• 제목/요약/키워드: Binary grid pattern image

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이진 격자 패턴 이미지를 이용한 비접촉식 평면 구동기의 면내 위치(x, y, $\theta$) 측정 방법 (A Novel Measuring Method of In-plane Position of Contact-Free Planar Actuator Using Binary Grid Pattern Image)

  • 정광석;정광호;백윤수
    • 한국정밀공학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.120-127
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    • 2003
  • A novel three degrees of freedom sensing method utilizing binary grid pattern image and vision camera is presented. The binary grid pattern image is designed by Pseudo-Random Binary Arrays and referenced to encode in-plane position of a moving stage of the contact-free planar actuator. First, the yaw motion of the stage is detected using fast image processing and then the other planar positions, x and y, are decoded with a sequence of images. This method can be applied to the system that needs feedback of in-plane position, with advantages of a good accuracy and high resolution comparable with the encoder, a relatively compact structure, no friction, and a low cost. In this paper, all the procedures of the above sensing mechanism are described in detail, including simulation and experiment results.

육각화소 기반의 지역적 이진패턴을 이용한 배경제거 알고리즘 (Background Subtraction Algorithm by Using the Local Binary Pattern Based on Hexagonal Spatial Sampling)

  • 최영규
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권6호
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    • pp.533-542
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    • 2008
  • 동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

고역통과 필터를 이용한 그리드 패턴 영역분할 (Grid Pattern Segmentation Using High Pass Filter)

  • 주기세
    • 한국항행학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.59-63
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    • 2007
  • 본 논문은 윤곽선이 불분명한 상황에서 체형의 윤곽선과 신체 내부의 그리드 패턴들을 추출하기 위한 이미지 분할 알고리즘을 서술한다. 이미지 분할 방법은 문턱 값을 이용한 이진화 기법을 사용한다. 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하기 위한 노이즈 제거 알고리즘은 $3{\times}3$ 하이브리드 고역통과 필터 방법을 제안한다. 본 하이브리드 고역통과 필터 알고리즘은 노이즈 제거 시간이 기존 방법에 대하여 훨씬 단축되기 때문에 3차원 체형, CAD 시스템, 공장자동화와 같은 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하는데 적용할 수 있다.

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참조패턴 기반의 2차원 변위 측정 방법론 (Measuring Methods for Two-dimensional Position Referring to the Target Pattern)

  • 정광석;이상헌;박성준
    • 한국생산제조학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.77-84
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    • 2013
  • In this paper, we review two-dimensional measuring methods referring to target patterns. The patterns consist of two linearly-repeated patterns or is designed repeatedly in two-dimension. The repeated properties are reflectivity, refractivity, air-gapping distance, capacitance, magnetic reluctance, electrical resistance and sloping gradient, etc. However, the optical methods are generally used for high speed processing and density, and their encoding principles are treated here. In case of two-dimensional pattern, as there is not inherently error between single units encoding the pattern except for the metrology frame errors, the end-effector position of an object accompanying the pattern can be measured with respect of the global frame without via error. Therefore, it is regarded as a substitute for laser interferometer with severe environmental constraints and has been applied to the high-accurate planar actuator.

자동 임계값 추출 알고리즘과 KOMPSAT-3A를 활용한 무감독 변화탐지의 정확도 평가 (Accuracy Assessment of Unsupervised Change Detection Using Automated Threshold Selection Algorithms and KOMPSAT-3A)

  • 이승민;정종철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.975-988
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    • 2020
  • 변화탐지는 서로 다른 시점에 촬영된 영상에서 일어난 변화를 관측하는 기술로 위성영상을 활용한 원격탐사 분야에서 중요한 기술이다. 변화탐지 기법 중 하나인 무감독 변화탐지 기법은 단시간 내에 변화지역을 추출할 수 있는 장점을 지니지만, 임계값을 통해 변화된 지역을 이진영상으로 나타내기 때문에 토지피복변화를 파악하기 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 무감독 변화탐지의 단점을 보완하기 위해 공간정보를 기반으로 생성된 격자 포인트를 이용하여 위성영상의 토지피복변화 및 정확도 평가를 수행하였다. 변화탐지 알고리즘은 Spectral Angle Mapper(SAM)를 사용하였으며, 김제자유무역지역 일대를 촬영한 KOMPSAT-3A(K3A) 위성영상을 대상으로 진행하였다. 변화탐지결과는 자동 임계값 추출 알고리즘들 중 Otsu, Kittler, Kapur, Tsai 방법을 사용하여 이진영상으로 나타냈다. 또한, 변화탐지에 사용된 두 시점의 위성영상은 계절에 의한 식생 변화가 존재하기 때문에 확률밀도함수를 통한 Differenced Normalized Difference Vegetation Index(dNDVI)의 임계값으로 계절적 영향을 받는 지역을 제거하였다. 연구 결과, 자동 임계값 추출 알고리즘 중 Otsu와 Kapur의 정확도가 58.16%로 나타났고, dNDVI를 통해 계절적 영향을 제거하였을 때 85.47%로 정확도가 개선된 결과를 보였다. 본 연구결과를 기반으로 생성된 알고리즘은 무감독 변화탐지를 수행할 때 정확도 평가와 토지피복변화를 정량적으로 파악하여 기존의 단점을 보완할 수 있다고 판단된다.