Digital video camera can be a useful tool to capture images for use in colorimeter. However, the RGB signals generated by different digital video camera are not equal for the same scene. The digital video camera for use in colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. One method of deriving a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values is Polynomial modeling. In this paper, 3${\times}$3 linear matrix and 3${\times}$l1 polynomial matrix is used to investigate the characterization performance of the professional digital video camera. In experimental results, it is demonstrated that proposed 3${\times}$3 linear matrix has a reasonable degree of accuracy for use in colorimeter.
When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.
이동하는 스마트폰이나 로봇의 단안 카메라를 이용하여 연속적으로 촬영된 이미지들을 분석하여 카메라의 위치를 추정하는 것은 메타버스나 이동 로봇, 사용자 위치 서비스에서 매우 중요하다. 지금까지는 PnP 관련 기술들을 적용하여 위치를 계산하였는데, 본 논문에서는 연속된 영상들에 적용된 에피폴라 기하학에서의 필수 행렬을 이용하여 카메라의 이동 방향을 구하고 기하학적인 수식 계산을 통해 카메라의 연속적인 이동 위치를 추정하는 방법을 새롭게 제안하였고, 시뮬레이션을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 방식은 기존의 방식과는 전혀 다른 방법으로 두 개 이상의 영상에서 하나 이상의 일치되는 특징점만 있어도 적용할 수 있는 특징이 있다.
In this research work, an algorithm development on tracking end-point of aerial work platform with jib profile and bend-linked boom was carried out to find the X, Y and Z direction value using coordinate transformation matrix. This matrix consists of device status value(length and angle) based on camera position axis, which are sent from device controller PLUS+1 by CAN protocol. These values are used to measure the distance and angle from the camera to the end-point. Using these distance and angle value, monitoring system controls FAN/TILT/ZOOM status of camera to get an adequate scene of workplace. This program was written in Java, C# and C for mobile device. These results provide the information to the aerial work device for secure operation.
일반적으로 이미지를 획득하기 위한 도구로 사용되고 있는 비디오 카메라는 동일한 피사체의 XYZ 3 자극치에 대한 RGB 출력 신호가 카메라마다 각각 다른 기기 의존적인 특성을 가진다. 카메라로 촬영한 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성을 알 수 있다면 다양한 디스플레이 시스템에서의 기기 독립적 색 재현이 가능하다. 카메라 전달 특성 조사 방법에 대한 연구는 두 가지 형태로 나뉘어서 진행되어 왔다. 첫 번째 방법은 카메라의 RGB 필터 분광 특성을 파장별로 구하여 CIE 칼러 매칭 함수로 표현하는 것과 알고 있는 색 타겟, 즉 샘플색의 XYZ 3 자극치를 카메라로 촬영하고 출력되는 RGB 신호 간의 변환 행렬을 구하는 방법이다. 실험이 용이하여 일반적으로 많이 이용되는 두 번째 방법은 동일한 카메라에 대해서도 촬영 조건에 따라 매번 60개 이상의 시험색을 촬영하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 특정 촬영 조건 하에서 구한 카메라 전달 특성 변환 행렬을 이용하여, 촬영 조건이 바뀌었을 때 달라지는 카메라의 전달 특성을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 다항식 모델링을 이용하여 특정 화이트 밸런스에서의 카메라 전달 특성 3×3 변환 행렬을 구하고, 이 변환 행렬로부터 카메라의 인광체 좌표를 추정한다. 마지막으로구하고자 하는 기준 백색에 따른 카메라의 채널 이득을 계산하여 특정 기준 백색에 화이트 밸런스가 맞춰진 카메라의 전달 특성을 구하였다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 구한 카메라의 전달 특성은 기존의 방법으로 구한 3×3 변환 행렬보다 더 좋은 성능을 가지면 카메라의 화이트 밸런스가 달라질 때마다 모든 시험색을 환영하여 구해야 하는 기존의 변환 행렬과 비슷한 성능을 가지는 3×3 변환 행렬을 손쉽고 간단하게 구할 수 있다.장, 간장, 비장 및 맹장 등 체내 장기로부터 접종균의 회수율은 WL이 일령 증가에 따라 점차 증가하였으나 다른 품종들 보다는 현저히 낮았던 반면에 RIR은 80~90% 이상으로 매우 높았으며 WL$\times$RIR 교배종은 WL보다는 다소 높았으나 RIR보다는 상당한 차이로 낮았다. 항체 양성을에 있어서는 WL$\times$RIR이 WL 및 RIR보다도 높게 나타났다 2. Hyline white$\times$ Hyline brown(HwHb) , Hw$\times$ Isa brown(HwIb), Isa white$\times$Ib(IwIb), Iw$\times$Hb(IwIb) 및 Ib$\times$Iw(IbIw) 등 합성 교배종의 가금티푸스에 대한 질병 저항성 HwHb, Hwlb, Iwlb 및 IwHb 등 4가지 합성품종과 IbIw의 역교배종을 공시하여 6주령 시험계에 감염후 2주간에 걸쳐 폐사율, 증체량, 접종균 회수율 및 응집 항체 양성율 등으로 가금티푸스에 대한 질병 저항성을 비교 시험하였던 바, 공시 품종 모두가 가금티푸스에 대해 현저한 질병 저항성이 있는 것으로 인정되었으며 품종간 비교에서는 HwHb가 공시한 다른 품종들보다 더 강한 저항성을 가지고 있었다.의 이미지에 차이가 있을 것이라는 본 연구가 지지됨을 알 수 있다. 본 연구의 한계점으로 1) 본 연구에서는 자극의 조건을 실험대상자가 소유하고 있는 의복에 한계를 두었다. 다양한 이미지의 의복을 선정하지 못한 점이 앞으로 더 연구하여야 할 점으로 본다. 2) 장소선정에 있어서 강남과 강북 서울중심과 지방 등으로 좀 더 세분화하면 다른 결과가 나을 수 있으리라 예상된다. 따라서 성격이나 가치관, 구매성향에 대해 좀
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
This paper is concerned with the development and evaluation of the camera calibration method for a real-time head tracking system. Tracking of head movements is important in the design of an eye-controlled human/computer interface and the area of virtual environment. We proposed a video-based head tracking system. A camera was mounted on the subject's head and it took the front view containing eight 3-dimensional reference points(passive retr0-reflecting markers) fixed at the known position(computer monitor). The reference points were captured by image processing board. These points were used to calculate the position (3-dimensional) and orientation of the camera. A suitable camera calibration method for providing accurate extrinsic camera parameters was proposed. The method has three steps. In the first step, the image center was calibrated using the method of varying focal length. In the second step, the focal length and the scale factor were calibrated from the Direct Linear Transformation (DLT) matrix obtained from the known position and orientation of the camera. In the third step, the position and orientation of the camera was calculated from the DLT matrix, using the calibrated intrinsic camera parameters. Experimental results showed that the average error of camera positions (3- dimensional) is about $0.53^{\circ}C$, the angular errors of camera orientations are less than $0.55^{\circ}C$and the data aquisition rate is about 10Hz. The results of this study can be applied to the tracking of head movements related to the eye-controlled human/computer interface and the virtual environment.
In this paper, we propose an algorithm to decode Data Matrix two dimensional barcode symbology. We employ hough transform and bilinear image warping to extract the barcode region from the image scanned using a CMOS digital camera. The location of barcode can be found by applying Hough transform. However, barcode image should be warped due to the nonlinearity of lens and the viewing angle of camera. In this paper, bilinear warping transform is adopted to wa게 and align the barcode region of the scanned image. Codeword can be detected from the aligned barcode region.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
This paper proposes a pose-graph based SLAM method using an upward-looking camera and artificial landmarks for AGVs in factory environments. The proposed method provides a way to acquire the camera extrinsic matrix and improves the accuracy of feature observation using a low-cost camera. SLAM is conducted by optimizing AGV's explored path using the artificial landmarks installed on the ceiling at various locations. As the AGV explores, the pose nodes are added based on the certain distance from odometry and the landmark nodes are registered when AGV recognizes the fiducial marks. As a result of the proposed scheme, a graph network is created and optimized through a G2O optimization tool so that the accumulated error due to the slip is minimized. The experiment shows that the proposed method is robust for SLAM in real factory environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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