현재까지 단일 영상센서를 사용하는 디지털 이미징 장치들을 위해 다양한 보간 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존 보간 기법들은 주기적 샘플링을 사용하는 영상센서의 출력 해상도 모드를 고려하지 않았다. 따라서 출력 영상에서 해상도 화질 열화 및 color artifacts(color moire, zipper)현상들이 문제점으로 나타난다. 본 논문은 영상센서의 출력 해상도 모드를 고려한 색상 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 보간 알고리즘은 효과적으로 에지 예측을 보상하는 초기단계와 해상도 모드를 고려하여 최소한의 방향성을 이용한 화질 개선단계로 구성되었다. 기존 기법들과 제안하는 알고리즘 결과를 분석 하기위해 주관적 화질비교와 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통한 객관적 화질평가를 비교하였다. 객관적인 수치와 시각적인 부분에서 기존 기법 대비 color artifacts를 효과적으로 개선하였다.
The visual sensing of human hands plays an important part in many man-machine interaction/interface systems. Most existing visionbased hand detection techniques depend on the color cues of human skin. The RGB color image from a vision sensor is often transformed to another color space as a preprocessing of hand detection because the color space transformation is assumed to increase the detection accuracy. However, the actual effect of color space transformation has not been well investigated in literature. This paper discusses a comparative evaluation of the pixel classification performance of hand skin detection in four widely used color spaces; RGB, YIQ, HSV, and normalized rgb. The experimental results indicate that using the normalized red-green color values is the most reliable under different backgrounds, lighting conditions, individuals, and hand postures. The nonlinear classification of pixel colors by the use of a multilayer neural network is also proposed to improve the detection accuracy.
This paper describes a demosaicking method for hexagonally-structured color filter array. Demosaicking is essential to acquire color images using color filter array (CFA) in single sensor imaging. Thus, CFA patterns have been discussed in order to improve image quality in single sensor imaging after the Bayer pattern are introduced. Advancements in imaging sensor technology recently introduce a hexagonal CFA pattern. The hexagonal CFA can be considered to be a 45-degree rotational version of the Bayer pattern, thus demosaicking can be implemented by an existing method with backward and forward 45-degree rotations. However, this approach requires heavy computing power and memory in image sensing devices because of the image rotations. To overcome this problem, we proposes a demosaicking method for a hexagonal Bayer CFA without rotations. In addition, we introduce a weighting parameter in our demosaicking method to improve image quality and to unifying exiting method with our method. Experimental results indicate that the proposed method is superior to conventional methods in terms of PSNR. In addition, some optimized values for the weighting parameter are provided experimentally.
A intelligent mobile hexapod robot with various types of sensors and wireless camera is introduced. We show this mobile robot can detect objects well by combining the results of active sensors and image processing algorithm. First, to detect objects, active sensors such as infrared rays sensors and supersonic waves sensors are employed together and calculates the distance in real time between the object and the robot using sensor's output. The difference between the measured value and calculated value is less than 5%. This paper suggests effective visual detecting system for moving objects with specified color and motion information. The proposed method includes the object extraction and definition process which uses color transformation and AWUPC computation to decide the existence of moving object. We add weighing values to each results from sensors and the camera. Final results are combined to only one value which represents the probability of an object in the limited distance. Sensor fusion technique improves the detection rate at least 7% higher than the technique using individual sensor.
Color sensor systems based on M13 bacteriophage are being considerably researched. Although many studies on M13 bacteriophage-based chemical sensing of TNT, endocrine disrupting chemicals, and antibiotics have been undertaken, the fundamental physical and chemical properties of M13 bacteriophage-based nanostructures require further research. A simple M13 bacteriophage-based colorimetric sensor was fabricated by a simple pulling technique, and M13 bacteriophage was genetically engineered using a phage display technique to exhibit a negatively charged surface. Arrays of structurally and genetically modified M13 bacteriophage that can determine the polarity indexes of various alcohols were found. In this research, an M13 bacteriophage-based color sensor was used to detect various types of alcohols, including methanol, ethanol, and methanol/butanol mixtures, in order to investigate the polarity-related property of the sensor. Studies of the fundamental chemical sensing properties of M13 bacteriophage-based nanostructures should result in wider applications of M13 bacteriophage-based colorimetric sensors.
많은 이미징 장치들이 특정 컬러의 광학 신호만을 통과시키는 컬러 필터 어레이를 포함한 단일 이미지 센서를 사용한다. 이러한 이미지 센서로부터 얻어진 이미지들은 각 픽셀에 하나의 컬러 값만을 갖기 때문에, 완전한 영상으로 복원해야 한다. 본 논문에서는 단일 이미지 센서를 탑재한 이미징 장치를 위한 새로운 컬러 보간법을 제안하였다. 제안한 방법은 이미지의 에지 영역에서 우수한 보간 결과를 얻기 위해 에지 선별 기능을 개선하였고, 점진적 영역에서의 보간을 위해 채널간의 새로운 관계를 제시하였다. 보간 성능 비교를 위해 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였다. 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수한 보간 성능을 입증하였다.
The Light Emitting Diode(LED) lighting control system proposed in this thesis is made up of a sensor module, a microcontroller, Bluetooth wireless communication, LED Driver, and LED downlight. The sensor module, comprised of an infrared sensor, an illumination sensor, and a temperature sensor, was designed to one Printed Circuit board(PCB). The system is able to identify the environment information collected by the sensor, and make it possible to control lighting automatically and manually through sensors. In addition, depending on users' conditions, a color temperature can be controlled. CS-1000, a spectroradiometer, was employed to measure the changing values of a color temperature in 8 steps. According to a test, it was found that it was possible to change a color temperature from 3187K of Warm White LED to 5598K of Cool White LED. The Bluetooth based wireless communication technique makes it possible to control more lighting devices than other wireless communication techniques does.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.353-362
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1993
The purpose of this study is to develop a crop-row detector which can be applied to an automatic row following control for cultivators or thinning machines. In this report, a possibility of new crop-row detecting method was discussed. This detecting method consists of two principal means. One is the hardware means to convert the two dimensional crop-row vision to the compacted one dimensional information. The conversion is achieved by a color line sensor and a rotating mirror. In order to extract crop-row , R and G signals of RGB color system are used. The locations of two different points on the target row are detected by this means. Another is the software means to estimate the offset value and the heading angle between the detector and the target row which can be assumed as a straight line. As a result of discussion, it was concluded that this detecting method would be accurate enough for practical use.
CFA(Color Filter Array)를 사용하는 이미지 센서에서는 컬러정보를 획득하기 위해 디모자이킹 과정을 거치게 된다. 이상적인 컬러특성을 갖는 이미지센서에 적용되는 디모자이킹 방식은 실제로 이미지센서에 바로 적용할 경우 올바른 동작을 장담할 수 없는데, 이는 센서마다 그 특성이 다르기 때문이다. 따라서 디모자이킹 알고리즘을 적용할 때에는 각 센서의 특성에 따라서 다르게 적용이 되어야만 한다. 본 논문에서는 Honeycomb CFA방식을 사용하는 CCD 이미지 센서에서 사용되는 디모자이킹 알고리즘을 제안하고, 실제 이미지 센서(CBN385B)의 컬러특성을 고려하여 필터의 계수를 보정함으로써 개선된 성능을 갖는 디모자이킹 알고리즘을 제안한다. 또한 디모자이킹 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 그 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위한 방법으로 전체 ISP시스템을 구현 했으며, 성능을 확인할 지표로 알고리즘 자체성능은 PSNR로 이미지센서의 필터특성의 적용의 결과는 RGB분포도를 이용하였다. 결과적으로 기존의 방법에 비해 PSNR 값이 4~8dB 증가하였으며, 실제 이미지센서(CBN385B)에서 Red 성분으로 편중된 현상도 제거하였다. 또한 하드웨어 설계를 통해 소프트웨어적인 연산의 복잡성을 해결하였으며 검증을 위해 Spartan-3E FPGA가 사용되었다. 총 게이트 수는 45K개이며 25 frame/sec의 속도를 보였다.
RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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