We present efficient algorithms for computing centroid directions for each of the three types of monotonicity in a polyhedron: strong, weak, and directional monotonicity, which can be used for optimizing directions in many 3D manufacturing processes. Strongly- and directionally-monotone directions are the poles of great circles separating a set of spherical polygons on the unit sphere, the centroids of which are shown to be obtained by applying the previous result for determining the maximum intersection of the set of their dual spherical polygons. Especially in this paper, we focus on developing an efficient method for approximating the weakly-monotone centroid, which is the pole of one of the great circles intersecting a set of spherical polygons on the unit sphere. The original problem is approximately reduced into computing the intersection of great bands for avoiding complicated computational complexity of non-convex objects on the unit sphere, which can be realized with practical linear-time operations.
Infrared (IR) wavelength is out of visible range and thus usually cut by hot filters in general commercial cameras. However, some information from the near-IR (NIR) range is known to improve the overall visibility of scene in many cases. For example when there is fog or haze in the scene, NIR image has clearer visibility than visible image because of its stronger penetration property. In this paper, we propose an algorithm for fusing the RGB and NIR images to obtain the enhanced images of the outdoor scenes. First, we construct a weight map by comparing the contrast of the RGB and NIR images, and then fuse the two images based on the weight map. Experimental results show that the proposed method is effective in enhancing visible image and removing the haze.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.55-61
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2012
The primary factors of the LOS(Line-of-Sight) analysis process are terrain height, camera capacity, and canopy cover. The canopy cover rate differs depending on the changing season, and its value is influenced by the tree density, tree height, and etc. This study generated the canopy cover value based on relationship between NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and DMT(Density Measure % of Tree/Canopy Cover), which is a digital map attribute, and then performed the LOS analysis on six station of test sites. As results, It was found that NDVI and DMT are correlated with each other through the experiments. Based on this finding, new DMT map can be generated using NDVI. Also, There is a difference between the result of visibility analysis using the present DMT and one using a new DMT. Especially, the spatial distributions of the detected visible areas are significantly different between the two visibility analysis results.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.85-92
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2015
As computer game maps get more elaborate, path-finding by using $A^*$ algorithm in grid-based game maps becomes bottlenecks of the overall game performance. It is because the search space becomes large as the number of nodes increases with detailed representation in cells. In this paper we propose an efficient pathfinding method in which the computer game maps in a regular grid is converted into the polygon-based representation of the list of vertices and then the visibility information about vertices of polygons can be utilized. The conversion to the polygon-based map does not give any effect to the real-time query process because it is preprocessed offline. The number of visited nodes during search can be reduced dramatically by designing heuristics using visibility information of vertices that make the accuracy of the estimation enhanced. Through simulations, we show that the proposed methods reduce the search space and the search time effectively while maintaining the advantages of the grid-based method.
In this study 3D topographic modeling was made by using aerial photography and digital terrain map, through this we did visibility analysis and implemented Web GIS of Dong-A university. Studying area was Busan Saha-gu Hadan-dong, we used aerial photography on a scale of 1:20,000 and digital terrain map on a scale of 1:5,000. Ortho correction image was made by aerial photography through selecting GCP, image matching, image resampling and precise differential rectification. And DEM on digital map was created using ArcView program, making 3D topographic modeling by road layer and building layer and implementing Web GIS about Dong-A university.
The visibility deteriorates in hazy weather and it is difficult to accurately recognize information captured by the camera. Research is being actively conducted to remove haze so that camera-based applications such as object localization/detection and lane recognition can operate normally even in hazy weather. In this paper, we propose a nonlinear model for depth map estimation through an extensive analysis that the difference between brightness and saturation in hazy image increases non-linearly with the depth of the image. The quantitative evaluation(MSE, SSIM, TMQI) shows that the proposed haze removal method based on the nonlinear model is superior to other state-of-the-art methods.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.2
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pp.11-20
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2010
In this study, the effects of stand height growth on GIS-based viewshed analysis were investigated. DSM was created by combining stand height layers on DEM using map algebra functions. In developing the tree height layers, the digital forest-type maps, forest site maps and stand yield tables of Korea Forest Research Institute were used. The time horizon for viewshed analysis were 40 years. Two viewpoints in crossings of downtown for viewshed analyses were chosen using a projective mapping technique. The effects of tree height growth over time on visibility were measured in terms of the depth of blind areas and the area of visible regions. The results of viewshed analyses show that 17% of visible regions is reduced when we use DSM instead of DEM. As the tree height grows, the visibility gets worse and worse and the depth of blind area increases.
Through the simultaneous localization and map building (SLAM) technique, a robot can create maps about its unknown environment while it continuously localizes its position. Grid maps and feature maps have been widely used for SLAM together with application of probability methods and POMDP (partially observed Markov decision process). But this approach based on grid maps suffers from enormous computational burden. Topological maps, however, have drawn more attention these days because they are compact, provide natural interfaces, and are easily applicable to path planning in comparison with grid maps. Some topological SLAM techniques like GVG (generalized Voronoi diagram) were introduced, but it enables the robot to decide only whether the current position is part of GVG branch or not in the GVG algorithm. In this paper, therefore, to overcome these problems, we present a method for updating a global topological map from the local topological maps. These local topological maps are created through a labeled Voronoi diagram algorithm from the local grid map built based on the sensor information at the current robot position. And the nodes of a local topological map can be utilized as the features of the environment because it is robust in light of visibility problem. The geometric information of the feature is applied to the extended Kalman filter and the SLAM in the indoor environment is accomplished. A series of simulations have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can be applied relatively well.
Images taken in haze weather are characteristic of low contrast and poor visibility. The process of reconstructing clear-weather image from a hazy image is called dehazing. The main challenge of image dehazing is to estimate the transmission map or depth map for an input hazy image. In this paper, we propose a single image dehazing method by utilizing the Generative Adversarial Network(GAN) for accurate depth map estimation. The proposed GAN model is trained to learn a nonlinear mapping between the input hazy image and corresponding depth map. With the trained model, first the depth map of the input hazy image is estimated and used to compute the transmission map. Then a guided filter is utilized to preserve the important edge information of the hazy image, thus obtaining a refined transmission map. Finally, the haze-free image is recovered via atmospheric scattering model. Although the proposed GAN model is trained on synthetic indoor images, it can be applied to real hazy images. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves superior dehazing results against the state-of-the-art algorithms on both the real hazy images and the synthetic hazy images, in terms of quantitative performance and visual performance.
This paper presents the development of a software for tracking the location of objects in the water and for creating a three-dimensional hull map. The objective of this software, as a software for underwater hull cleaning robot, is to map the location of underwater hull cleaning robot and to locate the position of sensor by identifying the shaded area of acoustic communication. For the software designed for mapping the location of cleaning robot in the water, the height and intensity were applied as variables for underwater ultrasonic communication. The software for creating a three-dimensional hull was developed by OpenGL using scanned lines from a blueprint of a ship. This software can help identifying the location of underwater hull cleaning robot without actual visibility and can be used to maintain a stable communication status by locating the position of sensor by easily spotting the shaded area of acoustic communication caused by the curved area of the bottom of the ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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