본 논문은 자율주행 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 장애물을 인식하기 위해 적외선센서와 카메라를 활용하였다. 적외선센서는 장애물까지의 거리를 측정하고, 카메라로 촬영한 영상을 통해 장애물의 폭을 파악하였다. 장애물 폭을 계산하기 위해 이진화 처리, 윤곽선 검출 및 최소면적 직사각형 기법을 사용하였다. 장애물까지 거리와 장애물 폭을 이용하여 회피 각도를 계산하고, 이 회피 각도는 조향 제어에 적용하였다. 제안한 장애물 회피 알고리즘을 자율주행 로봇에 탑재하여 실험을 수행하였고, 적외선센서만을 사용한 경우에 비해 장애물 폭이 30cm일 때 회피 시간을 최대 8.5초 단축하였다.
The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l1-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.
This study was developed image processing algorithm for recognition of few teats of a cow in the image using black and white camera attached with infrared filter. Spectroscopic analysis was used for selection of a NIR filter to separate teats from udder skin in the image captured. To verify the performance of image processing algorithm was developed and NIR filter was selected, carried out an experiment with cows. NIR band-pass filter was used to pass the 975nm band of light spectrum. The image processing algorithm was developed could recognize all teats and the process time was 0.9 second to recognize the all teats and to acquire end position of teats.
In this paper, we propose multi-scale infrared target detection algorithm with varied filter size using integral image. Filter based target detection is widely used for small target detection, but it doesn't suit for large target detection depending on the filter size. When there are multi-scale targets on the sky background, detection filter with small filter size can not detect the whole shape of the large targe. In contrast, detection filter with large filter size doesn't suit for small target detection, but also it requires a large amount of processing time. The proposed algorithm integrates the filtering results of varied filter size for the detection of small and large targets. The proposed algorithm has good performance for both small and large target detection. Furthermore, the proposed algorithm requires a less processing time, since it use the integral image to make the mean images with different filter sizes for subtraction between the original image and the respective mean image. In addition, we propose the implementation of real-time embedded system using FPGA.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
원격탐측은 초기에는 자연현상이나 지표대상물의 개략적인 분포와 변화를 추출하는데 사용되어 왔으나 최근에는 식물의 분광특성을 이용한 농업조사, 산림조사나 지하자원탐사, 해양상의 수온 및 해류분포조사, 기상조사 등 많은 분야에 응용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 원격탐측의 많은 응용분야 중에서 해양으로 배출되는 공장온배수의 확산범위를 조사하기 위하여 지구자원 탐사위성인 LANDSAT-5호에 탑재되어 있는 TM에 의해 얻어진 영상과 지상탐측기인 열적외주사기 Thermo Tracer에 의해 얻어진 열적외 영상을 이용하였다. LANDSAT TM영상의 Band 6은 열적외 Band로서 NASA의 CSFC에서 제공한 변환식 및 사후검정값을 이용하여 Band 6의 gray level값으로부터 해수온도 분포를 추출하였으며, Thermo Tracer의 열적외 영상은 TH1100 Series의 Processing mode를 이용하여 온도분포를 얻었다. 이와 같은 영상을 분석한 결과 근해의 수심이 얕은 지역의 해수온도는 담수온도와 내륙온도의 영향을 크게 받고 있음을 알 수 있었으며, 온배수의 확산범위 및 면적을 시각적 및 정량적으로 나타낼 수 있었다. 또한 열적외선 주사영상을 이용하여 보다 세부적인 확산범위를 제시할 수 있었으며 LANDSAT영상결과와 거의 동일한 결과를 나타냄을 알 수 있다.
본 논문에서는 기계적인 조작 장치 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 에어 인터페이스 시스템 구현을 위해 먼저 적외선의 전반사 원리를 이용하였으며, 이후 획득된 적외선 영상에서 손 영역을 분할한다. 매 프레임에서 분할된 손 영역은 이벤트 처리를 위한 손동작 인식부의 입력으로 사용되고, 최종적으로 개별 제어 이벤트에 맵핑된 손동작 인식을 통하여 일반적인 제어를 수행하게 된다. 본 연구에서는 손영역 검출과 추적, 손동작 인식과정을 위해 구현되어진 영상처리 및 인식 기법들이 소개되며, 개발된 에어 인터페이스 시스템은 길거리 광고, 프레젠테이션, 키오스크 등의 그 활용성이 매우 클 것으로 기대된다.
In this paper, the degradation evaluation method of VLC (Visible Light Communication) wireless module after high dose rate gamma-ray irradiation using the thermal infrared camera is proposed. First, the heating characteristics of the active devices embedded in the VLC wireless module during the condition of normal operation is monitored by thermal infrared camera. By the image processing technique, the trends of the intensity of the heat emitted by the active devices are calculated and stored. The feature of the blob area including the area of the active devices in the thermal infrared image is extracted and stored. The feature used in this paper is the mean value of the gray levels in the blob area. The same VLC module has been gamma irradiated at the dose rate of about 4.0 kGy/h during 72 hours up to a total dose of 288 kGy. And then, the heating characteristics of the active devices embedded in the VLC wireless module after high dose gamma ray irradiation is observed by thermal infrared camera. The high dose gamma-ray induced degradation of the active devices embedded in the VLC module was evaluated by comparing the mean value of the blob area to the one of the same blob area of the VLC module before the gamma ray irradiation.
Thermal imaging is mainly used in military equipment required for night observation. In particular, technologies of uncooled thermal imaging detectors are being developed as applied to low-cost night observation system. Many system integrators require different specifications of the uncooled thermal imaging camera but their development time is short. In this approach, EOSYSTEM has developed a small size, TEC-less uncooled thermal imaging camera module with $32{\times}32mm$ size and low power consumption. Both domestic detector and import detector are applied to the EOSYSTEM's thermal imaging camera module. The camera module contains efficient infrared image processing algorithms including : Temperature compensation non-uniformity correction, Bad/Dead pixel replacement, Column noise removal, Contrast/Edge enhancement algorithms providing stable and low residual non-uniformity infrared image.
Near-infrared (NIR) sensing technology using CMOS image sensors is used in many applications, including automobiles, biological inspection, surveillance, and mobile devices. An intuitive way to improve NIR sensitivity is to thicken the light absorption layer (silicon). However, thickened silicon lacks NIR sensitivity and has other disadvantages, such as diminished optical performance (e.g. crosstalk) and difficulty in processing. In this paper, a pixel structure for NIR sensing using a stacked CMOS image sensor is introduced. There are two photodetection layers, a conventional layer and a bottom photodiode, in the stacked CMOS image sensor. The bottom photodiode is used as the NIR absorption layer. Therefore, the suggested pixel structure does not change the thickness of the conventional photodiode. To verify the suggested pixel structure, sensitivity was simulated using an optical simulator. As a result, the sensitivity was improved by a maximum of 130% and 160% at wavelengths of 850 nm and 940 nm, respectively, with a pixel size of 1.2 ㎛. Therefore, the proposed pixel structure is useful for NIR sensing without thickening the silicon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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