In this paper, fuzzy logic controllers are designed for compensation of distance errors. Because we can't know information of the depth in a mono camera, these errors are occurred. Also, they are increased as a target object is to keep away from a center of image. Therefore, the errors for each position of joints of an arm robot should be modeled, but accurate models can't be obtained because of no information of the depth, uncertain feature points of image, parameter uncertainties, and illumination. Hence, fuzzy logic controllers for each error are designed for compensation. This paper consists of color image processing, error modeling, and the controller design. Experimental results are given to verify the effectiveness of our proposed method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.10
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pp.50-62
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1996
A parallel looking stereo camera was mainly used as an input sensor for digital image processing, image understanding and the extraction of 3 dimensional information. Theoretical analysis and performance evaluation are dealt in this paper for a convergent looking stereo camera model having a fixation point with the result of crossing optical axes. The quantization error, depth resolution and equidepth map due to digital pixels, and the misalignments effects of pan, tilt and roll angles are analyzed by using rhe relationship between the reference and image coordinate systems. Also horopter, epipolar lines, probability density functions of the depth error, and stereo fusion areas for the two camera models are discussed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.19
no.6
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pp.1431-1438
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1995
In this paper, we present a multiple-view stereo matching method in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera. Also we analyze the obtainable depth precision to show that multiple-view stereo increases the virtual baseline with single-view stereo. This method decides candidate points for correspondence in each image pair and then search for the correct combinations of correspondences among them using the geometrical consistency they must satisfy. Adantages of this method are capability in increasing the accuracy in matching by using the multiple stereo images and less computation due to local processing. This method computes 3-D depth by averaging the depth obtained in each multiple-view stereo. We show that the resulting depth has more precision than depth obtainable by each independent stereo when the position of image feature is uncertain due to image noise. This paper first defines a multipleview stereo agorithm in case of moving in the direction of optical axis with stereo camera and analyze the obtainable precision of computed depth. Then we represent the effect of removing the incorrect matching candidate and precision enhancement with experimental result.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.5
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pp.11-17
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2016
In this paper, we propose a method of correcting depth image by the plane modeling and then improving the coding performance. We model a plane by using the least squares method to the horizontal and vertical directions including the target pixel, and then determine that the predicted plane is suitable from the estimate error. After that, we correct the target pixel by the plane mode. The proposed method can correct not only the depth image composed the plane but also the complex depth image. From the simulation result that measures the entropy power, which can estimate the coding performance, we can see that the coding performance by the proposed method is improved up to 80.2%.
Accurate calibration effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. The camera calibration is a necessary procedure for stereo vision-based depth computation. Intra and extra parameters should be obtain to determine the relation between image and world coordination through experiment. One difficulty is in camera alignment for parallel installation: placing two CCD arrays in a plane. No effective methods for such alignment have been presented before. Some amount of depth error caused from such non-parallel installation of cameras is inevitable. If the pixel distance parameter which is one of intra parameter is calibrated with known points, such error can be compensated in some amount and showed the variable experiments for accurate effects.
Integral imaging is a three-dimensional display method which has full parallax and continuous viewpoints. However, we found an error between the depth expressed by integral imaging and the depth perceived by the observer through binocular disparity. We analyze the depth perception errors of the threedimensional image constructed by integral imaging.
Shin, Myoung Sig;Shin, Jung Il;Park, In Sun;Suh, Yong Cheol
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.2
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pp.143-151
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2016
The distribution of seabed rock in the coastal area is relevant to navigation safety and development of ocean resources where it is an essential hydrographic measurement. Currently, the distribution of seabed rock relies on interpretations of water depth data or point based bottom materials survey methods, which have low efficiency. This study uses the airborne bathymetric Lidar data and the hyperspectral image to detect seabed rock in the coastal area of the East Sea. Airborne bathymetric Lidar data detected seabed rocks with texture information that provided 88% accuracy and 24% commission error. Using the airborne hyperspectral image, a classification result of rock and sand gave 79% accuracy, 11% commission error and 7% omission error. The texture data and hyperspectral image were fused to overcome the limitations of individual data. The classification result using fused data showed an improved result with 96% accuracy, 6% commission error and 1% omission error.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.2
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pp.827-833
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2012
In this paper, we propose an improved optical flow algorithm which reduces computational complexity as well as noise level. This algorithm reduces computational time by applying level simplification technique and removes noise by using eigenvectors of objects. Optical flow is one of the accurate algorithms used to generate depth information from two image frames using the vectors which track the motions of pixels. This technique, however, has disadvantage of taking very long computational time because of the pixel-based calculation and can cause some noise problems. The level simplifying technique is applied to reduce the computational time, and the noise is removed by applying optical flow only to the area of having eigenvector, then using the edge image to generate the depth information of background area. Three-dimensional images were created from two-dimensional images using the proposed method which generates the depth information first and then converts into three-dimensional image using the depth information and DIBR(Depth Image Based Rendering) technique. The error rate was obtained using the SSIM(Structural SIMilarity index).
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.113-120
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2020
The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. Thus, there is an advantage of providing for user oriented view pointed video. This paper is suggested that the compression performance of layered depth image structure expression has improved by using more improved method. We confirm the data size of layer depth image by encoding H.264 technology and the each performances of reconstructed images. The H.264/AVC technology has easily extended for H.264 technology of video contents. In this paper, we suggested that layered depth structure can be applied for an efficient new image contents. We show that the huge data size of multi-view video image is decreased, and the higher performance of image is provided, and there is an advantage of for stressing error restoring.
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