Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.123-124
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2019
본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.
We present a secondary camera optimization method that helps the user exploring 3D virtual environment to precisely observe possible collisions between objects. The first role of our secondary camera is to automatically detect the area with the greatest possible collision. The second role is to show the detected area from a new angle of view that the current main camera cannot show. However, as the shapes of target objects are complex, the shape of the empty space between objects is also complex and narrow. It means that the space for the secondary camera position is highly constrained and its optimization can be very difficult. To avoid this difficulty and increase the efficiency of the optimization, we first compute a bisector surface between two target objects. Then, we limit the domain of the secondary camera's position on the bisector surface in the optimization process. To verify the utility of our method, we built a demonstration program in which the user can explore in a 3D virtual world and interact with objects by using a hand motion recognition device and conducted a user study.
Recently, research and development on immersive virtual reality(VR) technology to provide a realistic experience is being widely conducted. To provide realistic experience in immersive virtual reality for VR participants, virtual environments should consist of high-realistic environments using 3D reconstruction. In this paper, to acquire 3D information in real space using multiple cameras in the reconstruction process, we propose a novel method of optimal camera placement for accurate reconstruction to minimize distortion of 3D information. Through our approach in this paper, real 3D information can obtain with minimized errors during environment reconstruction, and it is possible to provide a more immersive experience with the created virtual environment.
Kim, Hyeong-gwan;Kim, Suho;Jung, JinSeo;Hwang, Sungjae;Jeong, Seol Young
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.229-231
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2021
본 논문은 스테레오 카메라 영상으로부터 물체의 절대 위치를 측정하는 영상 기반 거리 측정 기술의 최적화를 목표로 한다. 기존의 openCV 라이브러리를 이용한 거리 측정 방식은 전체 영상에 대해 깊이를 계산하는 방식이다. 이에 본 논문은 YOLOv4 모델을 적용하여 검출된 특정 물체에 대해서 거리를 추출하여 속도를 향상시키는 방식을 제안하고 기존의 방식과 비교하여 성능을 평가해 보았다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.3
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pp.245-254
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2003
Zoom lenses CCD(Charge Coupled Device) cameras have many desirable features but appear to be geometrically unstable and diffcult to calibrate. It is well blown that the zooming camera parameters change with zoom lens position. This paper presents a comparative study of two approaches, namely, DLT(Direct Linear Transformation) introduced by Abdel-Aziz and Karara and the model proposed by Tsai, to evaluate the camera parameters of zoom lenses CCD camera and 3D positioning accuracy. As a result, the accuracy for 3D positioning using Tsai and DLT model is similar in both methods when the set of GCPs and the object are arranged in the same space. However, Tsai model is more stable than DLT in the case that the object is apart from the set of GCPs. Also, the further study for the parameters optimization of conventional DLT is needed to improve accuracy for 3D positioning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.2
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pp.65-73
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2008
The characterization process for the accurate color reproduction in mobile phone with camera and LCD is popular. The camera and LCD characterization, gamut mapping process is necessary to map the camera's input color stimulus, CIEXYZ value, into the LCD's output color stimulus. Each characterization is the process estimating the relation between input and output signals. In case of LCD, because of output device, the output color stimulus for the arbitrary input signal can be measured by spectro-radiometer However, in the camera, as the input device, the characterization is an inaccurate and needs the manual works in the process obtaining the output signal because the input signal can not be generated. Moreover, after gamut mapping process, the noise is increased because the optimized gamma tone curve of camera for the noise is distorted by the characterization. Thus, this paper proposed the system of obtaining the output signal of camera and the method of gamma correction for the noise. The camera's output signal is obtained by RGB values of patches from captured the color chart image. However, besides the illumination, the error for the location of the chart in the viewfinder is generated when many camera modules are captured the chart. The method of correcting the position to correct the error from manual works. The position of camera is estimated by captured image. This process and moving of camera is accomplished repeatedly, and the optimized position can be obtained. Moreover, the lightness curve of camera output is corrected partly to reduce the noise from the characterization process.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.313-315
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2011
Smart phone camera module are mounted on the focus are 2 types depending on the behavior. AF (Auto focus) camera module and the FF (Fixed focus) camera module two are different types. AF camera module to move the location of the lens and is a way to automatically focus, FF camera module lens position of the focus is the way to a fixed state. EDOF camera module the location of the lens as a frozen state EDOF AF module using the algorithm to focus on applied technology is a module. In this paper, optimization EDOF camera module implementation of the resolution.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.518-519
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2016
AOI 검사기는 SMT 공정 상에서 PCB (printed Circuit Board) 상의 부품들을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 2D 혹은 3D 형태의 이미지로 재구성하고 분석하여 이상 여무를 판단하는 장비다. 검사를 하고자 하는 PCB의 크기가 카메라가 촬영할 수 있는 영역 보다 큰 경우가 대부분이기 때문에 PCB 상에 마운트 되어 있는 부품들을 모두 촬영하기 위해서는 여러 차례 나누어 촬영해야 할 필요가 있으며 이 때문에 PCB 상에 촬영해야 하는 부품들을 가능한 FOV에 많이 포함될 수 있도록 여러 FOV 영역으로 나누고 이렇게 나누어진 FOV 영역들을 최적의 경로로 이동하며 촬영할 수 있도록 하기 위한 알고리즘이 필요하다. 기존 논문들은 대부분 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대해 다루어 왔다. 일반적으로 생산이 진행되는 시점에서는 검사해야 할 PCB에 대한 정보 (PCB의 크기, 부품의 위치, 크기, 종류 등)는 이미 정해져 있기 때문에 경로 계획 최적화 수행은 PCB 정보에 변동이 없다면 한차례만 하면 된다. 하지만 검사를 할 수 있도록 Teaching 하는 단계에서는 PCB 정보가 지속적으로 변경될 수 있으며 이에 따라 최적화를 여러 차례 수행해야 할 필요성이 있다. 최적화를 위한 처리 시간은 부품의 개수, PCB 상에서의 분포정도등에 따라 증가하기 때문에 PCB 정보가 변경될 때 마다 최적화를 수행하게 되면 비효율적으로 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 연구하고 해결책을 제시하였다.
Park, Byung-Seo;Kim, Kyung-Jin;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.4
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pp.598-608
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2020
In this paper, we propose a color correction technique for images acquired through a multi-view camera system for acquiring a 3D model. It is assumed that the 3D volume is captured indoors, and the position and intensity of the light is constant over time. 8 multi-view cameras are used, and converging toward the center of the space, so even if the lighting is constant, the intensity and angle of light entering each camera may be different. Therefore, a color optimization function is applied to a color correction chart taken from all cameras, and a color conversion matrix defining a relationship between the obtained 8 images is calculated. Using this, the images of all cameras are corrected based on the standard color correction chart. This paper proposed a color correction method to minimize the color difference between cameras when acquiring an image using 8 cameras of 3D objects, and experimentally proved that the color difference between images is reduced when it is restored to a 3D image.
본 논문에서는 초다시점 (Super Multi-view) 영상 합성을 위한 영상 기반의 온라인 삼차원 복원 기술들을 소개한다. 복원의 정확성을 높이고자 하는 방법은 크게 두 부류로 나뉜다. 먼저 재투영 오차를 비용 함수(Cost function)으로 정의하고, 이를 Bundle Adjustment로부터 최적화를 수행하는 방법과 카메라의 위치와 삼차원 복원 결과에 대해 확률적인 분포를 정의하고 이를 순차적으로 추정하는 확률적인 필터링(Stochastic filtering)에 기반한 방법이 존재한다. 본 논문에서는 두 방법의 장단점을 분석하고, 이로부터 새로운 확률적 필터링에 기반한 3차원 복원 및 카메라 위치 추정 방법을 제안한다. 이로부터 대공간 환경에 적용하여 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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