다양한 분야에서 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 많은 고해상도 인공위성이 발사되고 있으며 발사예정에 있다. 본 논문은 DEM과 항공사진영상을 이용하여 임의의 궤도정보와 자세정보를 가지는 인공위성에 대하여 모의위성영상을 제작할 수 있는 두 가지 방법을 제안하였다. 제작된 모의위성영상의 센서모델에서 자세는 변화가 없는 것으로 가정하였고, 투영중심의 위치는 위성의 진행방향에 따라 변화하는 모델을 사용하였다. 또한 자세와 위치에 변화를 준 모의위성영상을 제작하여 입체시 가능성을 실험하였으며, 제작된 모의위성영상의 정확도를 검증하기 위해 공간전방 교회를 이용하여 검증하였다.
Image semantic segmentation and dehazing are key tasks in the computer vision. In recent years, researches in both tasks have achieved substantial improvements in performance with the development of Convolutional Neural Network (CNN). However, most of the previous works for semantic segmentation assume the images are captured in clear weather and show degraded performance under hazy images with low contrast and faded color. Meanwhile, dehazing aims to recover clear image given observed hazy image, which is an ill-posed problem and can be alleviated with additional information about the image. In this work, we propose a deep multi-task network for simultaneous semantic segmentation and dehazing. The proposed network takes single haze image as input and predicts dense semantic segmentation map and clear image. The visual information getting refined during the dehazing process can help the recognition task of semantic segmentation. On the other hand, semantic features obtained during the semantic segmentation process can provide cues for color priors for objects, which can help dehazing process. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed multi-task approach, showing improved performance compared to the separate networks.
The increase in vehicle purchases worldwide is having a very significant impact on the availability of parking spaces. In particular, since it is difficult to secure a parking space in an urban area, it may be of great help to the driver to check vehicle parking information in advance. However, the current parking lot information is still operated semi-manually, such as notifications. Therefore, in this study, we propose a system for detecting a parking space using a relatively simple image processing method based on an image taken from the sky and evaluate its performance. The proposed method first converts the captured RGB image into a black-and-white binary image. This is to simplify the calculation for detection using discrete information. Next, a morphological operation is applied to increase the clarity of the binary image, and a template mask in the form of a bounding box indicating a parking space is applied to check the parking state. Twelve image samples and 2181 total of test, were used for the experiment, and a threshold of 40% was used to detect each parking space. The experimental results showed that information on the availability of parking spaces for parking users was provided with an accuracy of 95%. Although the number of experimental images is somewhat insufficient to address the generality of accuracy, it is possible to confirm the possibility of parking space detection with a simple image processing method.
A tele-operated robot should be used to maintain and inspect nuclear power plants to reduce the radiation exposure to the human operators. During an overhaul of the nuclear power plants in Korea, a ROV(Remotely Operated Vehicle) may enter a cold-leg connected to the reactor to examine the state of the thermal sleeve and it's position in the safety injection nozzle. To measure the positions of the thermal sleeve or scratches from the video images captured during the examination, the camera parameters should be identified. However, the focal length of the CCD camera could be increased to a close up of the target and the aspect ratio and the center of the image could also be varied with capturing devices. So, it is desired to self-calibrated the intrinsic parameters of the camera and capturing device with the video images captured during the examination. In the video image of the safety injection nozzle, two or more circular grooves around the nozzle are shown as ellipse contours. In this paper, we propose a camera self-calibration method using a single image containing two circular grooves which are the greatest circles of the cylindrical nozzle whose radius and distance are known.
A key component of autonomous navigation of intelligent home robot is localization and map building with recognized features from the environment. To validate this, accurate measurement of relative location between robot and features is essential. In this paper, we proposed relative localization algorithm based on 3D reconstruction of scale invariant features of two images which are captured from two parallel cameras. We captured two images from parallel cameras which are attached in front of robot and detect scale invariant features in each image using SIFT(scale invariant feature transform). Then, we performed matching for the two image's feature points and got the relative location using 3D reconstruction for the matched points. Stereo camera needs high precision of two camera's extrinsic and matching pixels in two camera image. Because we used two cameras which are different from stereo camera and scale invariant feature point and it's easy to setup the extrinsic parameter. Furthermore, 3D reconstruction does not need any other sensor. And the results can be simultaneously used by obstacle avoidance, map building and localization. We set 20cm the distance between two camera and capture the 3frames per second. The experimental results show :t6cm maximum error in the range of less than 2m and ${\pm}15cm$ maximum error in the range of between 2m and 4m.
본 논문은 원격 제어 장치 및 이를 포함하는 디스플레이 원격 제어 시스템에 관한 것이다. 본 논문에 따른 원격 제어 장치는 VOD 등을 위한 마우스 기능과 리모트 콘트롤러 기능을 갖는 와이어리스 원격 포인팅 디바이스이다. 본 장치는 디스플레이장치와의 통신을 위한 신호송신부와 본체 바디 및 상기 본체 바디의 전방의 이미지를 촬상하기 위한 이미지 촬상부로 구성된다. 촬상된 이미지를 분석하여, 전방에 대한 본체 바디의 상대적 움직임의 크기를 나타내는 움직임 데이터를 산출하고, 산출된 움직임데이터를 신호 송신부를 통해 외부 디스플레이장치로 송신하여 외부 디스플레이 장치의 마우스 커서가 이동하도록 제어하는 제어부를 포함한다. 원격 제어 장치에서 전방의 이미지를 촬상하고 이를 분석하여, 전방에 대한 상대적인 움직임에 따라 마우스 커서를 이동시킬 수 있다. 따라서 사용자의 입장에서 만족도를 높인 제품 설계로 제조원가를 절감할 수 있고 특허와 신 설계방식을 이용해서 유비쿼터스 방송 시스템의 원격제어시스템에 획기적인 발전을 이룰 수 있는 계기가 될 것이다.
Light field 카메라를 이용하여 영상을 취득한 후 다양한 응용 프로그램으로 확장이 가능한 4차원 light field 영상은 일반적인 2차원 공간영역(spatial domain)과 추가적인 2차원 각영역(angular domain)으로 구성된다. 그러나 이러한 4차원 light field 영상을 유한한 해상도를 가진 2차원 CMOS 센서로 취득하므로 저해상도의 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4차원 light field 영상에 적합한 딕셔너리 학습 기반(dictionary learning-based) 초해상도(superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 4차원 light field 영상으로부터 추출한 많은 수의 4차원 패치(patch)들을 바탕으로 딕셔너리를 구성 및 훈련하며, 학습된 딕셔너리를 바탕으로 저해상도 입력 영상의 해상도를 향상시키는 과정을 수행한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역과 각영역의 해상도를 동시에 각각 2배 향상시킨다. 실험에 사용된 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro에서 취득하였고 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증한다.
본 논문은 스마트폰에서 디스플레이-캡쳐 영상의 왜곡 분석에 기반한 모바일 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 워터마크 삽입을 위해 웨이브릿 변환 영역에서 주파수 대역의 특성을 이용하여 랜덤시퀀스를 구성한다. 웨이블릿 변환 후 선택된 부대역의 각 블록 계수와 랜덤시퀀스를 계수비교합산법(Coefficients Comparative Sum, CCS)으로 계산하고, 삽입 임계값을 이용하여 반복적으로 워터마크를 삽입하여 워터마크 강도를 높인다. 디스플레이-캡쳐 과정에서 발생하는 왜곡을 보정하기 위해 영상 외부에 프레임을 추가하며, 이를 검출함으로써 워터마크 동기를 맞춘다. 또한 프레임 임계값 설정을 위해 반복적 적응 임계값을 사용하여 프레임 검출율을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법은 $256{\times}256$ 크기의 표준 디지털 영상에 206 bits의 정보를 삽입하여 PSNR이 평균 약 41.42 dB를 나타내었다. 또한 디스플레이-캡쳐 영상의 워터마크 추출 실험에서, 캡쳐된 영상의 97% 이상에서 프레임 교차점을 정확히 인식하였으며, 비트에러율이 평균 약 3.73%을 기록하여, 기존 Pramila 방법에 비해 비트에러율이 70% 이상 향상되었다.
본 논문은 원격 제어 장치 및 이를 포함하는 디스플레이 원격 제어 시스템에 관한 것이다. 본 논문에 따른 원격 제어 장치는 VOD 등을 위한 마우스 기능과 리모트 콘트롤러 기능을 갖는 와이어리스 원격 포인팅 디바이스이다. 본 장치는 디스플레이장치와의 통신을 위한 신호 송신부와 본체 바디 및 상기 본체 바디의 전방의 이미지를 촬상하기 위한 이미지 촬상부로 구성된다. 촬상된 이미지를 분석하여, 전방에 대한 본체 바디의 상대적 움직임의 크기를 나타내는 움직임 데이터를 산출하고, 산출된 움직임데이터를 신호 송신부를 통해 외부 디스플레이장치로 송신하여 외부 디스플레이장치의 마우스 커서가 이동하도록 제어하는 제어부를 포함한다. 원격 제어장치에서 전방의 이미지를 촬상하고 이를 분석하여, 전방에 대한 상대적인 움직임에 따라 마우스 커서를 이동시킬 수 있다. 따라서 사용자의 입장에서 만족도를 높인 제품 설계로 제조원가를 절감할 수 있고 특허와 신 설계방식을 이용해서 유비쿼터스 방송시스템의 원격제어시스템에 획기적인 발전을 이룰 수 있는 계기가 될 것이다.
본 논문에서는 임의의 모양, 크기, 및 초점 거리를 가지는 렌즈들의 불규칙한 배열을 통과하여 저장되는 영상으로부터 원본 2차원 객체의 모양을 복원하는 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 먼저 단일 물체점의 위치를 바꾸어가며 불규칙 렌즈 배열을 통한 촬영을 수행하여 각 물체점 위치에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상들을 확보한다. 이와 같은 각 물체점별 불규칙 렌즈 배열 영상들을 임의의 모양을 가지는 2차원 물체에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상과 비교하여 유사도를 산출함으로써 임의의 모양을 가지는 2차원 물체를 복원한다. 실험 결과를 통하여 원본 물체를 인식할 수 있는 수준으로 물체의 복원이 가능함을 확인하였다. 추후 보다 높은 해상도의 복원과 3차원 물체로의 확장을 위한 추가 연구가 필요함도 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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