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학술저널
저자정보
한채림 (계명대학교) 이덕우 (계명대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제12호
발행연도
2024.12
수록면
1,445 - 1,452 (8page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.12.1445

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This study proposes a method for estimating rotation of camera based on homography estimation from multi-view images captured by a three-view thermal camera. To address the difficulty in extracting correspondences due to the minimal overlapping regions among the three views, each viewpoint is independently rotated to increase the number of correspondences. Additionally, DoG (Difference of Gaussian) filter was applied to enhance the edge detection performance of thermal images, and the effects of varying sampling region selection methods prior to homography estimation results is analyzed. A comparison of four sampling region selection methods reveals that the most accurate geometric alignment and rotation matrix is obtained when correspondences were selected from widely distributed regions. This finding demonstrates that the method of selecting correspondences significantly influences the accuracy of homography and rotation estimation. The proposed method of rotation estimation based on homography estimation through optimized sampling region selection is validated through experiments using thermal cameras. To substantiate the proposed method, image blending is carried out to validate estimation accuracy from visual perspective.
#Homography #Thermal Camera #DoG Filter #Image Blending #Rotation

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 방법론
3. 실험 결과
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
R. Gade and T. B. Moeslund, “Thermal Cameras and Applications: A Survey,” Machine Vision and Applications, Vol. 25, No. 1, pp. 245-262, 2014. google schola P. Christiansen, K. A. Steen, R. N. Jørgensen, and H. Karstoft, “Automated Detection and Recognition of Wildlife using Thermal Cameras,” Sensors, Vol. 14, No. 8, pp. 13778-13793, 2014. google schola J. Kim, J. Kim, and D. Lee, “Calibrating a Three-Viewpoints Thermal Camera with Few Correspondences,” Journal of Signal Processing Systems, Vol. 96, No. 1, pp. 191-202, 2024. google schola U. Shin, J. Park, and I. S. Kweon, “Deep Depth Estimation from Thermal Image,” Proceeding of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1043-1053, 2023. google schola S. Schramm, P. Osterhold, R. Schmoll, and A. Kroll, “Combining Modern 3D Reconstruction and Thermal Imaging: Generation of Large-Scale 3D Thermograms in Real-Time,” Quantitative InfraRed Thermography Journal, Vol. 19, No. 5, pp. 295-311, 2022. google schola

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