Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.1
no.2
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pp.23-29
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1983
Degradation of image caused by relative motion between the object and the imaging system (like a camera with its platform) is detrimental to precision photogrammetry. Principal modes of relative motion are identified. The discussion is, however, concentrated on the systematic motions, translatory and rotatory. Various analogical approaches of compensating for the image motion are cited. An analytical-computational approach is presented. This one considers the relationship of transformation bet ween the image and the object, known as the collinearity condition. The standard forms of collinearity condition equations are presented. Augmentation of these equations with regard to both translatory and rotatory motions are expounded. With ever increasing use of high speed computers (as well as analytical plotters in the realm of photogrammetry), this approach seems to be more costeffective and seems to yield better precision in the long run than other approaches that concentrate on analogical corrections to the image itself.
This paper describes the grenade counting system developed for DPICM submunition analysis using the infrared video streams, and its some video stream processing technique. The video stream data processing procedure consists of four sequences; Analog infrared video stream recording, video stream capture, video stream pre-processing, and video stream analysis including the grenade counting. Some applications of this algorithms to real bursting test has shown the possibility of automation for submunition counting.
In this paper, we propose a Windows-based presentation system using laser pointer mouse. Major-characteristics of this system is to synchronize the laser pointing position with the PC cursor such that the laser can function as not only pointer, but also a PC mouse. It is shown that we use a special pattern to coincide the coordinate of the camera capture image with that of the pc window. We finally show its feasibility by some experiments with the implemented system.
In this paper, we propose a self-localization algorithm using vertical line segments. Indoor environment is consist of horizontal and vertical line features such as doors, furniture, and so on. From the input image, vertical line edges are detected by an edge operator, Then, line segments are obtained by projecting edge image vertically and detecting local maximum from the projected histogram. From the relation of horizontal position of line segments and the location of the robot, nonlinear equations are come out Localization is done by solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed algorithm using one camera is simple and applicable to indoor environment.
Image processin software is developed to get spot intensity form the frame of a LEEd pattern obtained by using a CCD Camera and a frame grabber. Imporved algorithm for more reasonable background substraction is implemented in this software . I/V Charateristicsof some spots form Cu(001) suface are collected . These results are compared with those of Davis and Noonan and found to be consistent with the latter results. This software is also applied to meausre RHEEd spot intensity oscillatin, and gives clear oscillations very easily.
We obtained three-color composite. images of 78 celestial objects most of which are listed in Messier catalogue. In order to make color images, 118 raw image sets were taken with B, V, R, I and H-alpha filters. We used the 2k CCD camera attached to the 1.8 m telescope of Bohyunsan Optical Astronomy Observatory. These composite images are to be used for educational purposes or public releases. The images are presented on the website, http://www.boao.re.kr/-ybjeon/boao_images.htrnl.
This paper proposes the experimental results and analysis of face recognition on an conventional UMPC(Ultra Mobile Personal Computer). With face images acquired by the embedded camera of UMPC, we detected the facial region by using Adaboost face detector. The detected image was normalized into a $32{\times}32$ pixel sized image for face recognition. We performed face recognition based on PCA (Principal Component Analysis). As experimental results, the TER (Total Error Rate) of face recognition was 19.77%.
In this paper, image processing technologies was employed to monitor and visualize the conditions of the inside of furnace for glass. In order to capture the images of the furnace under the high temperature environment, specially designed camera system was used. From the experimental results we see that the developed software showed good information about the inside conditions such as a scum line and positions of bubbles.
This paper presents the results of research on hardware and software of the landmark tracking system to the positions of moving robot in real time. The landmark tracking system is composed of CCD camera, landmark, strobo system and image processing board. The algorithm calculates the position and direction by using the coordinate transformation fomula after calculating the centroid and rotation angle of landmark at fixed position using the image data. The experiment is performed with landmark tracking system is loaded on xyz-table. XYZ-table is used for identifying the true position in our experiment. The results shows that this system has high performance with maxima error of .+-.1 pixels.
In this paper, we introduced a sequential intelligent image analysis system(SIIAS). This system is implemented using PTZ camera with intelligent analysis algorithm and TI's Davinci DM6446. Enter, abandon, removal and cross functions are included in our system. These functions can be used individually or in combination for object monitoring and tracking. Sequential intelligent function processing is more efficient than the previous one by virtue of accurate observation, wide area monitoring and low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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