Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.
Recently, Image processing has been used in many areas. In the image processing techniques that a lot of research is tracking of moving object in real time. There are a number of popular methods for tracking an object such as HOG(Histogram of Oriented Gradients) to track pedestrians, and Codebook to subtract background. However, object extraction has difficulty because that a moving object has dynamic background in the image, and occurs severe lighting changes. In this paper, we propose a method of object extraction using depth image and color image features based on ROI(Region of Interest). First of all, we look for the feature points using the color image after setting the ROI a range to find the location of object in depth image. And we are extracting an object by creating a new contour using the convex hull point of object and the feature points. Finally, we compare the proposed method with the existing methods to find out how accurate extracting the object is.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.2
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pp.15-19
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2008
In this paper, we propose a new algorithm of image depth detection using motion estimation and object tracking. In industry, robots are used for automobile, conveyer system, etc. But, these have much necessary time. Thus, in this paper, we develop the efficient method of image depth detection based on motion estimation and object tracking.
Na, Seo Hyeon;Lee, Su Won;Kim, Joo Won;Byeon, Seong Joon
Journal of Korean Society of Water Science and Technology
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v.26
no.6
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pp.133-142
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2018
Increasing localized torrential rainfall caused by abnormal climate are making higher damage to human and property through urban inundation So The need of preventive measures is being highlighted. In this study, the methodology for calculating flood depth in domestic water map using an interpolation method in order to utilizing the results of flood analysis provided only in the form of a report is suggested. In the Incheon Metropolitan City S area as the test-bed, the flood depth was calculated using the interpolating the actual flood analysis by image and verification was performed. Verification results showed that the error rate was 5.2% for the maximum flooding depth, and that the water depth value was compared to 10 random points, which showed a difference of less than 0.030 m. Also, as the results of the flood analysis were presented in various ways, the flood depth was extracted from the image of the result of the flood analysis, which changed the presentation method, and then compared and analyzed. The results of this study could be available for the use of basic data from the research on the urban penetration of domestic consumption and for decision-making of policy.
In virtual reality, there are increasing qualitative development in service technologies for realtime interaction system development, 3- dimensional contents, 3D TV and augment reality services. These services experience difficulties to generate depth value that is essential to recover 3D space to form solidity on existing contents. Hence, research for the generation of effective depth-map using 2D is necessary. This thesis will describe a shortcoming of an existing depth-map generation for the recovery of 3D space using 2D image and will propose an enhanced depth-map generation algorithm that complements a shortcoming of existing algorithms and utilizes the definition of depth direction based on the vanishing point within image.
The conventional methods using color signal for tracking the movement of the object require a lot of calculation and the performance is not accurate. In this paper, we propose a method to effectively track the moving objects using the depth information from a depth camera. First, it separates the background and the objects based on the depth difference in the depth of the screen. When an object is moved, the depth value of the object becomes blurred because of the phenomenon of Motion Blur. In order to solve the Motion Blur, we observe the changes in the characteristics of the object (the area of the object, the border length, the roundness, the actual size) by its velocity. The proposed algorithm was implemented in the simulation that was applied directly to the tracking of a golf ball. We can see that the estimated value of the proposed method is accurate enough to be very close to the actual measurement.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.1
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pp.141-150
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2013
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
One of the classic research problems in computer vision is that of stereo, i.e., the reconstruction of three dimensional shape from two or more images. This paper deals with the problem of extracting depth information of non-rigid dynamic 3D scenes from general 2D video sequences taken by monocular camera, such as movies, documentaries, and dramas. Depth of the blocks are extracted from the resultant block motions throughout following two steps: (i) calculation of global parameters concerned with camera translations and focal length using the locations of blocks and their motions, (ii) calculation of each block depth relative to average image depth using the global parameters and the location of the block and its motion, Both singular and non-singular cases are experimented with various video sequences. The resultant relative depths and ego-motion object shapes are virtually identical to human vision.
A liquid-liquid extraction followed by evaporative concentration method was used to determine the concentration of normal, or straight chain, saturated hydrocarbons (NSH) $(C_{10}\;to\;C_{24})$ and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) here defined as: fluorene, anthracene, pyrene, chrysene and perylene, in the Buriganga River water of Bangladesh. Samples were collected from 5 and 25 cm depth of water at the southern, middle and northern parts of the river at Postogolla, Sadarghat and Sowarighat stations. Hydrocarbons were extracted from 450 mL of water into 75 mL n-hexane and then concentrated into 1 or 2 mL solution by evaporation. These solutions were analyzed by gas chromatography. The highest and lowest concentrations were determined as $257\;{\mu}gL^{-1}\;for\;C_{13}\;and \;0.24\;{\mu}g\;L^{-1}\;for\;C_{22}$ at 5 ㎝ depth of water, at the northern part of the Sowarighat and southern part of the Postogolla, respectively. This method could allow the analysis of water for $C_{22}$ as low as $0.24\;{\mu}g\;L^{-1}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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