Vision is the most important sensing capability for both men and sensory smart machines, such as intelligent robots. Sensed real 3D world and its 2D camera image can be related mathematically by a process called camera calibration. In this paper, we present a novel linear solution of camera calibration. Unlike most existing linear calibration methods, the proposed technique of this paper can identify camera parameters explicitly. Through the step-by-step procedure of the proposed method, the real physical elements of the perspective projection transformation matrix between 3D points and the corresponding 2D image points can be identified. This explicit solution will be useful for many practical 3D sensing applications including robotics. We verified the proposed method by using various cameras of different conditions.
Calibration is a prerequisite procedure for employing a camera as a 3D sensor in an automated machines like robots. As accurate sensing is possible only when the vision sensor is calibrated accurately, many different approaches and models have been proposed for increasing calibration accuracy. Particularly an important factor which greatly affects the calibration accuracy is the nonlinearity in the mapping between 3D world and corresponding 2D image. In this paper GMDH algorithm is used to learn the nonlinearity without physical modelling. The technique proposed can be effective in various situations where the levels of noises and characteristics of nonlinear distortion are different. In simulations and an experiment, the proposed technique showed good and reliable results.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.12
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pp.1097-1104
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2016
The infrared camera is difficult to satisfy the RE-102 specification of Mil-Std-461. Especially, in the case of UAV electronics, shielded cable is not used, so it is difficult to meet the electromagnetic compatibility standard. In the RE-102 test of the IR camera for UAV, radiated noise exceeding 30 dBuV/m was observed in the range of 50 MHz to 200 MHz. As a result of pcb em scan, peak noise which caused by the harmonic frequency of the digital control signal clock was observed. Radiated noise was reduced by up to 22.9 dBuV/m by applying the spread spectrum clock generator(SSCG) with 3 % down spreading method to the camera control clock.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.350-353
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2013
In this paper, a hardware implementation of phase calculator for extracting 3D depth image from TOF(Time-Of-Flight) sensor is proposed. The designed phase calculator, which adopts redundant binary number systems and a pipelined architecture to improve throughput and speed, performs arctangent operation using vectoring mode of DCORDIC algorithm. Fixed-point MATLAB simulations are carried out to determine the optimized bit-widths and number of iteration. The designed phase calculator is verified by emulating the restoration of virtual 3D data using MATLAB/Simulink and FPGA-in-the-loop verification, and the estimated performance is about 7.5 Gbps at 469 MHz clock frequency.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.2
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pp.3-12
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2010
In previous studies, the digital measurement systems and analysis algorithms were developed by using the related techniques, such as the aerial photograph detection and high resolution satellite image process. However, these studies were limited in 2-dimensional geo-processing. Therefore, it is necessary to apply the 3-dimensional spatial information and coordinate system for higher accuracy in recognizing and locating of geo-features. The objective of this study was to develop a stochastic algorithm for the optimal sensor placement using the 3-dimensional spatial analysis method. The 3-dimensional information of the LiDAR was applied in the sensor field algorithm based on 2- and/or 3-dimensional gridded points. This study was conducted with three case studies using the optimal sensor placement algorithms; the first case was based on 2-dimensional space without obstacles(2D-non obstacles), the second case was based on 2-dimensional space with obstacles(2D-obstacles), and lastly, the third case was based on 3-dimensional space with obstacles(3D-obstacles). Finally, this study suggested the methodology for the optimal sensor placement - especially, for ground-settled sensors - using the LiDAR data, and it showed the possibility of algorithm application in the information collection using sensors.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.2
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pp.10-19
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1996
This paper presents a finger-shaped multisensor system which can measure the tyep and position of a target surface by contactl. The multi-sensor system consists of a sphere-shpaed optical tactile sensor located at the finger tip and a force/torque sensor located at the joint of a finger. The optial tactile sensor determines the type and position of the target surface using the shape and position of the CCD image of the touching area generated by a contact between the sensor and the taget surface. The force/torque sensor also determines the position and surface normal vector by applying the distributionof forces and torques t the contact point to the equations of finger shape. The measurements on the position and surface normal vector at a contact point obtined by two individual sensors are fused using a statistical method. The integrated sensor system has 0.8mm error in position measurement and 1.31$^{\circ}$ error in normal vector measurement. The developed sensor system has many applications, such as autonomous compliance control, automatic grasping and recognition, etc.
A wide dynamic range (WDR) CMOS image sensor (CIS) was developed with a specialized readout architecture for realizing high-sensitivity (HS) and low-sensitivity (LS) reading modes. The proposed pixel is basically a three-transistor (3T) active pixel sensor (APS) structure with an additional transistor. In the developed WDR CIS, only one mode between the HS mode for relatively weak light intensity and the LS mode for the strong light intensity is activated by an external controlling signal, and then the selected signal is read through each column-parallel readout circuit. The LS mode is implemented with the column capacitors and a feedback structure for adjusting column capacitor size. In particular, the feedback circuit makes it possible to change the column node capacitance automatically by using the incident light intensity. As a result, the proposed CIS achieved a wide dynamic range of 94 dB by synthesizing output signals from both modes. The prototype CIS is implemented with $0.18-{\mu}m$ 1-poly 6-metal (1P6M) standard CMOS technology, and the number of effective pixels is 176 (H) ${\times}$ 144 (V).
In this paper, a dynamic range(DR) extension technique based on a 3-transistor active pixel sensor(APS) and dual image sampling is proposed. The feature of the proposed APS is that the APS uses two or more photodiodes with different sensitivities, such as a high-sensitivity photodiode and a low-sensitivity photodiode. Compared with previously proposed wide DR(WDR) APS, the proposed approach has several advantages, such as no-external equipments or signal processing, no-additional time-requirement for additional charge accumulation, simple operation and adjustable DR extension by controlling parasitic capacitance and sensitivity of two photodiodes. Approximately 16 dB of DR extension was evaluated from the simulation for the situation of 10 times of sensitivity difference and the same size of parasitic capacitance between those two photodiodes.
Park, Jung-Tak;Lee, Sol;Park, Byung-Seo;Seo, Young-Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.248-249
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2022
In this paper, we propose a method for classifying and tracking objects based on information of multiple users obtained using RGB-D cameras. The 3D information and color information acquired through the RGB-D camera are acquired and information about each user is stored. We propose a user classification and location tracking algorithm in the entire image by calculating the similarity between users in the current frame and the previous frame through the information on the location and appearance of each user obtained from the entire image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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