This paper proposes a photorealistic real-time dense 3D mapping system that utilizes a neural network-based image enhancement method and mesh-based map representation. Due to the characteristics of the underwater environment, where problems such as hazing and low contrast occur, it is hard to apply conventional simultaneous localization and mapping (SLAM) methods. At the same time, the behavior of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is computationally constrained. In this paper, we utilize a neural network-based image enhancement method to improve pose estimation and mapping quality and apply a sliding window-based mesh expansion method to enable lightweight, fast, and photorealistic mapping. To validate our results, we utilize real-world and indoor synthetic datasets. We performed qualitative validation with the real-world dataset and quantitative validation by modeling images from the indoor synthetic dataset as underwater scenes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
Mixed and augmented reality technique deals with mixing content between real world and virtual world containing augmented reality and augmented virtuality excluding of pure real and pure virtual world. In mixed and augmented reality, if a live actor and entity moving in real world can be embedded more naturally in 3D virtual world, various advanced applications such 3D tele-presence, 3D virtual experience education and etc can be serviced. Therefore, in this paper, we propose a standard model which is supporting to embed the live actor and entity into 3D virtual space, and to interact with each other. And also the natural embedding and interaction of live actor and entity can be performed based on the proposed model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.3
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pp.1-8
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2017
Recently, the development of the head mounted display (HMD) device has attracted a great deal of attention to the actual contents. Especially, Augmented Reality (AR), which is a mixture of actual information and virtual world information, is focused on. AR HMD is able to interact by arranging virtual objects in real space through spatial recognition using depth camera. In order to naturally mix virtual space with real space, it is necessary to develop a technology for realizing spatial mapping information with high accuracy. The purpose of this paper is to evaluate the optimal configuration of augmented reality application program by realizing accurate spatial mapping information when mapping a real space and an object placement environment using HoloLens. To do this, we changed the spatial mapping information in real space to three levels, which are the number of meshes used in cubic meters to scan step by step. After that, it was compared with the 3D model obtained by changing the actual space and mesh number. Experimental result shows that the higher the number of meshes used in cubic meters, the higher the accuracy between real space and spatial mapping. This paper is expected to be applied to augmented reality application programs that require scanning of highly mapped spatial mapping information.
Pipe inspection has a great importance to ensure safety for the nuclear power plant. In this paper, we designed visual inspection module for the tube internal, which diameter is 15${\sim}$20mm. And we made inspection module which consisted of CCD camera and light. And the relation between image and real world coordinate is established. Image processing is performed to calculate mapping parameter and analyze the size of defect. For the calculation of mapping parameter, experiment is performed using grid type test pattern. Acquired image is processed to extract image coordinate. Edge detection, thresholding, median filtering and morphology filtering is applied to extract grid pattern. Extracted image coordinate is used to calculate image to real world mapping. Lens distortion was considered and corrected to get exact data. Coordinate transformation data is provided for the users to recognize easily. Experiment was performed using grid type test pattern, we extracted lens distortion parameter and real coordinate of defect point. Radial distortion of lens was corrected but tangential distortion was not considered. As continuum to this study, the tangential distortion of lens is considered and improvement of analy zing technique for the tube internal be explored continuously.
In these days, small devices like smartphones, TV, and projectors are popular, and they are being developed rapidly. The projector is being used in cinema and exhibition because it makes a big screen. This feature makes new expression named projection-mapping in art world. Projection-mapping is being utilized extensively in stages of performances, and it use variety of shape's screens. But projection-mapping has limitation in space. So in this paper, we propose new performance system for projection-mapping and it make possible to overcome many difficulties. Also, we discuss the result of using the system in actual performance. We hope to develop the utilization of projection-mapping in performance.
In this Paper, we Propose web-based Media GIS architecture using 3D geographical database and GPS-related data resulted from 45-Van. We introduce a novel interoperable geographical data service concept; so-called, Virtual World Mapping (VWM) that can map 3D graphic world with real-world video. Our proposed method can easily retrieve geographical information and attributes to reconstruct 3D virtual space according to certain frame in video sequences. Our proposed system architecture also has an advantage that can provide geographical information service with video stream without any image processing procedures. In addition to, describing the details of our components, we present a Media GIS web service system by using GeoVideoServer, which performs VWM technique.
Tone mapping operator is designed to reproduce visibility of real-world scenes such as HDR images on limited dynamic range display devices. This paper presents and implements compare and to estimate some tone mapping algorithms commonly used. The evaluation is performed by applying tone mapping operators on 7 HDR images, and by presenting the results with subjective estimation. Reinhard tone mapping algorithm is the best in the visual experimental results. The goal of this work is to discuss what is visible of high dynamic range on a normal display device and to determine to which better algorithm is. This work motivates us to make more progress through the new proposal of tone mapping operator on future work.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.4
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pp.213-220
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2017
This study examines the limitations of existing crime mapping that relies mainly on reported crime data, suggests a crime mapping method based on experts' and users' assessments of a neighborhood environment as an alternative approach, and conducts a case study on a real-world site by applying the suggested approach. According to the results of the case analysis, while the areas adjoining arterial roads with heavy pedestrian traffic were shown as high crime risk areas in the crime map based on actual reported crime data, the areas adjoining local roads with low pedestrian traffic were high-risk areas in the crime risk area map based on experts' and residents' evaluations. This study makes a contribution to the field in that it demonstrates the detailed application process of crime risk area mapping according experts' and residents' evaluations, compares the results with those of an existing crime map, and finally shows that the former can function as a complement to the latter.
Building autonomous robots have been a central objective of research in artificial intelligence. The development of techniques for autonomous navigation in real environment consist one of the main tendencies of the current researches about Robotics. An important problem in autonomous navigation is the necessity of dealing with a great amount of uncertainties inherent to the real environments. The paraconsistent logic has characteristics that make it become an adequate tool to solve this problem. In this work, it is proposed a technique of mapping the real world in the navigation of an autonomous robot using the paraconsistent logic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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