A bi-directional and multi-channel wireless telemetry capsule, 11mm in diameter, is presented that can transmit video images from inside the human body and receive a control signal from an external control unit. The proposed telemetry capsule includes transmitting and receiving antennas, a demodulator, decoder, four LEDs, and CMOS image sensor, along with their driving circuits. The receiver demodulates the received signal radiated from the external control unit. Next, the decoder receives the stream of control signals and interprets five of the binary digits as an address code. Thereafter, the remaining signal is interpreted as four bits of binary data. Consequently, the proposed telemetry module can demodulate external signals so as to control the behavior of the camera and four LEDs during the transmission of video images. The proposed telemetry capsule can simultaneously transmit a video signal and receive a control signal determining the behavior of the capsule itself. As a result, the total power consumption of the telemetry capsule can be reduced by turning off the camera power during dead time and separately controlling the LEDs for proper illumination of the intestine.
본 논문에서는 넓은 지역에서의 영상기반 자동 항법을 위한 실시간 위치인식 및 지도작성 방법을 제안한다. 한 대의 카메라에서 입력된 영상으로부터 제안된 방법은 6 자유도 카메라 자세와 3 차원 특징점 위치를 연속적으로 계산한다. 제안된 방법은 넓은 지역을 주행하며 촬영된 영상에 적용하여 그 위치와 환경지도를 성공적으로 작성하였이다. 본 논문에서는 이진기술자(binary descriptor)와 수치-위상(metric-topological)지도 표현법을 사용하여 GPU 나 영상의 축소 없이 실시간 성능과 광범위한 지역에서의 회귀점 검출(loop detection)을 하였다. 제안된 방법은 여러 환경에서 촬영된 영상과, 해당 영상의 GPS 기준값과 비교하여 평가하였다.
비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.
In this paper, we propose a method to classify road weather conditions into rain, fog, and sun using a SVM (Support Vector Machine) classifier after extracting weather features from images acquired in real time using an optical sensor installed on a roadside post. A multi-dimensional weather feature vector consisting of factors such as image sharpeness, image entropy, Michelson contrast, MSCN (Mean Subtraction and Contrast Normalization), dark channel prior, image colorfulness, and local binary pattern as global features of weather-related images was extracted from road images, and then a road weather classifier was created by performing machine learning on 700 sun images, 2,000 rain images, and 1,000 fog images. Finally, the classification performance was tested for 140 sun images, 510 rain images, and 240 fog images. Overall classification performance is assessed to be applicable in real road services and can be enhanced further with optimization along with year-round data collection and training.
본 논문은 자율주행 로봇이 효과적으로 장애물을 회피하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 장애물을 인식하기 위해 적외선센서와 카메라를 활용하였다. 적외선센서는 장애물까지의 거리를 측정하고, 카메라로 촬영한 영상을 통해 장애물의 폭을 파악하였다. 장애물 폭을 계산하기 위해 이진화 처리, 윤곽선 검출 및 최소면적 직사각형 기법을 사용하였다. 장애물까지 거리와 장애물 폭을 이용하여 회피 각도를 계산하고, 이 회피 각도는 조향 제어에 적용하였다. 제안한 장애물 회피 알고리즘을 자율주행 로봇에 탑재하여 실험을 수행하였고, 적외선센서만을 사용한 경우에 비해 장애물 폭이 30cm일 때 회피 시간을 최대 8.5초 단축하였다.
In this paper, we proposed a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous weeding robot based on infrared vision sensor in wet paddy. It is the critical process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. In order to improve accuracy of the guidance line, we are trying to use the morphological characteristics of rice that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row. Using Hough transform, we were represented the curved leaves as a combination of segmented straight lines on binary image that has been skeletonized and segmented object. A slope of the guidance line was gotten as calculate the average slope of all segmented lines. An initial point of the guidance line was determined that is the maximum pixel value of the accumulated white columns of a binary image which is rotated the slope of guidance line in the opposite direction. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.
시각장애인이 다른 사람의 도움 없이 횡단보도를 건너는 것은 위험하다. 보도에서는 점자블록과 같은 시설물이 있지만, 자동차와 사고위험이 큰 횡단보도에는 시각장애인의 보행을 위한 유도 장치가 없기 때문이다. 본 연구에서는 영상 센서를 이용하여 보행자의 전방에 존재하는 횡단보도를 검출하고 횡단보도의 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위해 횡단보도의 흰색 및 회색 영역이 일정한 면적과 간격을 가지고 교차하여 반복되는 특징을 이용하였다. 프레임마다 전방에 관심영역을 여러 구간으로 설정하고 구간마다 이진화를 수행한다. 그리고 각 구간의 이진 영상마다 색상의 변화 횟수와 흰색 영역이 차지하는 면적 비율을 기준으로 횡단보도를 판별하였다. 또한, 투영 데이터를 통해 횡단보도의 방향을 추정하였다. 실제 환경에서 획득한 실험영상을 이용하여 성능평가를 실시한 결과 80%의 정확도를 나타내었다.
지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2289-2301
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2015
Mobile devices are becoming powerful enough to realize augmented reality (AR) application. This paper introduces two AR methods to estimate an environmental illumination distribution of a scene. In the first method, we extract the lighting direction and intensity from input images captured with a front-side camera of a mobile device, using its orientation sensor. The second method extracts shadow regions cast by three dimensional (3D) AR marker of known shape and size. Because previous methods examine per pixel shadow intensity, their performances are much affected by the number of sampling points, positions, and threshold values. By using a simple binary operation between the previously clustered shadow regions and the threshold real shadow regions, we can compute efficiently their relative area proportions according to threshold values. This area-based method can overcome point sampling problem and threshold value selection. Experiment results demonstrate that the proposed methods generate natural image with multiple smooth shadows in real-time.
In this study, in order to evaluate the yield of bubble by ultrasonic cavitation in HIFU sonication, the bubble image analysis was performed. The changing phenomenon of cavitation effect according to the sonication condition was discussed by analyzing the bubble image. Especially the appearance of bubble cloud, the size of micro-bubble, and the yield of bubble were considered. The 500 KHz and 1.1 MHz concave type ultrasonic transducers were used for HIFU sonication. Computer controlled digital camera was used to obtain the bubble image, and the binary image processing(binarization coefficient : 0.15) was performed to analyze them. In results of 500 KHz and 1.1 MHz transducer, the area of bubble cloud was increased in proportion to the rise in sonication intensity($R^2$ : 0.7031 and 0.811). The mean size of single microbubble was measured as 98.18 um in 500 KHz sonication, and 63.38 um in 1.1 MHz sonication. In addition, the amount of produced bubble was increased in proportion to sonication intensity. Through the result of this study and further study for variable image processing method, the quantitative evaluation of ultrasonic cavitation effects in HIFU operation could be possible with the linearity associated with the sonication conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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