测到的无效像素之间的双目视差值差; 权重值计算单元，通过将由亮度差计算单元计算出的亮度差乘以由距离计算单元计算的像素间距离，由深度相似度计算单元计算的双眼视差值进行乘积来计算加权值; 以及校正单元，其校正由称重值计算单元用中心像素的双目视差值计算的称重值中具有最大称重值的像素的双目视差值。
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公开(公告)号：KR101371875B1
公开(公告)日：2014-03-07
申请号：KR1020110125372
申请日：2011-11-28
Applicant: 현대자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 스테레오 비전 시스템을 통해 취득한 거리영상(Depth Image) 정보와 컴퓨터 기반의 차량검출 기술에 의해 추출된 캐니 에지(Canny Edge) 영상을 바탕으로, 유효성 판단을 통해 상기 영상정보에서 검출된 차량후보 영역에 대해서 차량을 인식해내고 이를 근거로 차량간 거리를 산출하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 스테레오 비전을 이용한 차량 검출 및 차간 거리 산출기술은 차량에 설치된 좌우 카메라에 의해 촬영된 영상신호로부터 교정된(Rectified) 좌측 영상과 거리 영상(Depth Image)을 검출해내고, 검출된 좌측 영상과 거리 영상을 근거로 에지 정보를 추출해낸 이후, 추출된 에지 정보를 근거로 차량 코너를 검출하고 차량 영역 확장과 그룹화 및 유효성 검사를 통해 영상정보로부터 차량 검출과 차간 거리를 산출해내도록 된 것을 특징으로 한다.
상기한 구성으로 된 본 발명에 의하면, 도로 및 조명변화와 같은 여러 예측 가능한 환경 변화에 대해서, 차량검출 및 차간 거리 추정이 효과적으로 수행될 수 있으며, 영상 면에 존재하는 차량의 수나 다양한 차량의 크기에 제약없이 차량 검출 및 거리 추정이 가능하게 된다.-
公开(公告)号：KR101856257B1
公开(公告)日：2018-05-09
申请号：KR1020120144917
申请日：2012-12-12
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
IPC: H04N13/00
Abstract: 본발명은양안시차영상의보정장치및 그방법에관한것으로, 로컬방식의스테레오매칭을통해생성된양안시차영상에서발생하는무효픽셀을유효픽셀로변환함으로써, 양안시차영상을보정할수 있는양안시차영상의보정장치및 그방법을제공하고자한다. 이를위하여, 본발명은양안시차영상의보정장치및 그방법에있어서, 양안시차영상을입력받는입력부; 상기입력부가입력받은양안시차영상내 각픽셀이가지는양안시차값의유효성을판별하여무효한양안시차값을가지는픽셀(이하, 무효픽셀)을검출하는유효성판별부; 상기유효성판별부가검출한무효픽셀과주변픽셀간의밝기차를산출하는밝기차 산출부; 상기유효성판별부가검출한무효픽셀과주변픽셀간의거리를산출하는거리산출부; 상기유효성판별부가검출한무효픽셀과주변픽셀간의양안시차값의차를산출하는깊이유사도산출부; 상기밝기차 산출부가산출한밝기차, 상기거리산출부가산출한픽셀간 거리, 및상기깊이유사도산출부가산출한양안시차값의차를곱해서가중치를산출하는가중치산출부; 및상기가중치산출부가산출한가중치중에서가장큰 가중치를갖는픽셀의양안시차값을중심픽셀의양안시차값으로보정하는보정부를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020130059190A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：KR1020110125372
申请日：2011-11-28
Applicant: 현대자동차주식회사 , 성균관대학교산학협력단
Abstract: PURPOSE: A device for detecting a vehicle and calculating the distance between the vehicles using stereo vision are provided to recognize the vehicle with a simple method about a vehicle nominating area detected from the image by determining availability in Canny Edge image extracted by vehicle detection technology based on a computer. CONSTITUTION: A device for detecting a vehicle and calculating the distance between the vehicles using stereo vision comprises a stereo vision unit(100), a pre-processor(110), and a unit(120) for detecting the vehicle and calculating the distance between the vehicles. The stereo vision unit detects the left image and the distance image corrected from an image signal. The image signal is filmed by right and left cameras installed in the vehicle. The pre-processor extracts edge information based on an output signal of the stereo vision unit. The unit for detecting the vehicle and calculating the distance between the vehicles detects a corner of the vehicle based on the edge information. The unit detects the vehicle and calculates the distance between the vehicles from image information through expanding a vehicle area, grouping, and testing availability. [Reference numerals] (101) Left camera; (102) Right camera; (103) Stereo vision module; (104) Rectified left image; (105) Depth image; (111) Multi-scale image module; (112) Histogram smoothing module; (113) Canny edge detecting module; (121) Vehicle corner detecting module; (122) Vehicle area expanding module; (123) Vehicle area grouping module; (124) Vehicle area effectiveness checking module; (125) Inter-vehicle distance calculating module
Abstract translation: 目的：提供一种用于检测车辆并使用立体视觉计算车辆之间的距离的装置，以通过确定通过车辆检测技术提取的Canny Edge图像中的可用性，以从图像检测到的关于车辆提名区域的简单方法来识别车辆 在电脑上 构成：用于检测车辆并使用立体视觉来计算车辆之间的距离的装置包括立体视觉单元（100），预处理器（110）和用于检测车辆的单元（120） 车辆。 立体视觉单元检测左图像和从图像信号校正的距离图像。 图像信号由安装在车辆中的左右相机拍摄。 预处理器基于立体视觉单元的输出信号来提取边缘信息。 用于检测车辆并计算车辆之间的距离的单元基于边缘信息来检测车辆的拐角。 该单元通过扩大车辆区域，分组和测试可用性来检测车辆并从图像信息计算车辆之间的距离。 （附图标记）（101）左摄像机; （102）右摄像头; （103）立体视觉模块; （104）整齐左图; （105）深度图像; （111）多尺度图像模块; （112）直方图平滑模块; （113）Canny边缘检测模块; （121）车辆角检测模块; （122）车辆扩展模块; （123）车辆区域分组模块; （124）车辆区域效能检查模块; （125）车间距离计算模块
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