In general, the swing motion of the crane is controlled and suppressed by activating the trolley motion. In many papers reported by us, we suggested a new type of anti-sway control system of the crane. In the proposed control system, a small auxiliary mass(moving-mass) is installed on the spreader and the swing motion is controlled by moving the auxiliary mass. The actuator reaction against the auxiliary mass applies inertial control forces to the container in order to reduce the swing motion in the desired manner. The measuring system is based on laser sensor or others. However it is not so useful in real world. Especially, in this paper, the image sensor is used to measures the motions of the spreader and the measured data are fed back to the controller in real time. The applied image processing technique is a kind of robust template matching method which is named Vector Code Correlation (VCC) and devised to consider the real environmental conditions. And the $H_{\infty}$ based control technique is applied to suppress swing motion of the crane. And the experimental result shows that the proposed measurement system based on image sensor and control system is useful and robust to disturbances.
본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.
In this study, we propose a method to improve the accuracy of acoustic odometry using optimal frame interval selection for Fourier-based image registration. The accuracy of acoustic odometry is related to the phase correlation result of image pairs obtained from the forward-looking sonar (FLS). Phase correlation failure is caused by spurious peaks and high-similarity image pairs that can be prevented by optimal frame interval selection. We proposed a method of selecting the optimal frame interval by analyzing the factors affecting phase correlation. Acoustic odometry error was reduced by selecting the optimal frame interval. The proposed method was verified using field data.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.
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.
To measure the flow velocity and direction in the near field of an unmanned underwater vehicle, an optical measurement unit containing an image sensor and a phosphor-integrated pillar that mimics the neuromasts of a fish was constructed. To analyze pillar movement, which changes with fluid flow, fluorescence image analysis was conducted. To analyze the flow velocity, mean force analysis, which could determine the relationship between the light intensity of a fluorescence image and an external force, and length-force analysis, which could determine the distance between the center points of two fluorescence images, were employed. Additionally, angle analysis that can determine the angles at which pixels of a digital image change was selected to analyze the direction of fluid flow. The flow velocity analysis results showed a high correlation of 0.977 between the external force and the light intensity of the fluorescence image, and in the case of direction analysis, omnidirectional movement could be analyzed. Through this study, we confirmed the effectiveness of optical flow sensors equipped with phosphor-integrated pillars.
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.
The accuracy of classifying pixels in HIRIS images is usually degraded by noisy bands since noisy bands may deform the typical shape of spectral reflectance. Proposed in this paper is a statistical method for noisy band removal which mainly makes use of the correlation coefficients between bands. Considering each band as a random variable, the correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. While the correlation between two signal bands is high, existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirectedness. The application of the correlation coefficient as a measure for detecting noisy bands is under a two-pass screening scheme. This method is independent of the prior knowledge of the sensor or the cause resulted in the noise. The classification in this experiment uses the unsupervised k-nearest neighbor algorithm in accordance with the well-accepted Euclidean distance measure and the spectral angle mapper measure. This paper also proposes a hierarchical combination of these measures for spectral matching. Finally, a separability assessment based on the between-class and within-class scatter matrices is followed to evaluate the performance.
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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