본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
David Carl Humm;Mallory Janet Kinczyk;Scott Michael Brylow;Robert Vernon Wagner;Emerson Jacob Speyerer;Nicholas Michael Estes;Prasun Mahanti;Aaron Kyle Boyd;Mark Southwick Robinson
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제40권4호
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pp.173-197
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2023
ShadowCam is a high-sensitivity, high-resolution imager provided by NASA for the Danuri (KPLO) lunar mission. ShadowCam calibration shows that it is well suited for its purpose, to image permanently shadowed regions (PSRs) that occur near the lunar poles. It is 205 times as sensitive as the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) Narrow Angle Camera (NAC). The signal to noise ratio (SNR) is greater than 100 over a large part of the dynamic range, and the top of the dynamic range is high enough to accommodate most brighter PSR pixels. The optical performance is good enough to take full advantage of the 1.7 meter/pixel image scale, and calibrated images have uniform response. We describe some instrument artifacts that are amenable to future corrections, making it possible to improve performance further. Stray light control is very challenging for this mission. In many cases, ShadowCam can image shadowed areas with directly illuminated terrain in or near the field of view (FOV). We include thorough qualitative descriptions of circumstances under which lunar brightness levels far higher than the top of the dynamic range cause detector or stray light artifacts and the size and extent of the artifact signal under those circumstances.
A circular image in a space don't appear as an exact circular image and appear as an oval in image buffer because distortion of camera lens, number of horizontal pixel of CCD photographing element and unmber of horizontal pixel of image buffer are not in accordance. By using familiar 3-D coordinate, know as circle's diameter, and cicle's center, you correct a pin-hole camera and get an exact circle with reprojection a circle into image buffer, according to a perspective.
To measure water levels from remote cites using a narrowband channel, this paper developed a difference image based JPEG communication scheme and a water level measurement scheme using the sparsely sampled images in time domain. In the slave system located in the field, the images are compressed using JPEG after changed to difference images, among which in a period of data collection those showing larger changes are sampled and transmitted. To measure the water level from the images received in the master system which may contain noises caused by various sources, the averaging scheme and Gaussian filter are used to reduce the noise effects and the Y axis profile of an edge image is used to read the water level. Considering the wild condition of the field, a simplified camera calibration scheme is also introduced. The implemented slave system was installed at a river and its performance has been tested with the data collected for a month.
본 논문에서는 플라스틱 제품의 공정 과정에서 발생하는 미성형, 이물질, 찍힘 등의 제품 불량을 검사하기 위한 비전 검사 시스템을 개발한다. 본 시스템의 검사 알고리즘은 플라스틱 제품의 곡면구조를 고려한 영상 2치화, 모폴로지 연산을 이용한 영상의 노이즈 제거 및 후보영역 구분을 위한 레이블링 기법, 최종 결함 유무 판단을 위한 영상 필터링 및 캘리브레이션(Calibration) 방법 등으로 구성된다. 또한 사용자를 고려한 GUI(Graphical User Interface) 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발을 통해 검사 효율 및 성능을 향상시킨다. 본 검사 시스템의 정확도, 검사 알고리즘 처리 시간 등의 평가를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
목적: 일반적인 바늘구멍 조준기를 사용한 SPECT 시스템은 피사체를 확대시킬 수 있다는 장점이 있어 설치류와 같은 소동물 영상을 얻기에 적합하다. 그러나 몇 가지 기하학적 오차는 영상의 해상도를 크게 저하시킬 수 있으므로 이를 보정해주는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 바늘구멍 조준기를 장착한 삼중 헤드 SPECT 시스템에서 간단한 기하학적 보정기법을 개발하고 이를 모형과 몇몇 설치류 영상에 대해 적용하여 기하학적 보정 효과를 검증하였다. 대상 및 방법: Trionix사의 TRIAD XLT9 SPECT시스템에 1.0 mm의 입구를 갖는 바늘구멍 조준기를 장착하고 실험하였다. 회전각도에 의존하는 기하학적 오차를 측정하기 위해 중앙에 위치시킨 점선원의 영상을 얻었다. 무게중심을 구하는 방법으로 점선원의 중심 위치를 찾아주었고 이 중심 위치를 이용하여 기하학적 오차를 보정하였다. 또한 입력해준 회전 반경과 실제 회전 반경의 차이를 보정하기 위해 종축 방향으로 서로 떨어져 있는 두 개의 점선원 영상을 얻었다. 기하학적 오차의 보정 기법을 검증하기 위해 점선원을 보정 전, 후에 각각 재구성하여 이를 비교하였다. 또한 열소반점 초소형 모형 및 몇몇 설치류 영상에 대해 SPECT 영상을 얻어 보정 효과를 검증하였다. 결과: 보정 전 기울어진 도넛 모양으로 보이던 점선원의 재구성 영상이 보정 후 완벽한 구 모양으로 얻어졌고 축방향의 해상도 역시 개선되었다. 열소반점 모형과 설치류 영상에서도 매우 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있었다. 결론: 기하학적 오차에 의한 영상 왜곡 및 해상도의 저하 현상이 이 연구에서 개발된 하나 또는 두 개의 점선원을 이용한 간단한 보정 기법에 의해 크게 보정되었다.
본 논문에서는 의료용 초음파를 이용하는 로봇 시스템을 위한 3차원 캘리브레이션 방법을 제안한다. 고정된 기준점을 구성하기 위한 캘리브레이션 블록을 제작한 후 옵티컬 트래커(optical tracker)를 이용하여 초음파 프루브(probe)의 위치와 기준점의 위치를 측정한다. 초음파 영상의 픽셀 좌표와 센서로 측정된 위치를 비교하여 6개의 파라미터로 이루어진 초음파 프루브와 영상 내의 픽셀 좌표와의 관계 행렬을 구하고 2개의 파라미터로 이루어진 스케일링 행렬을 계산한다. 정밀한 캘리브레이션을 위해 캘리브레이션 블록 내부 모양과 매질 선택에 대한 적절성을 실험을 통해 검증한다. 제안된 방법은 간단한 형태의 캘리브레이션 블록과 옵티컬 트래커를 사용하여 설치에 많은 시간이 필요하지 않는 장점이 있기 때문에 초음파 영상을 이용하는 로봇 작업에 널리 적용이 가능하다.
본 연구는 실내 정밀 매핑과 정교한 영상 기반 서비스에 활용 가능한 실내의 입체 전방위 영상을 취득하는 시스템과 이에 대한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 회전식 스테레오 라인 카메라 방식으로 구성되며, 안정적인 입체시와 객체점의 정밀한 결정에 적합한 입체 전방위 영상을 제공한다. 또한, 제안된 시스템의 투영모델을 기반으로 캘리브레이션을 위한 수학적 모델을 도출한다. 이를 통해 캘리브레이션을 수행하여, 실내 공간에 대해 ${\pm}16cm$ 이내의 정확도로 객체점을 추정할 수 있었다. 제안된 시스템과 캘리브레이션 방법은 실내의 정밀한 3차원 모델링에 활용될 것이다.
This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
This paper describes the camera calibration based-neural network with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes and inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. Thin prism distortion arises from imperfection in lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing. The performance of proposed camera calibration is illustrated by simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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