In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
컬러 LCD(liquid crystal display) 모니터의 광학적 상에 대한 성능을 평가하기 위하여 LCD 모니터를 포함한 모든 광학계의 파장별 공간주파수 반응에 가중치를 부여한 진폭전달함수(modulation transfer function ; MTF)를 이용한 다색광전달함수(polychromatic modulation transfer function ; PMTF)를 제안한다. 서로 다른 진폭들을 갖는 적색(R), 녹색(G), 청색(B)의 3개의 막대형 LCD 단위물체를 이용한 컬러 LCD의 PMTF의 시뮬레이션 결과와 실험적 결과가 잘 일치하며, 이 결과 컬러 LCD의 결상성능은 단색으로 측정하는 MTF 및 가시광의 전파장대를 사용하는 백색광 MTF와는 다른 R, G, B의 3색에 대한 PMTF로 측정하늘 것이 보다 적절하다.
This paper describes visual tracking procedure of the underwater mobile robot for nuclear reactor vessel inspection, which is required to find the foreign objects such as loose parts. The yellowish underwater robot body tend to present a big contrast to boron solute cold water of nuclear reactor vessel, tinged with indigo by Cerenkov effect. In this paper, we have found and tracked the positions of underwater mobile robot using the two color informations, yellow and indigo. The center coordinates extraction procedures is as follows. The first step is to segment the underwater robot body to cold water with indigo background. From the RGB color components of the entire monitoring image taken with the color CCD camera, we have selected the red color component. In the selected red image, we extracted the positions of the underwater mobile robot using the following process sequences: binarization labelling, and centroid extraction techniques. In the experiment carried out at the Youngkwang unit 5 nuclear reactor vessel, we have tracked the center positions of the underwater robot submerged near the cold leg and the hot leg way, which is fathomed to 10m deep in depth.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
The purpose of this study were to organize a sorting system, to develop an algorithm of image processing for the shape sorting, and to finally develop a scientific and objective shape sorting system of Korean Red-Ginseng for mechanization of the shape sorting. The results of this study are followed. 1. The shape sorting system of Korean Red-Ginseng consists of a control computer, a color CCD camera(WV-CP4110) for image processing, an image processing board(DT3153), and an image acquisition unit. 2. Many image processing skill, such as sliding, stretching, threshold, binary and D$\sub$t/ were used to analyze the shape sorting factors of Korean Red-ginseng. 3. The sorting accuracy of the shape sorting system for the Korean Red-Ginseng was 74.7%. It is 21.1% lower than that of human inspector. Although the system has low accuracy, using more cameras may improve its sorting accuracy.
We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on it. This paper can be divided into two parts. One is image processing part to measure the condition of the guideline and AGV. The other is part that obtains the reference steering angle through using the image processing parts. First, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, AGV knows the driving conditions of AGV. After then using of those information, AGV calculates the reference steering angle changed by the speed of AGV. In the case of low speed, it focuses on the left/right error values of the guide line. As increasing of the speed of AGV, it focuses on the slop of guide line. Lastly, we are to model the above descriptions as the type of PID controller and regulate the coefficient value of it the speed of AGV.
In the images of a video camera employed for surveillance, detecting targets by extracting foreground image is of great importance. The foreground regions detected, however, include not only moving targets but also their shadows. This paper presents a novel technique to detect shadow pixels in the foreground image of a video camera. The image characteristics of video cameras employed, a web-cam and a CCD, are first analysed in the HSV color space and a pixel-level shadow detection technique is proposed based on the analysis. Compared with existing techniques where unified criteria are used to all pixels, the proposed technique determines shadow pixels utilizing a fact that the effect of shadowing to each pixel is different depending on its brightness in background image. Such an approach can accommodate local features in an image and hold consistent performance even in changing environment. In experiments targeting pedestrians, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.
This paper proposes a reconstruction method for the shape and color information of 3-dimensional buildings. The proposed method is range scanning by laser range finder and image coordinates' color information mapping to laser coordinate by a fixed CCD camera on laser range finder. And we make a 'Far-View' using high-resolution satellite image. The 'Far-View' is created that the height of building using DEM after contours of building extraction. The user select a region of 'Far View' and then, appear detailed 3D-reconstruction of building The outcomes apply to city plan, 3D-environment game and movie background etc.
Autonomous farm operation needs to be developed for safety, labor shortage problem, health etc. In this research, an autonomous tractor for tillage was investigated using machine vision and a fuzzy logic controller(FLC). Tractor heading and offset were determined by image processing and a geomagnetic sensor. The FLC took the tractor heading and offset as inputs and generated the steering angle for tractor guidance as output. A color CCD camera was used fro the image processing . The heading and offset were obtained using Hough transform of the G-value color images. 15 fuzzy rules were used for inferencing the tractor steering angle. The tractor was tested in the file and it was proved that the tillage operation could be done autonomously within 20 cm deviation with the machine vision and the FLC.
The purpose of this study was the development of a digital water color measurement system using a CCD optical device. Photographs of the standard medium of Forel and Ule water color scales in the laboratory, and one of sea surface above a Secchi disc (Z=SD/2) immersed in seawater were taken. The colors of these pictures were estimated with the value of CIE $L^*a^*b^*$. Water color assessment was conducted with a digital photo-image. In the case of the Forel scale (No. 1-11), the $b^*$ value was so high that the water color number was large. In the Ule scale (No.11-21), the $a^*$ value became high, which is why the number on the water color scale was large. The color of these pictures showed that the $a^*$ value in the Forel scale and the $b^*$ value in the Ule scale increase with the increase of the F value. The $a^*$ value of seawater color was always lower than the one on the Forel and Ule water color scales. This indicates that the color of the scales differs from actual seawater color. It was concluded that water color number can more effectively be assessed by estimating the ${\Delta}Eab^*$ color difference between the water scales and actual seawater color.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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