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There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Experiment and Evaluation Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
David, N. (2003), Preemptive RANSAC for live structure and motion estimation, Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision, 13-16 October, Nice, France, pp. 199-206.
Fischler, M.A. and Bolles, R. C. (1981), Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis, Communications of the ACM, Vol. 24, pp. 381-395.
Hariss, H., and Stephens, M. (1988), A combined corner and edge detector, In Proc. of Fourth Alvey Vision Conference-1988, 31 August-2 September, Manchester, United States, pp. 147-151.
Hartley, R. and Zisserman, A. (2003), Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, second edition, New York, N.Y.
Heo, Y.S., Lee, K.M., and Lee, S.U. (2011), Robust stereo matching using adaptive normalized cross-correlation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 33, pp. 807-822.
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