Ha, Joo-Young;Song, Jin-Geun;Im, Jeong-Uk;Min, Kyoung-Joong;Kang, Bong-Soon
융합신호처리학회 학술대회논문집
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한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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pp.25-28
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2006
In this paper, we say the shading correction system supporting multi-resolution for camera. The shading effect is caused by non-uniform illumination, non-uniform camera sensitivity, or even dirt and dust on glass (lens) surfaces. In general this shading effect is undesirable [1]. Eliminating it is frequently necessary for subsequent processing and especially when quantitative microscopy is the fine goal. The proposed system is available on thirty nine kinds of image resolutions scanned by interlaced and progressive type. Moreover, the system is using various continuous quadratic equations instead of using the piece-wise linear curve which is composed of multiple line segments. Finally, the system could correct the correct effect without discontinuity in any image resolution. The proposed system is also experimentally demonstrated with Xilinx Virtex FPGA XCV2000E- 6BG5560 and the TV set.
We have developed a wide-field imaging camera system, called WICZO, to monitor light of the night sky over extended period. Such monitoring is necessary for studying the morphology of interplanetary dust cloud and also the time and spatial variations of airglow emission. The system consists of an electric cooler a CCD camera with $60\%$ quantum efficiency at 500nm, and a fish-eye lens with $180^{\circ}$ field of view. Wide field imaging is highly desired in light of the night sky observations in general, because the zodiacal light and the airglow emission extend over the entire sky. This paper illustrates the design of WICZO, reports the result of its laboratory performance test, and presents the first night sky image, which was taken, under collaboration with Byulmaro Observatory, on top of Mt. Bongrae at Yongweol in January, 2004.
During the navigation of mobile robot, one of the essential task if to determine the absolute position of mobile robot. In this paper, a method to determine the position of the camera using a vanishing point and neural networks without landmark if proposed. In determining the position of the camera on the world coordinate, there are differences between the real value and the calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPNN(Back Propagation Neural Network) and experimental results show the capability to adapt for a mobile robot.
This paper presents an image fingerprinting scheme for the print-to-capture model performed by a photo printer and digital camera. When capturing an image by a digital camera, various kinds of distortions such as noise, geometrical distortions, and lens distortions are applied. slightly and simultaneously. In this paper, we consider several steps to extract fingerprints from the distorted image in print-and capture scenario. To embed ID into an image as a fingerprint, multi-bits embedding is applied. We embed 64 bits information as a fingerprint into spatial domain of color images. In order to restore a captured image from distortions a noise reduction filter is performed and a rectilinear tiling pattern is used as a template. To make the template, a multi-bits fingerprint is embedded repeatedly like a tiling pattern. We show that the extracting is successful from the image captured by a digital camera through the experiment.
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.
This paper presents an effective method for detecting vehicles in front of the camera-assisted car during nighttime driving. The proposed method detects vehicles based on detecting vehicle headlights and taillights using techniques of image segmentation and clustering. First, in order to effectively extract spotlight of interest, a pre-signal-processing process based on camera lens filter and labeling method is applied on road-scene images. Second, to spatial clustering vehicle of detecting lamps, a grouping process use light tracking method and locating vehicle lighting patterns. For simulation, we are implemented through Da-vinci 7437 DSP board with visible light mono-camera and tested it in urban and rural roads. Through the test, classification performances are above 89% of precision rate and 94% of recall rate evaluated on real-time environment.
과거 값비싼 워크스테이션에서만 구현 가능했던 실시간 가상스튜디오를 이제는 하드웨어의 발달로 개인용 컴퓨터에서도 운용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 실시간 제작의 그래픽 품질에는 한계가 있기 때문에 영화나 드라마에서는 후반 제작(post production)으로 그래픽을 합성하는 것이 일반적이다. 그러나 후반 제작을 위한 순수 영상 기반 카메라 추적은 많은 작업 시간을 요하며, 자주 불안정한 결과를 보인다. 이를 극복하기 위해 가상스튜디오와 마찬가지로 촬영 단계에서 카메라 모션 데이터를 센서로부터 수신하되, 이를 저장하여 후반제작에서 활용할 수 있는 시스템(POVIS: post virtual imaging system)을 제안하였다. 실사와 그래픽의 매끄러운 정합을 위해서는 정확한 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 하는데, 이를 위해 두 장의 평면 패턴만을 이용하여 간단하게 수행할 수 있는 캘리브레이션 방법을 사용하였다. 또한 카메라 센서 데이터는 기계적 부정합 등으로 인해 약간의 오류를 포함하게 되는데, Kalman 필터를 이용하여 이를 줄이는 방법을 제안하였다. 개발된 POVIS는 다큐멘터리 제작에 사용되어 작업 시간을 크게 단축시키고, 특징점의 부재로 인해 기존의 방법을 적용할 수 없는 영상에서의 카메라 추적을 성공적으로 수행하였다.
오늘날 한국 사회에서 백내장 수술은 가장 빈번하게 이루어지는 수술중 하나이다. 백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다. 그러나 수술 중에 눈에서 분비되는 이물질 같은 요인에 의해 표시가 지워질 수 있다. 그러므로 이런 표시방법을 실시간으로 카메라 영상을 받음으로써 영상처리로 추적하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용함으로 해당 수정체 삽입 위치를 정확히 추적하는 것을 확인하였다.
자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.
무한물점으로 취급하는 카메라 광학계의 경우, 자동초점(auto-focus) 속도를 빠르게 하기 위해 기존 광학계와 다른 형태로 광학설계를 하게 된다. 이 때문에 군의 개수가 늘어나므로, 기존의 해석적인 방법으로는 궤적 계산이 어렵고, 또한 수치해석적인 방법은 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 군을 스플라인 보간을 한 뒤, 주어진 뒤정점초점거리와 유효초점거리를 만족하도록 1개 또는 2개 군의 이동량을 해석적으로 구해 줌 궤적을 계산하는 해석적인 방법을 제안하고 이를 유도한다. 이 방법은 무한물점용 줌 렌즈 광학계에서 군수의 제한 없이 모든 광학계에 대해 반복적인 계산없이 해석적인 궤적을 구할 수 있으며, 다양한 예제를 통하여 그 효용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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