발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
In this paper, position control of focal plane compensation device using piezoelectric actuator is conducted. The forcal plane compensation device installed on earth observation satellite camera compensates micro-vibration from reaction wheels. In this study, four experimental models of the open-loop compensation device are derived using MATLAB system identification toolbox in the input range of 0~50Hz. Subsequently, the PID controller for each model is designed and the performance test of each controller is conducted through MATLAB/Simulink. According to frequency response analysis of the closed-loop compensation device system, the PID controller designed for 38~50Hz input range has enough tracking performance for the whole 0~50Hz input range. The maximum output error is about $1{\mu}m$ for the input range. The simulation results has been verified by the experimental method.
본 논문에서는 집적 영상 기술을 이용하여 한 번의 획득 과정을 통하여 물체의 3차원 공간정보를 저장한 후 저장된 정보를 이용하여 집속면(focusing plane)에 대응하는 디포커싱 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 집속면에 대응하는 ${\delta}$-함수 배열과 기본영상의 콘볼루션 연산을 통하여 집속면에 대응하는 포커싱 및 디포커싱영상을 구현하였다. 디포커싱 정도는 집속면과 물체거리의 차이에 따라 상대적으로 달라짐을 관찰 할 수 있었다. 제안하는 방법에 대한 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
We propose the optical encryption system using two divided image to hide the original image and a joint transform correlator. The encryption procedure is performed by the Fourier transform of the product of each phase encoded image (divided phase images) and the same random phase image which is generated by computer processing. An autocorrelation term of joint transform correlator contributes to decrypt the original image. This system will be used in optical certification.
The safety of structures is closely associated with the structural out-of-plane behavior. In particular, long and slender beam structures have been increasingly used in the design and construction. Therefore, an evaluation of the lateral and torsional behavior of a structure is important for the safety of the structure during construction as well as under service conditions. The current contact measurement method using displacement meters cannot measure independent movements directly and also requires caution when installing the displacement meters. Therefore, in this study, a vision-based system was used to measure the in-plane and out-of-plane displacements of a structure. The image processing algorithm was based on reference objects, including multiple targets in Lab color space. The captured targets were synchronized using a load indicator connected wirelessly to a data logger system in the server. A laboratory beam test was carried out to compare the displacements and rotation obtained from the proposed vision-based measurement system with those from the current measurement method using string potentiometers. The test results showed that the proposed vision-based measurement system could be applied successfully and easily to evaluating both the in-plane and out-of-plane movements of a beam including twisting rotation.
Experiments were conducted to show the characteristics of the flow on triple parallel plane impinging jets. Measurements of mean velocity components and turbulent intensities were carried out with a particle image velocimetry(PIV) to investigate the flow field generated by the air issued from three identical plane parallel nozzles and mixed with the ambient air. The measurements range of these experiments were Reynolds number of 5000 and 1000 based on the nozzle width and the case of nozzle-to-plate distances were two times, six times and ten times the width of the nozzle. Results show that recirculation region of Re=5000 is the stronger than that of Re=1000. Therefore, velocity loss of centerline for Re=5000 that shows strongly recirculation region takes effect greatly.
In this work, a new algorithm for canceling MRI artifact in the image plane is presented. In the conventional approach, the motions in the X(readout) direction and Y(the phase encoding) direction are estimated simultaneously. However, the feature of each X and Y directional motion is different. First, we notice that the X directional motion corresponds to a shift of the X directional spectrum of the MRI signal, and the non zero area of the spectrum just corresponds to X axis projected area of the density function. So the motion is estimated by tracing the edges of the spectrum, and the X directional motion is canceled by shifting the spectrum in inverse direction. Next, the Y directional motion is canceled using a new constraint, with which the motion component and the true image component can be separated. This algorithm is shown to be effective by simulations.
In this study, a new algorithm for canceling MRI artifacts through the translational motion of image plane is presented. Bloating is often makes problems in a clinical diagnosis. Assuming that the head moves up and down due to breathing, rigid translational motions in only y(phase encoding axis) direction is treated. First, we notice that the x directional motion corresponds to a shift of the x directional spectrum of the MRI signal, and the non zero area of the spectrum just corresponds to x axis projected area of the density function. So the motion is estimated by tracing the edges of the spectrum, and the x directional motion is canceled by shifting the spectrum in inverse direction. Next, the y directional motion is canceled using a new constraint, with which the motion component and the true image component can be separated. Finally, the effectiveness of this algorithm is shown by using a phantom with simulated motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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