Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.6
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pp.778-784
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2011
This paper presents the study on orientations interpolation of 6-axis articulated robot using quaternion. In this paper, we propose a control algorithm between given two orientations of 6-axis articulated robot by using a quaternion with spherical linear interpolation. In order to study the quaternion interpolation, We created Inverse kinematics program and Interpolation program using LabVIE$^{(R)}$. The rotation angle of each axis were calculated using both euler orientations interpolation program and quaternion orientations interpolation program. The proposed control algorithm is shown to be effective in terms of motor angles and torques when compared to a conventional Euler angle interpolation, by using both LabVIEW$^{(R)}$ and RecurDyn$^{(R)}$.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.233-237
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2009
This paper represents a new approach which addresses quality degradation of a synthesized view, when a virtual camera moves forward. Generally, interpolation technique using only two neighboring views is used when a virtual view is synthesized. Because a size of the object increases when the virtual camera moves forward, most methods solved this by interpolation in order to synthesize a virtual view. However, as it generates a degraded view such as blurred images, we prevent a synthesized view from being blurred by using more cameras in multiview camera configuration. That is, we solve this by applying super-resolution concept which reconstructs a high resolution image from several low resolution images. Therefore, data fusion is executed by geometric warping using a disparity of the multiple images followed by deblur operation. Experimental results show that the image quality can further be improved by reducing blur in comparison with interpolation method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.10
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pp.874-880
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2002
A number of techniques have been proposed for 3D display using view-difference of two eyes. These methods do not express enough reality like real world. The display images have to change according to the position of a viewer to improve reality. In this paper, we present an approach for generating intermediate image between two different view images by applying new image interpolation algorithm The interpolation algorithm is designed to cope with complex shapes. The proposed image interpolation algorithm generates rotated image about vertical axes by any angle from base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an view-angle difference of $3^{\circ}C$, $5.5^{\circ}C$, $^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, and $45^{\circ}C$. The proposed into mediate image generation method uses the geometric analysis of image and depth information through the block-based matching method.
Since the multi-view video is a set of video sequences captured by multiple array cameras for the same three-dimensional scene, it can provide multiple viewpoint images using geometrical manipulation and intermediate view generation. Although multi-view video allows us to experience more realistic feeling with a wide range of images, the amount of data to be processed increases in proportion to the number of cameras. Therefore, we need to develop efficient coding methods. One of the possible approaches to multi-view video coding is to generate an intermediate image using view interpolation method and to use the interpolated image as an additional reference frame. The previous view interpolation method for multi-view video coding employs fixed size block matching over the pre-determined disparity search range. However, if the disparity search range is not proper, disparity error may occur. In this paper, we propose an efficient view interpolation method using initial disparity estimation, variable block-based estimation, and pixel-level estimation using adjusted search ranges. In addition, we propose a multi-view video coding method based on H.264/AVC to exploit the intermediate image. Intermediate images have been improved about $1{\sim}4dB$ using the proposed method compared to the previous view interpolation method, and the coding efficiency have been improved about 0.5 dB compared to the reference model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7C
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pp.601-609
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2012
In this paper, a limited-view CT image reconstruction method was studied to reduce the scan times and the X-ray dose for the patients. To reduce streak artifacts which is caused by insufficient number of views, we introduce a sinogram interpolation method based on image matching. Image matching is achieved using the characteristics of the neighboring views including intensity, gradient and distance between the pixels. Interpolation is performed using the image matching results.. A numerical phantom and Al-acryl phantom were used for evaluating the effectiveness of the proposed interpolation method. The results showed that streak artifacts were reduced in the reconstructed images while the details of the images were preserved. Moreover, maximum 5% improvements in terms of PSNR were observed.
Recently, many researches have been focused on multi-view video applications and services such as wireless video surveillance networks, wireless video sensor networks and wireless mobile video. In multi-view video signal processing, to exploit the strong correlation between images acquired by different cameras plays great role in developing a core technique of multi-view video coding. This paper proposes an adaptive multi-view video interpolation technique which is applicable for multi-view distributed video coding without requiring any cooperation amongst the cameras. The proposed algorithm estimates the non-linear moving blocks and employs disparity compensated view prediction, and then fills in the unreliable blocks. Through computer simulations, it is shown that the proposed method outperforms the conventional methods.
By applying a classical approach for scalar rational interpolation problem, certain type of minimal interpolation problem for rational matrix functions is solved. It is shown that an appropriately defined matrix plays a key role in solving the minimal problem.
In this paper, we present an approach for matching images from finding interesting points and applying new image interpolation algorithm. New algorithms are developed that automatically align the input images match them and reconstruct 3-D surfaces. The interpolation algorithm is designed to cope with simple shapes. The proposed image interpolation algorithm generate a rotation image about vertical axes by an any angle from 4 base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an angle difference of 90$^{\circ}$ The proposed image interpolation algorithm use the geometric analysis of image and depth information.
There has been a considerable research interest in medical communities for neuronal fiber tracking with magnetic resonance diffusion tensor imaging(DTI). DTI data have abundant structural boundaries that need to be preserved during interpolation to facilitate fiber tracking. Sigmoid function has been used in recent papers but the sigmoid function still is not good enough to be served as an positive interpolation in mathematical point of view. In this paper, we construct and provide two families positive cardinal interpolation functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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