Perceptual Grouping for Contour Extraction

This paper describes an algorithm that efficiently groups line segments into perceptually salient contours in complex images. A measure of affinity between pairs of lines is used to guide group formation and limit the branching factor of the contour search procedure. The extracted contours are ranked, and presented as a contour hierarchy. Our algorithm is able to extract salient contours in the presence of texture, clutter, and repetitive or ambiguous image structure. We show experimental results on a complex line-set. 1

MULTI MARKER AUGMENTED REALITY UNTUK APLIKASI MAGIC BOOK

Pada proyek akhir ini memanfaatkan teknologi Augmented reality (AR) pada buku pembelajaran Magic Book berjudul ‘Menulis,Membaca dan Mewarnai untuk anak usia dini’, sehingga dapat menampilkan model animasi 3D pada buku. Proses yang dilakukan meliputi pembacaan simbol marker menggunakan kamera kemudian melakukan tahapan pre Processing yaitu proses segmentasi untuk perbandingan simbol marker dengan simbol yang telah menjadi acuan sebelumnya. Bila simbol marker merupakan citra yang memiliki kemiripan dengan data referensi, Maka hasil pengenalan citra itulah yang nantinya akan digunakan untuk menampilkan model animasi 3D. Model 3D yang ada pada Magic Book berupa huruf-huruf 3D, hewanhewan dan buah-buahan yang ada pada bagian menulis dan membaca. Selanjutnya pada bagian mewarnai, pengguna dapat berkreasi menggunakan marker dadu untuk mewarnai gambar rumah. Model 3D harus dibuat terlebih dahulu dengan perangkat lunak desain 3DS Max kemudian diubah formatnya menjadi format VRML yang didukung oleh aplikasi ini. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 3 webcam, 5 marker dan 9 model 3D. Parameter yang dianalisa yaitu jarak kamera terhadap marker, kemiringan marker terhadap kamera, ukuran marker dan intensitas cahaya. Berdasarkan pengujian menggunakan 3 kamera yang berbeda, aplikasi ini dapat berjalan dengan baik. Kamera A4Tech dengan resolusi 640×480 memiliki range jarak terbesar yaitu 18-329 (cm), sedangkan kamera Logitech memiliki range penerangan yang paling baik yaitu sebesar 20-230 (lux). Kata kunci : Marker, Magic Boo

Reasoning with uncertain points, straight lines, and straight line segments

Decisions based on basic geometric entities can only be optimal, if their uncertainty is propagated trough the entire reasoning chain. This concerns the construction of new entities from given ones, the testing of geometric relations between geometric entities, and the parameter estimation of geometric entities based on spatial relations which have been found to hold. Basic feature extraction procedures often provide measures of uncertainty. These uncertainties should be incorporated into the representation of geometric entities permitting statistical testing, eliminates the necessity of specifying non-interpretable thresholds and enables statistically optimal parameter estimation. Using the calculus of homogeneous coordinates the power of algebraic projective geometry can be exploited in these steps of image analysis. This review collects, discusses and evaluates the various representations of uncertain Preprint submitted to Elsevier 23 July 2009geometric entities in 2D together with their conversions. The representations are extended to achieve a consistent set of representations allowing geometric reasoning. The statistical testing of geometric relations is presented. Furthermore, a generic estimation procedure is provided for multiple uncertain geometric entities based on possibly correlated observed geometric entities and geometric constraints. Key words: spatial reasoning, uncertainty, homogeneous coordinates, geometric entitie

Research on robust salient object extraction in image

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2641号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2008/3/15 ; 早大学位記番号:新480

Détection d'objets multi-parties par algorithme adaptatif et optimisé

Dans ce mémoire, nous proposons des améliorations à une méthode existante de dé- tection d'objets de forme inconnue à partir de primitives simples. Premièrement, avec un algorithme adaptatif, nous éliminons les cas où on n'obtenait aucun résultat avec certaines images en retirant la plupart des seuils fixes, ce qui assure un certain nombre de groupes de primitives à chaque étape. Ensuite, l'ajout de certaines optimisations et d'une version parallèle de la méthode permettent de rendre le temps d'exécution raisonnable pour ce nouvel algorithme. Nous abordons ensuite le problème des solutions trop semblables en ajoutant une nouvelle étape de structuration qui réduira leur nombre sans en affecter la variété grâce au regroupement hiérarchique. Finalement, nous ajustons certains paramètres et des résultats sont produits avec trois ensembles de 10 images. Nous réussissons à prouver de manière objective que les résultats obtenus sont meilleurs qu'avec la méthode précédente.In this thesis, we propose improvements to an existing unknown shape object detection method that uses simple primitives. Firstly, we eliminate cases where no results were obtained with some images using an adaptive algorithm by removing most of the fixed thresholds, assuring a certain number of primitive groups at each step. Secondly, adding some optimizations and a parallel version of the algorithm make the running time of this new algorithm reasonable. Thirdly, we approach the problem of the redundant solutions by adding a new structuring step that will reduce their number without affecting their variety using hierarchical clustering. Finally, we adjust some parameters and results are produced using three sets of 10 images. We prove in an objective manner that the obtained results are better than those of the previous method

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. lt will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet. Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum Testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der Änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. It will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet.Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind