본 연구에서는 1차원 포토닉 크리스탈과 금속-유기 구조체 (MOF) 물질인 Hong Kong University of Science and Technology(HKUST-1)을 이용한 수분 감지 컬러 센서를 제안한다. 1차원 포토닉 크리스탈은 주기적인 굴절률 변화에 의해 포토닉 밴드갭이 존재하고, 특정한 파장 대역의 광 성분을 차단 및 반사한다. HKUST-1의 굴절률은 건조한 환경과 습한 환경에서 그 값이 서로 다르다. 여기서 우리는 포토닉 밴드갭의 유무를 활용하여 FDTD 시뮬레이션으로 센서를 설계하였다. 광학 해석 결과, 투과된 광의 색 변환보다 반사된 광의 색 변환이 우수하여 반사된 광을 이용하였다. 그리고 포토닉 밴드갭의 중심 파장이 550 nm인 경우, 건조한 환경 대비 습한 환경의 최대 피크 값이 약 9.5배로 증가했으며, 무채색에서 녹색으로 색 변환이 가능하여 센서로의 특성이 우수하였다. 본 연구 결과는 MOF 물질의 수분 감지 컬러 센서로의 활용을 제시하였으며, MOF 물질의 나노 구조 설계로 산업 디바이스로의 활용성도 확대할 것이다.
한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
Boher, P.;Leroux, T.;Patton, V. Collomb;Bignon, T.
Journal of Information Display
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제13권1호
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pp.7-16
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2012
In this paper, the problem concerning the color accuracy of imaging systems using color filters is examined. It is shown that the only solution to the problem is to build systems with the spectral response matching the CIE curves as closely as possible. If the spectral response does not closely match the CIE curves, it was demonstrated that calibration cannot solve the problem and will result in very unstable colorimeters. A practical solution that uses telecentric lenses on the sensor side in addition to dedicated color filters for each CCD detector is presented. For systems that closely match the CIE curves, an innovative method of improving the color accuracy based on the precise measurement of the spectral response is presented. The small discrepancies in the spectral response with regard to the CIE curves are corrected in different ways during the measurements. Finally, it is shown that the tristimulus calibration that is used for display measurement is very unstable for systems without CIE matching and is much more stable with systems that closely match the CIE curves.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
USN(Ubiquitous Sensor Network)환경의 일반적인 노드는 메시지 전달을 위해서 무선기반의 통신 체제를 사용한다. 그래서 제한된 전원을 고려하고 원거리의 불특정 노드와 통신하려면 다수의 홉 플러딩이 필요하다. 그러나 불특정 노드가 사용자의 가시권 반경에 밀집해 있는 경우 무선 기반의 플러딩은 대안으로서 부족한 점이 있다. 그러한 상황에서는 어둠 속에서 열쇠를 찾기 위해 플래시를 비추는 것처럼, 좀 더 직접적이고, 비접촉인 근거리의 메시지 전달 방식이 필요하다. 본 연구는 다음의 2단계 방법을 통해 이를 해결한다. 첫 번째 단계로 텍스트 메시지를 컬러 코드화할 두 가지 부호화 방안을 제안한다 두 번째 단계에서는 근거리에서 다양한 LED(light-emitting diode) 색 신호를 송수신할 하드웨어 모듈을 개발한다. 실험은 특정 색 광소자를 기준으로 거리와 빛의 입사 각도를 고정한 상태에서 진행하였다.
본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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