Kim, Kuk-Se;Lee, Jeong-Ki;Cho, Ai-Ri;Ba, Il-Ho;Lee, Joon
Annual Conference of KIPS
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2003.05a
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pp.409-412
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2003
The 3-D shape use to effect of movie, animation, industrial design, medical treatment service, education, engineering etc... But it is not easy to make 3-D shape from the information of 2-D image. There are two methods in restoring 3-D video image through 2-D image; First the method of using a laser; Second, the method of acquiring 3-D image through stereo vision. Instead of doing two methods with many difficulties, I study the method of simple 3-D image in this research paper. We present here a simple and efficient method, called direct calibration, which does not require any equations at all. The direct calibration procedure builds a lookup table(LUT) linking image and 3-D coordinates by a real 3-D triangulation system. The LUT is built by measuring the image coordinates of a grid of known 3-D points, and recording both image and world coordinates for each point; the depth values of all other visible points are obtained by interpolation.
In this paper, we propose a self-calibration of a multi-camera system using factorization techniques for realistic contents generation. The traditional self-calibration algorithms for multi-camera systems have been focused on stereo(-rig) camera systems or multiple camera systems with a fixed configuration. Thus, it is required to exploit them in 3D reconstruction with a mobile multi-camera system and another general applications. For those reasons, we suggest the robust algorithm for general structured multi-camera systems including the algorithm for a plane-structured multi-camera system. In our paper, we explain the theoretical background and practical usages based on a projective factorization and the proposed affine factorization. We show experimental results with simulated data and real images as well. The proposed algorithm can be used for a 3D reconstruction and a mobile Augmented Reality.
A high resolution satellite imagery such as KOMPSAT-2 includes a material containing rational polynomial coefficient (RPC) for three-dimensional geopositioning. However, image geometries which are calculated from the RPC must have inevitable systematic errors. Thus, it is necessary to correct systematic errors of the RPC using several ground control points (GCPs). In this paper, we propose an efficient method for automatic correction of image geometries using tie points of a stereo pair and the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Digital Elevation Model (DEM) without GCPs. This method includes four steps: 1) tie points extraction, 2) determination of the ground coordinates of the tie points, 3) refinement of the ground coordinates using SRTM DEM, and 4) RPC adjustment model parameter estimation. We validates the performance of the proposed method using KOMPSAT-2 stereo pair. The root mean square errors (RMSE) achieved from check points (CPs) were about 3.55 m, 9.70 m and 3.58 m in X, Y;and Z directions. This means that we can automatically correct the systematic error of RPC using SRTM DEM.
Lee, Chan-Ho;Oh, Jong-Kyu;Hur, Jong-Sung;Han, Chul-Hi;Kim, Young-Su;Lee, Kyu-Ho;Hur, Jin
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1511-1515
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2004
Machine vision system plays an important role in factory automation. Its many applications are found in automobile manufacturing industries, as an eye for robotic automation system. In this paper, an automobile position measuring vision system(APMVS) applicable to manufacturing line for under body painting of a car is introduced. The APMVS measures position and orientation of the car body to be sealed or painted by the robots. The configuration of the overall robotic sealing/painting system, design and application procedure, and application examples are described.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.3
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pp.248-254
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2006
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment for the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for a long time at this points. However, it has many processes and difficulties for the real usages. This paper proposes a visual servoing in the virtual environment to support OLP(Off-Line-Programming) path compensation and supplement the problem of complexity of the old kinematical calibration. Initial robot path could be compensated by pixel differences between real and virtual image. This method removes the varies calibrations and 3D reconstruction process in real working space. To show the validity of the proposed approach, virtual space servoing with stereo camera is carried out with WTK and openGL library for a KUKA-6R manipulator and updated real robot path.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.12
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pp.122-130
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2010
This paper presents an active ranging system based on laser structured-light image. The structured-light image processing is computationally efficient in comparison with the conventional stereo image processing, since the burdensome correspondence problem is avoidable. In order to achieve robustness against environmental illumination noise, an efficient image processing algorithm, i.e., integration of difference images with structured-light modulation is proposed. Distance equation from the measured structured light pixel distance and system parameter calibration are addressed in this paper. Experiments and analysis are carried out to verify performance of the proposed ranging system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.437-441
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1997
In the conventional remote monitoring system, a user in front of a computer monitor can acquire only 2 dimensional visual information in a passive way. Thus, even thoght the user finds an interesting object from the video image, helshe can hardly acquire additional information on the object such as name. 311 shape, etc. In this paper, an active monitoring system that shows additional information on the selected object is proposed. The active remote monitoring system can calculate the 3D position of the object that is selected in the video images. Then, using the 3D position of the object, other information on the object can be retrieved from the database and shown on the screen. To calculate the 3D position of the object, 2 CCD cameras that can be tilted and panned using 3 stepping motors are used. The algorithm of 3D position calculation and the result of experiments are explained.
Circular dynamic stereo has special advantages as it enables a 3-D measurement using a single TV camera and also enables a high accurate measurement without a cumbersome calibration. Annular particle streaks are recorded using this system and the size of annular streaks directly concerns to the depth from TV camera. That is, the size of annular streaks is inversely proportional to the depth from the TV camera and the depth can be measured automatically by image processing technique. Overlapped streaks can be processed also by our method. The flow measurement in a water tank is one of the applications of our system. Tracer particles are introduced into the water in a flow measurement. Since the tracer particles flow with water, three-dimensional velocity distributions in the water tank can be obtained by measuring the all movement of tracer particles. Experimental results demonstrate the feasibility of our method.
various applications is presented. It is based on rapid-prototyping of transparent model for flow visualization and on the use of refractive index matching that enables efficient and clear visualization of the flow inside the model. The model is immersed in the index-matching fluid in a glass tank so that any displacement and rotation of the model in the tank have no influence on the optical setup for image acquisition to be made through a glass wall. This can facilitate greatly the camera calibration for stereo PIV and 3-D PTV. As the flow model is generated directly from 3-D surface data, no laborious preparation of the flow model is needed. This approach for seamless linking of model generation and PIV measurement is applicable to various flow measurements in automobile, ship building, fluid machinery, turbine, electrical appliances, heat exchanger, electronic cooling, bio-engineering and so on.
본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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