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.
In this study we propose a method for 3D landform reconstruction and object modeling method by generating contour lines on the map using a depth sensor which abstracts characteristics of geological layers from the depth map. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust contour and object can be extracted. The algorithm suggested in this paper first abstracts the characteristics of each geological layer from the depth map image and rearranges it into the proper order, then creates contour lines using the Bezier curve. Using the created contour lines, 3D images are reconstructed through rendering by mapping RGB images of the visual camera. Experimental results show that the proposed method using depth sensor can reconstruct contour map and 3D modeling in real-time. The generation of the contours with depth data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy.
This study examines the game balance of the MOBA game genre, which was selected as a model item for the Asian Games. The "bird-eye view" was used for a more efficient representation of 3D modeling. Based on that, statistical analysis was conducted to present appropriate game camera settings and camera balance to match the competitive structure of the MOBA game. A review of the game camera settings reveals that 64° to 70° is the angle that minimizes the difference in vision between the two-player teams the most. Through a one-way ANOVA analysis, we found that the user ranking level and SVB value are closely related. Therefore, the factor of the regression equation using the SVB value must have a user ranking level. As a result of the optimized camera focus analysis of , the camera setting methods were classified into 3 types. For main action games, the recommended camera angle is 64°~66°, and the recommended camera focus is 11.2 mm~19.3 mm. For action and strategy games, the camera angle is 66°~68°, camera focus - 19.3 mm~27.3 mm. And lastly, for the main strategy game, the recommended camera angle is 68°~70°, and the camera focus is 27.3 mm~35.3 mm.
In this paper, we describe the modeling for the 3D robot laser scanning system consisting of a laser stripe projector, camera, and 5-DOF robot and propose its calibration method. Nonlinear radial distortion in the camera model is considered for improving the calibration accuracy. The 3D range data is calculated using the optical triangulation principle which uses the geometrical relationship between the camera and the laser stripe plane. For optimal estimation of the system model parameters, real-coded genetic algorithm is applied in the calibration process. Experimental results show that the constructed system is able to measure the 3D position within about 1mm error. The proposed scheme could be applied to the kinematically dissimilar robot system without losing the generality and has a potential for recognition for the unknown environment.
Park, Sung-Kee;Park, Jong-Suk;Kim, Munsang;Lee, Chong-won
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.34.5-34
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2002
In this paper we propose a new method for modeling indoor environment with stereo camera and suggest a localization method for mobile robot navigation on the basis of it. From the viewpoint of easiness in map building and exclusion of artificiality, the main idea of this paper is that environment is represented as global topological map and each node has omni-directional metric and color information by using stereo camera and pan/tilt mechanism. We use the depth and color information itself in image pixel as feature for environmental abstraction. In addition, we use only the depth and color information at horizontal centerline in image, where optical axis is passing. The usefulness of this m...
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권4호
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pp.466-471
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2010
We have proposed a method to detect and track moving ships using position from Radar and image processor. Real-time segmentation of moving regions in image sequences is a fundamental step in the radar-camera integrated system. Algorithms for segmentation of objects are implemented by composing of background subtraction, morphologic operation, connected components labeling, region growing, and minimum enclosing rectangle. Once the moving objects are detected, tracking is only performed upon pixels labeled as foreground with reduced additional computational burdens.
This paper describes the camera caliberation based-neural network with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distoriton causes an 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 aclibration is illustrated by simulation and experiment.
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.
본 연구는 실내 영상을 저비용으로 취득할 수 있는 회전식 스테레오 프레임 카메라 시스템을 제안하고 이를 이용해 생성한 실내 3차원 모델의 정확도를 평가하였다. 하나의 실험 대상지를 선정하여 제안한 시스템과 토탈스테이션을 이용하여 각각 영상과 기준점 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터로부터 다양한 조합의 입력 데이터를 상용 사진측량 소프트웨어로 처리하여 실내 3차원 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 정성적, 정량적인 분석을 통해 제안한 시스템을 이용한 실내 3차원 모델링 가능성을 평가하였다. 그 결과 제안한 시스템을 이용하여 생성한 실내 3차원 모델은 높지 않은 정확도를 요구하는 실내 서비스에 활용될 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라모델링 기법을 제시하고 있다 제시한 기법은 영상보조파일로부터 궤도자료, 센서의 촬영각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델을 통해 기존의 방법에 비해 적은 한 두개 정도의 지상기준점으로 영상화소 수준의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상라인방향으로 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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