Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.5
no.1
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pp.3-8
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1985
A three dimensional vision is obtained by stereoscopic view using a modified commercial TV set and matching color filter glasses. Two video signals from two CCTV cameras are connected to the RGB (red, green, blue) inputs of picture tube selecting two different colors for two video signals. A synchronizing signal drives a CCTV camera and the color TV set. On the other hand, a delayed synchronizing signal drives the other CCTV camera shifting its image on display. This shift is used in correcting image distortion.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.259-261
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2010
This paper describes the results and possibility of continuous cadastral map compilation with digital camera image. A high quality serial cadastral map can be produced and work efficiency can be increased with using digital aero-photogrammetry when edge matching method could be used to match digital cadastral map.
In this paper, we has been studied self controlled mobile robot system with CCD camera. This system consists of TMS320F240 digital signal processor, step motor, RF module and CCD camera. we used wireless RF module for movable command transmitging between robot and host PC. This robot go straight until 95 percent filled screen from input image. And the robot recognizes obstacle about 95 percent filled something, so it could avoid the obstacle and conclude new path plan.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.1
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pp.8-16
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2012
An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.
In this paper, we have implemented the DVR system which is controlled far away, and added a function of TCP/IP Network for image data and control signal transmission, the DVR system has the advantage of easy to search and of no loss in stored quality. The continuously declining price of the hard drive presents the opportunity for the DVR system to displace the analog system. Also, with spread of the internet the needs of PC based the DVR system increase. Therefore, we have implemented DVR system within a function of network. When obtained image through the PTZ camera is transmitted to digital form, very large space of storage is required, hence image compression is essential. We use JPEG2000 for compression of image. JPEG2000 adopt DWT by means of transform. DWT concentrates important information of image on subband and has feature of multi-resolution. It is effective in order to express image. Thus JPEG2000 is suitable for image compression in DVR system. The significance of this paper is to design the DVR system which is controlled through TCP/IP network and to implement transmission of image compression using JPEG2000.
Park Jong-Euk;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Kim Young Sun;Chang Young Jun
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.478-481
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2005
The PMU (Payload Management Unit) is the main subsystem for the management, control and power supply of the MSC (Multi-Spectral Camera) Payload operation. It is the most important function for the electro-optical camera system that performs the Non-Uniformity Correction (NUC) function of the raw imagery data, rearranges the data from the CCD (Charge Coupled Device) detector and output it to the Data Compression and Storage Unit (DCSU). The NUC board in PMU performs it. In this paper, the NUC board system is described in terms of the configuration and the function, the efficiency for non-uniformity correction, and the influence of the data compression upon the peculiar feature of the CCD pixel. The NUC board is an image-processing unit within the PMU that receives video data from the CEV (Camera Electronic Unit) boards via a hotlinkand performs non-uniformity corrections upon the pixels according to commands received from the SBC (Single Board Computer) in the PMU. The lossy compression in DCSU needs the NUC in on-orbit condition.
We have developed and tested a new method for nondestructive estimation of chlorophyll- and nitrogen-contents in rye leaf. It was found that the relation-ships among nitrogen, chlorophyll content and fresh weight were significantly positive correlated. Nitrogen and chlorophyll content were positively correlated whereas correlation coefficients among R, G, R-B and G-B on the basis of photo-numerical values were negative. We have found that R/(R-B) obtained from data of digital camera is the best criterion to estimate the chlorophyll content of leaves. The regression curves of the relation between R/(R-B) and chlorophyll content were also calculated from the data collected on cloudy days. The coefficients of determination ($\textrm{r}^2$) were ranged from 0.33 to 0.99. In this study, the accuracy in estimating chlorophyll content from the color data of digital camera image could be improved by correcting with R, G, and B values. It is suggested that, for practical purposes, the image values estimated with sufficient accuracy using a portable digital camera can be applied for determining chlorophyll content and nitrogen status in plant leaves.
We use camera to apply human vision system in measurement. To do that, we need to know about camera parameters. The camera parameters are consisted of internal parameters and external parameters. we can fix scale factor&focal length in internal parameters, we can acquire external parameters. And we want to use these parameters in automatically driven vehicle by using camera. When we observe an camera parameters in respect with that the external parameters are important parameters. We can acquire external parameter as fixing focal length&scale factor. To get lane coordinate in image, we propose a lane detection filter. After searching lanes, we can seek vanishing point. And then y-axis seek y-sxis rotation component(${\beta}$). By using these parameter, we can find x-axis translation component(Xo). Before we make stepping motor rotate to be y-axis rotation component(${\beta}$), '0', we estimate image coordinates of lane at (t+1). Using this point, we apply this system to Kalman filter. And then we calculate to new parameters whick make minimum error.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.5
no.1
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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