A coded-aperture gamma camera was developed to increase the sensitivity of a pin hole camera made with a pixellated CsI(Tl) scintillator and a position-sensitive photomultiplier tube. The modified round-hole uniformly redundant array of pixel size $13{\times}11$ was chosen as a coded mask considering the detector spatial resolution. The performance of the coded-aperture camera was compared with the pin hole camera using various forms of Tc-99m source to see the improvement of signal-to-noise ratio or the improvement of the sensitivity. The image quality is much improved despite of a slight degradation of the spatial resolution. Though the camera and the test were made for low energy case, but the concept of the coded-aperture gamma camera could be effectively used for the radioactive environmental monitoring and other applications.
We investigated X-ray radiated from the pulsed Plasma Focus device that translated from electric energy into electromagnetic wave by electric discharge. X-ray radiation is analysed by using pin photodiode and 0.5mm pinhole camera shielded by $25{\mu}m$ Be. The condition of X-ray radiation was that the discharging voltage was 15 kV and the working gas were 0.12 torr Argon. Reproducibility of X-ray radiation is investigated and X-ray temperature is calculated above 3keV.
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.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.570-573
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2020
핀홀 카메라는 그 특성상 전체 공간 중에서 일부분만을 촬영할 수 있으므로 전체 공간을 염두에 두는 3D 재구성에서는 구면 영상에 비해 많은 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 다수의 구면 영상에 촬영된 물체의 실제 3차원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 두 카메라의 배치 간격이 가까운 스테레오 비전과는 달리 제안하는 방법에서는 여러 대의 카메라를 넓은 간격으로 배치하여 장애물에 대한 폐색을 극복하도록 한다. 구면 카메라의 화각은 공간 전체를 담을 수 있기 때문에 촬영 간격과 카메라의 회전각이 크더라도 전 영역에 대한 일치 관계를 계산할 수 있다. 실험 결과 구면 영상에 나타난 물체의 실제 위치에 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.12
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pp.1087-1092
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2010
A micro 3D-PTV system has been constructed using a single camera system. Two viewing holes were created behind the object lens of the microscopic system to construct a stereoscopic viewing image. A hybrid recursive PTV algorithm was used. A concept of epipolar line was adopted to eliminate many spurious candidates. Three-dimensional velocity vector fields were obtained by calculating the three-dimensional displacements of particles that were identified as being identical. The system consists of a laser light source (Ar-ion, 500 mW), one high-definition camera ($1028{\times}1024$ pixels, 500 fps), a circular plate with two viewing holes, and a host computer. The performance of the developed algorithm was tested using artificial images. The characteristic of the vector recovery ratio was investigated for the particle numbers. A micro backward-facing step channel ($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times}3000{\mu}m$) was measured using the developed measurement system. The results were in good qualitative agreement with other results.
활선차량의 붐 끝단에 탑재되어 있는 로봇의 기준좌표계는 활선차량의 접근 위치와 붐의 확장 길이 및 각도에 따라 달라지므로 작업대상물과 로봇 사이의 상대 위치를 찾아내어 설정된 작업 경로를 보정하여야만 한다. 본 논문에서는 작업대상물인 애자 영상으로부터 카메라를 보정하는 기법을 제시하여 활선작업 차량의 붐 끝단에 장착된 로봇의 위치 및 자세를 측정할 수 있도록 하였다. 이를 위하여 핀홀 카메라 모델을 적용하였으며 원기둥 형태의 애자 영상으로부터 카메라 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 추출하였다. 제시된 기법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.607-610
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2020
시각적 환경 인식을 위하여 PTAM 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 모든 방향의 시야각을 제공하는 구면 비디오를 위한 연구로 확장되고 있다. 기존의 구면 SLAM 방법은 Unified Sphere Model을 사용하며 앞면 시야각만 제공할 수 있는 한계가 있다. 본 논문에서는 구면 비디오를 위한 PTAM의 구현을 위한 카메라 모델을 제시한다. 제안된 카메라 모델은 핀홀 투영 카메라에 기반한 듀얼 영상 평면을 사용한다. 제안 방법은 앞면 시야각에 제약되지 않으며 전체 시야각을 지원한다. 또한 구면 바디오의 PTAM 적용 과정에서 평면 연산식을 직접 적용할 수 있는 장점이 있다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1999.12a
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pp.493-505
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1999
Zoom lens camera calibration is an important and difficult problem for two reason at least. First, the intrinsic parameters of such a camera change over time, it is difficult to calibration them on-line. Secondly, the pin-hole model for single lens system can not be applied directly to a zoom lens system. In this paper, We address some aspects of this problem.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.107-112
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2020
Recently, as the field of use of drones is diversified, it is actively used not only for surveying but also for search and rescue work. In these applications it is very important to know the location of the target or the location of the UAV. This paper proposes a target detection method using images taken from drones. The proposed method calculates the latitude and longitude information of the target by finding the location of the target by comparing it with the image to find the image taken by the drone. The exact latitude and longitude information of the target is calculated by calculating the actual distance corresponding to the distance of the image image using the characteristics of the pinhole camera. The proposed method through the actual experiment confirmed that the latitude and longitude of the target was accurately identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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