Passive ranging is a critical part of machine vision measurement. Most of passive ranging methods based on machine vision use binocular technology which need strict hardware conditions and lack of universality. To measure the distance of an object placed on horizontal plane, we present a passive ranging method based on monocular vision system by smartphone. Experimental results show that given the same abscissas, the ordinatesis of the image points linearly related to their actual imaging angles. According to this principle, we first establish a depth extraction model by assuming a linear function and substituting the actual imaging angles and ordinates of the special conjugate points into the linear function. The vertical distance of the target object to the optical axis is then calculated according to imaging principle of camera, and the passive ranging can be derived by depth and vertical distance to the optical axis of target object. Experimental results show that ranging by this method has a higher accuracy compare with others based on binocular vision system. The mean relative error of the depth measurement is 0.937% when the distance is within 3 m. When it is 3-10 m, the mean relative error is 1.71%. Compared with other methods based on monocular vision system, the method does not need to calibrate before ranging and avoids the error caused by data fitting.
최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.
In this paper, we propose a new algorithm of image depth detection using motion estimation and object tracking. In industry, robots are used for automobile, conveyer system, etc. But, these have much necessary time. Thus, in this paper, we develop the efficient method of image depth detection based on motion estimation and object tracking.
Increasing localized torrential rainfall caused by abnormal climate are making higher damage to human and property through urban inundation So The need of preventive measures is being highlighted. In this study, the methodology for calculating flood depth in domestic water map using an interpolation method in order to utilizing the results of flood analysis provided only in the form of a report is suggested. In the Incheon Metropolitan City S area as the test-bed, the flood depth was calculated using the interpolating the actual flood analysis by image and verification was performed. Verification results showed that the error rate was 5.2% for the maximum flooding depth, and that the water depth value was compared to 10 random points, which showed a difference of less than 0.030 m. Also, as the results of the flood analysis were presented in various ways, the flood depth was extracted from the image of the result of the flood analysis, which changed the presentation method, and then compared and analyzed. The results of this study could be available for the use of basic data from the research on the urban penetration of domestic consumption and for decision-making of policy.
In virtual reality, there are increasing qualitative development in service technologies for realtime interaction system development, 3- dimensional contents, 3D TV and augment reality services. These services experience difficulties to generate depth value that is essential to recover 3D space to form solidity on existing contents. Hence, research for the generation of effective depth-map using 2D is necessary. This thesis will describe a shortcoming of an existing depth-map generation for the recovery of 3D space using 2D image and will propose an enhanced depth-map generation algorithm that complements a shortcoming of existing algorithms and utilizes the definition of depth direction based on the vanishing point within image.
The conventional methods using color signal for tracking the movement of the object require a lot of calculation and the performance is not accurate. In this paper, we propose a method to effectively track the moving objects using the depth information from a depth camera. First, it separates the background and the objects based on the depth difference in the depth of the screen. When an object is moved, the depth value of the object becomes blurred because of the phenomenon of Motion Blur. In order to solve the Motion Blur, we observe the changes in the characteristics of the object (the area of the object, the border length, the roundness, the actual size) by its velocity. The proposed algorithm was implemented in the simulation that was applied directly to the tracking of a golf ball. We can see that the estimated value of the proposed method is accurate enough to be very close to the actual measurement.
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
A liquid-liquid extraction followed by evaporative concentration method was used to determine the concentration of normal, or straight chain, saturated hydrocarbons (NSH) $(C_{10}\;to\;C_{24})$ and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) here defined as: fluorene, anthracene, pyrene, chrysene and perylene, in the Buriganga River water of Bangladesh. Samples were collected from 5 and 25 cm depth of water at the southern, middle and northern parts of the river at Postogolla, Sadarghat and Sowarighat stations. Hydrocarbons were extracted from 450 mL of water into 75 mL n-hexane and then concentrated into 1 or 2 mL solution by evaporation. These solutions were analyzed by gas chromatography. The highest and lowest concentrations were determined as $257\;{\mu}gL^{-1}\;for\;C_{13}\;and \;0.24\;{\mu}g\;L^{-1}\;for\;C_{22}$ at 5 ㎝ depth of water, at the northern part of the Sowarighat and southern part of the Postogolla, respectively. This method could allow the analysis of water for $C_{22}$ as low as $0.24\;{\mu}g\;L^{-1}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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