In sport programs, real-time virtual imaging system come into notice for new technology which can compose information like team logos, scores. distances directly on playing ground, so it can compensate for the defects of general character generator. In order to synchronize graphics to camera movements, generally two method is used. One is for using sensors attached to camera moving axis and the other is for analyzing camera video itself. KBS technical research institute developed real-time sensor-based virtual imaging system 'VIVA', which uses four sensors on pan, tilt, zoom, focus axis and controls virtual graphic camera in three dimensional coordinates in real-time. In this paper, we introduce our system 'VIVA' and it's technology. For accurate camera tracking we calculated view-point movement occurred by zooming based on optical principal point variation data and we considered field of view variation not only by zoom but also by focus. We developed our system based on three dimensional graphic environment. so many useful three dimensional graphic techniques such as keyframe animation can be used. VIVA was successfully used both in Busan Asian Games and 2002 presidential election. We confirmed that it can be used not only in the field but also in the studio programs in which camera is used within more close range.
Consistent observation with high temporal and spatial resolution is required for an efficient monitoring of coastal environments. Remote monitoring system installed on the ground is capable of simultaneous observation of wide coastal area and consistent observation with high frequency, which a small number of in-situ measurements cannot manage. This paper studies two typical ground based coastal monitoring system, marine radar and camera system. Marine radar can produce time series of frequency spectrum by integrating wave number spectrum calculated from spatial and temporal variation of waves in the radar image. The time averaged radar images of waves can analyze wave breaking zone, rip currents and location of littoral bars. Camera system can observe temporal variation of foam generation originated from coastal contamination as well as shoreline changes. By extracting the part of foams from rectified images, quantitative analysis of temporal foam variation can be done. By using the two above systems of different characteristics, synergetic benefit can be achieved.
Park, B.G.;Jang, J.G.;Seong, H.C.;Jang, B.H.;Kim, K.M.;Han, I.
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.18
no.1
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pp.69-74
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2003
A CCD camera for the BOES (Bohyunsan Observatory Echelle Spectrograph) has been developed. The camera consists of a 2048 ${\times}$ 4096 format CCD, a SDSU Gen-I CCD controller, and a continuous flow cryostat (CFC) designed by the ESO. In order to control the CCD under SDSU Gen-I controller, the voltage level of all the biases and clocks were lowered by -6V. The CFC showed cooling time of about 10 hour, after which the chip temperature settled down with variation less than ${\pm}1^{\circ}C$. The final chip temperature is around -105$^{\circ}C$ with the setting value for the CFC as -170$^{\circ}C$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1301-1314
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2018
In this paper, we present a low-cost fire detection system using a thermal camera and a smartphone. The developed system collects thermal and RGB videos from the developed camera. To detect fire, candidate fire regions are extracted from videos obtained using a thermal camera. The block mean of variation of adjacent frames is measured to analyze the dynamic characteristics of the candidate fire regions. After analyzing the dynamic characteristics of regions of interest, a fire is determined by the candidate fire regions. In order to evaluate the performance of our system, we compared with a smoke detector, a heat detector, and a flame detector. In the experiments, our fire detection system showed the excellent performance in detecting fire with an overall accuracy rate of 97.8 %.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.3
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pp.269-276
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2010
In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.
Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.27-34
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2017
In this paper, we propose a novel radiometric calibration method which can effectively compensate the nonlinearity of the detector for hyper-spectral camera. In general, the detector of hyper-spectral camera can produce nonlinear output depending on radiance and integral time. The conventional radiometric calibration methods extract the imprecise radiance profile from the spectral profile of the target due to this nonlinearity. In our proposed method, we use a quadratic equation instead of a linear equation to describe the relation between output of detector and radiance. Then, we use a fractional function to compensate variation of integration time. Thus, our proposed method can extract more precise spectral profile of radiance than conventional radiometric calibration method.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.3
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pp.132-140
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2007
The quality of the camera image is worse than that of the scanner image because of lighting variation and inaccurate focus. This paper proposes a binarization method for camera-based document recognition, which is tolerant to low-quality camera images. Based on an existing method reported to be effective in previous evaluations, we enhanced the adaptability to the image with a low contrast due to low intensity and inaccurate focus. Furthermore, applying an additional small-size window in the binarization process, it is effective to extract the fine detail of character structure, which is often degraded by conventional methods. In experiments, we applied the proposed method as well as other methods to a document recognizer and compared the performance for many cm images. The result showed the proposed method is effective for recognition of document images captured by the camera.
To improve the noise characteristics, software-based noise reduction algorithms are widely used in cadmium zinc telluride (CZT) pixelated semiconductor gamma camera system. The purpose of this study was to develop an improved median filtering algorithm using a thresholding method for noise reduction in a CZT pixelated semiconductor gamma camera system. The gamma camera system simulated is a CZT pixelated semiconductor detector with a pixel-matched parallel-hole collimator and the spatial resolution phatnom was designed with the Geant4 Application for Tomography Emission (GATE). In addition, a noise reduction algorithm with a median filter using an improved thresholding method is developed and we applied our proposed algorithm to an acquired spatial resolution phantom image. According to the results, the proposed median filter improved the noise characteristics compared to a conventional median filter. In particular, the average for normalized noise power spectrum, contrast to noise ratio, and coefficient of variation results using the proposed median filter were 10, 1.11, and 1.19 times better than results using conventional median filter, respectively. In conclusion, our results show that the proposed median filter using improved the thresholding method results in high imaging performance when applied in a CZT semiconductor gamma camera system.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.1
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pp.113-119
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2013
In this paper, n order to degrade of diagnosis of power supply by using Poincare map and fractal dimension with temperature measured by infrared camera. we review the characteristic of temperature variation according to pattern variation of power supply in chemical industry complex. As a simulation results we can be realized the characteristic behaviors of nonlinear dynamics in the poincare mal and fractal dimension. In the future verification method requires through additional research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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