In this paper we propose a new method for anlayzing the properties of surface reflectance and reconstructing the shape of object using estimated reflectance parameters. We have investigated the hybrid reflectance surface which has specularreflection and diffuse reflection, which can be explained by Torrance-Sparrow model. Sample sphere made on one maerial is used to estimate the reflectance properties by using LMS algorithm. We can make the reference image which consists of surface normal and brightness value using estimated reflectance parameters, and thenarbitrary shape object made of the same material as sample can be reconstructed by matching with reference image. Photometric matching method proposed in this paper is robust because it mateches object image with the reference imageconsidering its neighbor brightness distribution. Also, in this paper plate diffuse illumination is used to remove intensity disparity with simple scheme. It is expected that the proposed algorithm can be applied to 3D recognition, vision inspection system and other fields.
This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.
본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
지표 온도를 산출하는 중규모 대기 모형은 일반적으로 태양 복사의 직달 일사량에 대하여 경사진 지형의 효과를 고려하지 않는다. 이는 실제 태양 복사량의 국지적 차이를 나타내지 못하며, 그 결과 국지적인 지표 온도에서의 큰 오차를 가져온다. 따라서 지형의 기하학적 특성뿐만 아니라 지표의 식생 특성을 고려함으로써, 정확한 국지적 지표 온도를 나타내고자 하였다. 본 연구의 목적은 GIS의 그리드 모형을 적용한 에너지 균형 모형(EBM)을 사용하여 진단적으로 지역적 지표 온도를 산출하는 것이다. 본 연구에서, 한반도 남부 지역의 지형적 비균질성은 그리드 내의 지형 방위각과 경사각의 함수인 조도각의 항으로써 흡수된 지표 일사량 계산에 고려되었다. 또한 지표 온도 변화에 주요한 변수가 되는 지표의 식생 특성이 NDVI의 항으로 사용하였다. 지표의 경사진 지형의 효과와 식생 특성이 고려된 지표 온도의 상세한 지역적 분포가 연구 결과로써 제시되었다. 이러한 지역적 지표 온도 분포는 저층 대기에서 지형에 의한 지역 순환을 형성할 수 있으며, 실제 자연에서의 지역 순환을 더욱 잘 설명할 수 있을 것이다.
In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
본 연구는 낙동강 하류지역의 지속가능한 개발과 환경보전을 위하여 위성탑재 Fuyo-1 OPS VNIR 주사자료에 의한 겨울철 환경계측을 시범·고찰하였다 따라서 그림자 효과가 강하게 발생하는 산림에 대해 방향성 분광반사특성과 식생지수를 중점분석하고 분광각대응분류를 통하여 겨울철 토지피복도를 산출하였다. 그리고 해·담수 분포도와 낙동강 하류의 수질오염도를 작성하기 위하여 가림기법, 최대우도추정분류기, 그리고 유색밀도편분기법을 응용하였다. 본 연구에서 획득된 결과를 요약하면 첫째로 양지사면의 분광반사치와 식생지수값 모두 음지사면보다 높다. 둘째로 위장반사현상이 일어나는 지역을 주제별 분류를 할 경우 분광각대응분류 산법이 유용하다 셋째로 겨울철 낮은 태양고도에도 해·담수분포도를 산출하는데 최대우도추정분류산법이 적합하다. 넷째로 근적외선밴드를 사용하여 가림·유색밀도편분기법에 의해 산출된 수질오염 도는 낙동강의 수질상태를 분석할 수 있다. 마지막으로 유색코드 정규식생지수 화상은 사면방위에 따른 임관밀도를 파악하는데 이용된다.
해안지대의 에너지평형을 결정짓는 복사성분 가운데 주변 바다로부터 반사되는 양을 무시할 수 없지만 아직 해수면 반사성분을 추정할 수 있는 방법이 확립되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 새로운 추정방법을 고안하여 해수면 반사성분의 지리적, 계절적 분포양상을 모의하였으며, 그 결과 영향권의 면적과 수광량 모두 동지 무렵에 가장 크고 하지 무렵에 가장 적다는 것을 밝혔다. 이 방법을 제주도 한라산 사면에 적용할 경우 동지 무렵의 해수면 반사영향권은 $182.3km^2$이고 하루 누적 수광량은 $0.41MJ\;m^{-2}$ 이었다. 순간값의 경우 일 중 시간에 따라 전체 일사수광량 가운데 해수면 반사성분이 최대 33%를 차지하였다. 이 모형에 의해 해수면 반사성분을 추정할 때 가장 큰 영향을 주는 기상요인은 풍속으로 나타났다. 따라서, 현실적인 산출을 위해서는 모형에서 풍속을 고려해 주어야만 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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