We developed a low cost digital X-Ray image capturing system using a CCD camera, instead of using the high cost image plate and image intensifier. In order to reduce the system volume, we directly made the dark box shorter than the previous model. Using the graphic language, we developed a program in order for post-processing the images captured by the CCD camera. This program improves the image resolving power.
We propose a flexible camera calibration system for mobile platform to calibrate the camera's intrinsic parameters which based on the geometrical property of the vanishing points determined by two perpendicular groups of parallel lines. The system only requires the camera to observe a rectangle card show at a few(at least four)different orientation. The experimental results of the real images show the proposed calibration system in this paper is easy to use and robust.
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.
IP 카메라란 영상을 네트워크를 통하여 전송하는 카메라로 웹 서버, 네트워크 인터페이스 장치 및 CCD(Charge Coupled Device) 모듈을 모두 내장하고 있어 영상을 네트워크를 통하여 실시간으로 전송이 가능하며 네트워크가 구축된 곳 어디서든 카메라의 IP 또는 웹 주소를 통해서 24시간 현장의 영상을 모니터링하고 기록한다. 현재 IP 카메라는 기술의 발전과 함께 날로 진화하여 기존의 아날로그 카메라시장을 점차 대체해가고 있으며, 아직은 초기 단계지만 우수한 확장성과 아날로그 카메라의 노이즈 문제를 극복하기 위해 철도차량에서도 점차 그 영역을 넓혀갈 것으로 기대된다. 하지만 IP 카메라의 상용화를 위해서는 여러 해결되지 않은 문제점들이 내제되어 있어 본 논문에서는 철도차량의 IP 카메라 시스템 구성에 대해 알아보고 철도차량용 IP 카메라 시스템의 개발 및 설계에 도움이 되고자 한다.
In stereo vision, camera modeling is very important because the accuracy of the three dimensional locations depends considerably on it. In the existing stereo camera models, two camera planes are located in the same plane or on the optical axis. These camera models cannot be used in the active vision system where it is necessary to obtain two stereo images simultaneously. In this paper, we propose four kinds of stereo camera models for active stereo vision system where focal lengths of the two cameras are different and each camera is able to rotate independently. A single closed form solution is obtained for all models. The influence of the stereo camera model to the field of view, occlusion, and search area used for matching is shown in this paper. And errors due to inaccurate focal length are analyzed and simulation results are shown. It is expected that the three dimensional locations of objects are determined in real time by applying proposed stereo camera models to the active stereo vision system, such as a mobile robot.
This paper proposes the real-time moving object tracking system UAV using color information. Case of object tracking, it have studied to recognizing the moving object or moving multiple objects on the fixed camera. And it has recognized the object in the complex background environment. But, this paper implements the moving object tracking system using the pan/tilt function of the camera after the object's region extraction. To do this tracking system, firstly, it detects the moving object of RGB/HSI color model and obtains the object coordination in acquired image using the compact boundary box. Secondly, the camera origin coordination aligns to object's top&left coordination in compact boundary box. And it tracks the moving object using the pan/tilt function of camera. It is implemented by the Labview 8.6 and NI Vision Builder AI of National Instrument co. It shows the good performance of camera trace in laboratory environment.
This paper deals with an application of neural network to camera calibration with wide angle lens and 2-D range finding. Wide angle lens has an advantage of having wide view angles for mobile environment recognition ans robot eye in hand system. But, it has severe radial distortion. Multilayer neural network is used for the calibration of the camera considering lens distortion, and is trained it by error back-propagation method. MLP can map between camera image plane and plane the made by structured light. In experiments, Calibration of camers was executed with calibration chart which was printed by using laser printer with 300 d.p.i. resolution. High distortion lens, COSMICAR 4.2mm, was used to see whether the neural network could effectively calibrate camera distortion. 2-D range of several objects well be measured with laser range finding system composed of camera, frame grabber and laser structured light. The performance of 3-D range finding system was evaluated through experiments and analysis of the results.
This paper is to present a method for recognizing an image of a tracking object by processing the image from a camera, whose attitude is controlled in inertial space with inertial co-ordinate system. In order to recognize an object, a pseudo-random M-array is attached on the object and it is observed by the camera which is controlled on inertial coordinate basis by inertial stabilization unit. When the attitude of the camera is changed, the observed image of M-array is transformed by use of affine transformation to the image in inertial coordinate system. Taking the cross-correlation function between the affine-transformed image and the original image, we can recognize the object. As parameters of the attitude of the camera, we used the azimuth angle of camera, which is de-fected by gyroscope of an inertial sensor, and elevation an91e of camera which is calculated from the gravitational acceleration detected by servo accelerometer.
This paper proposes a design and development plan for a control program for the MX-10 EO/IR camera. This camera is a piece of mission equipment mounted on the multi-purpose unmanned helicopter (MPUH) system. Operators must be able to control the necessary functions of the camera to perform their assigned tasks. To achieve this, the function to control the camera was analyzed, and a control program was developed. In addition, the control program was linked to a joystick for convenient operation of the camera by the operator.
This paper's purpose is to obtain 3-Dimension information by using a monocular camera. This system embodies to obtain the height of object by using trigonometry method between a reference point of circumstance and an object. It is possible to build up system regardless of operating system, and then set it up. An comfortable USB port camera is used everywhere without the capture board. The internet can be used by using the applet and JMF everywhere. We regard the camera as a fixed. And we have developed a Real-Time JPEG/RTP Network Camera system using UDP/IP on Ethernet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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