IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
Space-born remote sensing camera systems tend to be developed to have very high performances. They are developed to provide extremely small ground sample distance, wide swath width, and good MTF (Modulation Transfer Function) at the expense of big volume, massive weight, and big power consumption. Therefore, the camera system occupies relatively big portion of the satellite bus from the point of mass and volume. However, the camera systems for lunar exploration don't need to have such high performances. Instead, it should be versatile for various usages under various operating environments. It should be light and small and should consume small power. In order to be used for national program of lunar exploration, electro-optical versatile camera system, called MAEPLE (Multi-Application Electro-Optical Payload for Lunar Exploration), has been designed after the derivation of camera system requirements. A ground model of the camera system has been manufactured to identify and secure relevant key technologies. The ground model was mounted on an aircraft and checked if the basic design concept would be valid and versatile functions implemented on the camera system would worked properly. In this paper, results of design and functional test performed with the field campaigns and air-born imaging are introduced.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.216-220
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2007
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
The camera cellular phone has a large portion of cellular phone market in recent year. The variety of a customer demand makes a fast model change and the spatial resolution is changed from VGA to multi-mega pixel. The 1.3 mega pixel (MP) camera cellular phone was first released into the Korean market in October 2003. The major cellular phone companies released a 2MP camera cellular phone that supports zoom function and a 2MP camera cellular phone is settled down with the Korea cellular phone market. It makes a keen competition in price and demands automation for phone camera module. There is an increasing requirement for the automatic assembly to correspond to a fast model change. The hard automation techniques that rely on dedicated manufacturing system are too inflexible to meet this requirement. Therefore in this study, this system is designed with the flexibility concept in order to cope with phone camera module change. The system has a same platform that has X-Y-Z motion or X-Z motion with ${\mu}m$order accuracy. It has a special gripper according to the type of a component to be put together. If the camera model changes, the gripper may be updated to fit for the camera module. The controller of this system acquires the data sets that have the information about the assembly part by the tray. This information is obtained ahead of an inspection step. The controller excludes an inferior part to be assembled by using this information to diminish the inferior goods. The assembly jig used in this system has a function of self adjustment that reduces the tact time and also diminish the inferior goods. Finally, the intelligent assembly system for phone camera module will be designed to get a flexibility to meet model change and a high productivity with a high reliability.
현대 사회에서 영상 정보 통신 기술이 발전함에 따라서 영상 획득 및 대량 생산 기술도 급속히 발전하였지만 이를 이용한 범죄도 증가하여 범죄 예방을 위한 법의학 연구가 진행되고 있다. 영상 획득 장치에 대한 판별 기술은 많이 연구되었지만, 그 분야가 영상으로 한정되어 있다. 본 논문에서는 영상이 아닌 동영상에 대한 카메라 모델의 판별 기법을 제안한다. 기존의 영상을 학습한 모델을 사용하여 동영상의 프레임을 분석하였고, 동영상의 프레임 특성을 활용한 학습과 분석을 통하여 P 프레임을 활용한 모델의 우수성을 보였다. 이를 이용하여 다수결 기반 판별 알고리즘을 적용한 동영상에 대한 카메라 모델 판별 시스템을 제안하였다. 실험에서는 5개 비디오 카메라 모델을 이용하여 분석을 하였고, 각각의 프레임 판별에 대해 최대 96.18% 정확도를 얻었으며, 비디오 카메라 모델 판별 시스템은 각 카메라 모델에 대하여 100% 판별률을 달성하였다.
Determining whether an autonomous self-driving agent is in the middle of an intersection can be extremely difficult when relying on visual input taken from a single camera. In such a problem setting, a wider range of views is essential, which drives us to use three cameras positioned in the front, left, and right of an agent for better intersection recognition. However, collecting adequate training data with three cameras poses several practical difficulties; hence, we propose using data collected from one camera to train a three-camera model, which would enable us to more easily compile a variety of training data to endow our model with improved generalizability. In this work, we provide three separate fusion methods (feature, early, and late) of combining the information from three cameras. Extensive pedestrian-view intersection classification experiments show that our feature fusion model provides an area under the curve and F1-score of 82.00 and 46.48, respectively, which considerably outperforms contemporary three- and one-camera models.
This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
Camera calibration is an important part of machine vision and close-range photogrammetry. Since current calibration methods fail to obtain ideal internal and external camera parameters with limited computing resources on mobile terminals efficiently, this paper proposes an improved fast camera calibration method for mobile terminals. Based on traditional camera calibration method, the new method introduces two-order radial distortion and tangential distortion models to establish the camera model with nonlinear distortion items. Meanwhile, the nonlinear least square L-M algorithm is used to optimize parameters iteration, the new method can quickly obtain high-precise internal and external camera parameters. The experimental results show that the new method improves the efficiency and precision of camera calibration. Terminals simulation experiment on PC indicates that the time consuming of parameter iteration reduced from 0.220 seconds to 0.063 seconds (0.234 seconds on mobile terminals) and the average reprojection error reduced from 0.25 pixel to 0.15 pixel. Therefore, the new method is an ideal mobile terminals camera calibration method which can expand the application range of 3D reconstruction and close-range photogrammetry technology on mobile terminals.
A high-resolution camera is a precise optical system. Its vibrations during transportation and launch, together with changes in temperature and gravity field in orbit, lead to different degrees of defocus of the camera. Thermal refocusing is one of the solutions to the problems related to in-orbit defocusing, but there are few relevant thermal refocusing mathematical models for systematic analysis and research. Therefore, to further research thermal refocusing systems by using the development of a high-resolution micro-nano satellite (CX6-02) super-resolution camera as an example, we established a thermal refocusing mathematical model based on the thermal elasticity theory on the basis of the secondary mirror position. The detailed design of the thermal refocusing system was carried out under the guidance of the mathematical model. Through optical-mechanical-thermal integration analysis and Zernike polynomial calculation, we found that the data error obtained was about 1%, and deformation in the secondary mirror surface conformed to the optical index, indicating the accuracy and reliability of the thermal refocusing mathematical model. In the final ground test, the thermal vacuum experimental verification data and in-orbit imaging results showed that the thermal refocusing system is consistent with the experimental data, and the performance is stable, which provides theoretical and technical support for the future development of a thermal refocusing space camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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