In this paper, we propose a neural-network that detects moving objects in an image using a diffusion neural network. The proposed neural network is improved by adding a self loop to diffusion layer to remove the noise in an image and to reduce the detection of phantom edge. Computer simulation with real images show that the proposed neural network can extract edges of moving object efficiently.
Our paper proposes a novel moving object tracking scheme for biped robot using a single camera. For walking control of a biped robot we analyze the dynamics of a three-dimensional inverted pendulum model. This analysis leads us a simple linear dynamics. And, the control parameter of the biped robot is derived from the feedback signal which converges the position of a image feature to the feature position of a desired image and the feedforward signal which compensates the motion component due to the moving object.
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.
In this paper, we address the problem of controlling an end-effector to track and grab a moving target using the visual servoing technique. A visual servo mechanism based on the image-based servoing principle, is proposed by using visual feedback to control an end-effector without calibrated robot and camera models. Firstly, we consider the control problem as a nonlinear least squares optimization and update the joint angles through the Taylor Series Expansion. And to track a moving target in real time, the Jacobian estimation scheme(Dynamic Broyden's Method) is used to estimate the combined robot and image Jacobian. Using this algorithm, we can drive the objective function value to a neighborhood of zero. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulation results for a six degree of freedom robot are presented.
Recently, CMOS image sensor is rapidly used as an image capture device such as mobile phone or notebook PC. Because of poor quality of image by CMOS image sensor, ISP is essential step to improve image quality. In this paper, we implemented and simulated ISP algorithm for real time moving picture of CMOS image sensor. Especial Iy, we concentrated on color interpolation, which extracts three color component from uncompleted color information. Several algorithms for color interpolation are implemented and analyzed to acquire a good quality of picture. Finally, we proposed an improved algorithm and confirmed the effectiveness by experimental simulation results.
In this paper, we explained the relation between evaluating display device and emotional image quality evaluation in human perceptual view. It is also suggested two emotional image quality evaluation method of display reflecting human visual function. One is the color space of CIECAM02 and the other is capturing moving image. It is necessary to standardize the evaluation methods of image quality based on emotional evaluation.
최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.
This paper proposes an enhanced Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm based on matching laser image and Extended Kalman Filter (EKF). In general, laser information is one of the most efficient data for localization of mobile robots and is more accurate than encoder data. For localization of a mobile robot, moving distance information of a robot is often obtained by encoders and distance information from the robot to landmarks is estimated by various sensors. Though encoder has high resolution, it is difficult to estimate current position of a robot precisely because of encoder error caused by slip and backlash of wheels. In this paper, the position and angle of the robot are estimated by comparing laser images obtained from laser scanner with high accuracy. In addition, Speeded Up Robust Features (SURF) is used for extracting feature points at previous laser image and current laser image by comparing feature points. As a result, the moving distance and heading angle are obtained based on information of available points. The experimental results using the proposed laser slam algorithm show effectiveness for the SLAM of robot.
이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
EO TGP(Electro-Optical Targeting Pod) is an optical tracking system which has various functions such as target tracking and image stabilization and LOS(Line of Sight) change. Especially, it is very important to move the LOS into a interest point for joystick command. When pilot move joystick in order to observe different scene, EO TGP gimbals should be operated properly. Generally, most EOTS just operate corresponding gimbal for joystick command. For example, if pilot input horizontal command in order to observe right hand screen, it just drive azimuth gimbal at any position. But in the screen, the image dosen't move in a horizontal direction because gimbal structure is Euler angle. And image rotation is occurred by elevation gimbal angle. So we need to move Pitch gimbal. So in the paper, we designed LOS moving algorithm which convert LOS command to gimbal velocity command to move LOS properly. We modeled a differential kinematic equation and then change the joystick command into velocity command of gimbals. This algorithm generate velocity command of each gimbal for same horizontal direction command. Finally, we verified performance through MATLAB/Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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