본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법(6)에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.
In this paper vector code correlation(VCC) method and an algorithm to promote the image processing performance in building an effective measurement system using cameras are described for automatically berthing and controlling the ship equipped with side thrusters. In order to realize automatic ship berthing, it is indispensable that the berthing assistant system on the ship should continuously trace a target in the berth to measure the distance to the target and the ship attitude, such that we can make the ship move to the specified location. The considered system is made up of 4 apparatuses compounded from a CCD camera, a camera direction controller, a popular PC with a built in image processing board and a signal conversion unit connected to parallel port of the PC. The object of this paper is to reduce the image processing time so that the berthing system is able to ensure the safety schedule against risks during approaching to the berth. It could be achieved by composing the vector code image to utilize the gradient of an approximated plane found with the brightness of pixels forming a certain region in an image and verifying the effectiveness on a commonly used PC. From experimental results, it is clear that the proposed method can be applied to the measurement system for automatic ship berthing and has the image processing time of fourfold as compared with the typical template matching method.
The machine vision has been applied to a number of industrial applications for quality control and automations to improve the manufacturing processes. In this paper, the automation system using the machine vision is developed, which is applicable to the marking process in a steel production process line. The working environment is very harsh to workers so that the automatic system in the steel industry is required increasingly. The developed automatic marking system consists of several mechanical and electrical elements such as the laser position detecting sensor system fur a structured laser beam which is projected to the billet in order to detect the geometry of the billet. An image processing algorithm has been developed to percept the two center positions of a camera and a billet, respectively, and to align two centers. A series of experiments has been conducted to investigate the performance of the proposed algorithm. The results show that two centers of the camera and the billet could be detected very well and differences between two center positions could be also decreased via the proposed location error decreasing algorithm.
This paper presents an automatic target tracking flight system using a PID controller based on velocity command of a multirotor UAV. The automatic flight system includes marker based onboard target detection and an automatic velocity command generation replacing manual controller. A quad-rotor UAV is equipped with a camera and an image processing computer to detect the marker in real time and to estimate the relative distance from the target. The marker tracking system consists of PID controller and generates velocity command based on the relative distance. The generated velocity command is used as the input of the UAV's original flight controller. The operation of the proposed system was verified through actual flight tests using a marker on top of a moving vehicle and tracks it to successfully demonstrate its capability using a quad-rotor UAV.
FOD (foreign object debris)는 각종 금속 및 비금속 이물질 및 항공기 운항에 잠재적 위험요소를 가진 물질을 총칭한다. 항공기 이동지역에서 사람이 직접 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 효율성 및 경제성 또한 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라 및 레이더를 이용한 고정형 이물질 자동 탐지 시스템과 이동형 이물질 자동 탐지 시스템을 이용하여 100 m이상 최적탐지시간과 90% 탐지 정확도의 복합운영을 위한 두 시스템의 성능비교 실험 결과이다. 지속적인 연구개발을 통하여 FOD를 무인력으로 수행 할 수 있을것으로 기대된다.
본 논문에서는 CMOS CCD 카메라 인터페이스 응용을 위한 자동 이득 제어(Automatic Gain Control: AGC)회로를 제안한다. 제안하는 자동 이득 제어 회로는 디지털 신호에 의해 직접 제어되므로 기존의 회로와 달리 별도의 D/A 변환기가 필요 없으며, 신호의 정착 특성은 이득 제어 신호의 변화에 거의 독립적이다. 또한 큰 캐패시턴스를 얻기 위해 적용된 캐패시터 조합 기법은 수위치드 캐패시터 기법을 사용한 자동 이득 제어 회로의 대역폭을 크게 향상시킨다. 캐패시터의 구현시 발생하는 부정합 오차 (mismatch error)는 제안하는 레이아웃 기법에 의해 0.1% 이내로 제한된다. 자동 이득 제어 회로의 출력 신호는 동일 칩에 집적된 10비트 A/D 변환기로 전달된다. 제안하는 자동 이득 제어 회로를 실장한 CCD 카메라 인터페이스 전체 시스템 시제품 0.5 um n-well CMOS 공정으로 구현되어 32dB 이득 제어 영역과 1/8dB 이득 제어 단계를 가지며, 3V 전원 전압과 25MHz의 동작 속도에서 총 173mW의 전력을 소모한다.
Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.
WDR(Wide Dynamic Range) camera has been recently introduced to provide good detailed information for the extremely dark or white area. The double shuttering camera acquires two pictures with different exposure time for the same scenes so that each image has its unique information as for the bright/dark area. Those images are combined internally to produce an image with enough details. This paper proposes a NN based method to control the exposure time of the WDR camera. Our goal is to develop a method to automatically control the exposure time like human decision. A neural model is trained to determine to increase/decrease shutter time for the given situation. The ability to adapt to unknown situation is shown for the sample cases.
Camera position information from 2D face image is very important for that make the virtual 3D face model synchronize to the real face at view point, and it is also very important for any other uses such as: human computer interface (face mouth), automatic camera control etc. We present an algorithm to detect human face region and mouth, based on special color features of face and mouth in $YC_bC_r$ color space. The algorithm constructs a mouth feature image based on $C_b\;and\;C_r$ values, and use pattern method to detect the mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face side boundary information to determine the camera position. Experimental results demonstrate the validity of the proposed algorithm and the Correct Determination Rate is accredited for applying it into practice.
본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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