Tapullima, Jonathan;Sim, Hyung Woo;Kweon, Jin Hwe;Choi, Jin Ho
Composites Research
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v.32
no.2
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pp.102-107
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2019
Several studies related to reinforce composites structures in the through thickness direction have been developed along the years. As follows, in this study a new reinforced process is proposed based on previous experimental results using a novel stitching process in T-joints and one-stitched specimens. It was established the need to perform more analysis under standard test methods to obtain a better understanding. FEM analysis were compared after performed mode I interlaminar fracture toughness test, using different stitching patterns to analyze the through thickness strength with reference laminates without stitching. The stitching patterns were defined in $2{\times}2$ and $3{\times}3$, where the upper and lower head of the non-continuous stitching process (I-Fiber) has proven to influence in a higher through thickness strength of the laminate. In order to design the numerical model, cohesive parameters were required to define the surface to surface bonding elements using the cohesive zone method (CZM) and simulate the crack opening behavior from the double cantilever beam (DCB) test.
There is growing interest in ultra-high-resolution content that gives a more realistic sense of presence than existing broadcast content. However, in order to provide ultra-high-resolution contents in existing broadcast services, there are limitations in view angle and resolution of the image acquisition device. In order to solve this problem, many researches on stitching, which is an image synthesis method using a plurality of input devices, have been conducted. In this paper, we propose method of dynamic object based video stitching using minimal error seam in order to overcome the temporal invariance degradation of moving objects in the stitching process of horizontally oriented videos.
This paper proposes a method to generate panoramic images by combining conventional feature extraction algorithms (e.g., SIFT, SURF, MPEG-7 CDVS) with sensed data from an inertia sensor to enhance the stitching results. The challenge of image stitching increases when the images are taken from two different mobile phones with no posture calibration. Using inertia sensor data obtained by the mobile phone, images with different yaw angles, pitch angles, roll angles are preprocessed and adjusted before performing stitching process. Performance of stitching (e.g., feature extraction time, inlier point numbers, stitching accuracy) between conventional feature extraction algorithms is reported along with the stitching performance with/without using the inertia sensor data.
In whole spine radiography using the stitching technique, overlapping parts occur in the process of synthesizing the three segmented images, so some anatomical structures may be repeatedly exposed, and it has been thought that the dose increases as the scan range increases. However, in the whole spine radiography using the stitching technique in this study, under the condition that the stitching range is taken in the same three splits, the overlapping area decreases as the stitching range increases, so in the case of breasts included in the overlapping range, the dose value decreased by almost half as the stitching range increased from 90 cm to 105 cm. During spinal full-length radiological examination using the stitching method, an appropriately long stitching range could be set to reduce the exposure dose of the breast.
Immersive media videos, such as panorama and 360-degree videos, must provide a sense of realism as if the user visited the space in the video, so they should be able to represent the reality of the real world. However, in panorama and 360-degree videos, objects appear to overlap or disappear due to parallax between cameras, and such parallax distortion may interfere with immersion of the user's content. Accordingly, although many video stitching algorithms have been proposed to overcome parallax distortion, parallax distortion still occurs due to the low performance of the Object detection module and limitations of the Seam generation method. Therefore, this paper analyzes the limitations of the existing video stitching technology and proposes a method for detecting and correcting parallax distortion of video stitching using the LDPM (Local Differential Pixel Mean) image evaluation method that overcomes the limitations of the video stitching technique.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.10
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pp.957-966
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2014
Video Stabilization For Vehicular Applications Is An Important Method Of Removing Unwanted Shaky Motions From Unstable Videos. In This Paper, An Improved Video Stabilization Method With Image Stitching Has Been Proposed. Scale Invariant Feature Transform (Sift) Matching Is Used To Calculate The New Position Of The Points In Next Frame. Image Stitching Is Done In Every Frame To Get Stabilized Frames To Provide Stable Video As Well As A Better Understanding Of The Previous Frame'S Position And Show The Surrounding Objects Together. The Computational Complexity Of Sift (Scale-Invariant Feature Transform) Is Reduced By Reducing The Sift Descriptors Size And Resticting The Number Of Keypints To Be Extracted. Also, A Modified Matching Procedure Is Proposed To Improve The Accuracy Of The Stabilization.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.2
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pp.118-126
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2014
In this paper, a new method is proposed for the five-degree-of-freedom precision alignment and stitching of three-dimensional surface-profile data sets. The control parameters for correcting thealignment error are calculated from the surface profile data for overlapped areas among the adjacent measuring areas by using the "least squares method" and "maximum lag position of cross correlation function." To ensure the alignment and stitching reliability, the relationships betweenthe alignment uncertainty, overlapped area, and signal-to-noise level of the measured profile data are investigated. Based on the results of this uncertainty analysis, an appropriate size is proposed for the overlapped area according to the specimen's surface texture and noise level.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.1
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pp.26-32
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2011
This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.
This work presents a virtual prototyping design approach for an area-based image stitching hardware. The virtual hardware obtained from virtual prototyping is equivalent to the conceptual algorithm, yet the conceptual blocks are linked to the actual circuit components including the memory, logic gates, and arithmetic units. Through the proposed method, the overall structure, size, and computation speed of the actual hardware can be estimated in the early design stage. As a result, the optimized virtual hardware facilitates the hardware implementation by eliminating trail design and redundant simulation steps to optimize the hardware performance. In order to verify the feasibility of the proposed method, the virtual hardware of an image stitching platform has been realized, where it required 10,522,368 clock cycles to stitch two $1280{\times}1024$ sized images. Furthermore, with a clock frequency of 250MHz, the estimated computation time of the proposed virtual hardware is 0.877sec, which is 10x faster than the software-based image stitch platform using MATLAB.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.5
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pp.273-278
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2017
Recently, one of the areas where research is being actively conducted is the Internet of Things (IoT). The field of using the Internet of Things system is increasing, coupled with a remarkable increase of the use of the camera. However, general cameras used in the Internet of Things have limited viewing angles as compared to those available to the human eye. Also, cameras restrict observation of objects and the performance of observation. Therefore, in this paper, we propose a panoramic image stitching method using feature extraction and matching based on an embedded system. After extracting the feature of the image, the speed of image stitching is improved by reducing the amount of computation using the necessary information so that it can be used in the embedded system. Experimental results show that it is possible to improve the speed of feature matching and panoramic image stitching while generating a smooth image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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