다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.
When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
본 연구는 GSP 환경에서 합동변환 개념에 대한 발생적 분해를 제시하고, 중학교 2학년 영재학급 학생 4명을 대상으로 참여 학생들의 합동변환 개념에 대한 발생적 분해가 어떻게 드러나고 변화하는지, 또한 드래그 활동이 합동변환 개념의 이해에 어떤 역할을 하는지 알아보고자 하였다. 합동변환 개념을 이해할 때, 학생들은 중요한 두 스키마인 '한 점 이동 스키마'와 '변환 이동 스키마'를 동시에 고려하였으며, 한 학생이 어느 한 스키마를 선호하거나 치중하여 사용하기 보다는 두 스키마를 모두 고려하되 방향을 정하기 어려운 과제일수록 '한 점 이동 스키마'에 더 의존하는 경향을 보였다. Law(1991)의 '한 점 이동 스키마'의 집약화에 따른 '도형 이동 스키마'는 학생들에게 관찰되지 않았으며, 합동변환의 합성을 완벽하게 이해하기 위해서 조정뿐만 아니라 가역적 사고가 더 필요하였다. 또한, 합동변환 개념을 이해하는 과정에서 학생의 드래그 활동은 정의역과 치역을 평면 위의 점으로 확장하는데 도움이 되었고, 벡터, 회전의 중심, 대칭축의 역할을 인식하는데 도움이 되었다.
In this paper, method for mapping a three-dimensional shape into the two-dimensional plane will be introduced. This method is referred to geometric modelling and means a transformation between the flat sheet and final surface. The initial blank shape represents the original configuration of the final shape formed into three dimensional surface. The initial constant constant area mapping hypothesis was used in this paper. This technique will be applied to the basic data for an interactive computer design capable of dealing with typical stamping process, including deep parts and complex shapes.
Geometric manipulation of molecules is an essential elementary component in computational modeling programs for molecular structure, stability, dynamics, and design. The computational complexity of transformation of internal coordinates to Cartesian coordinates was discussed before.1 The use of rotation matrices was found to be slightly more efficient than that of quaternion although quaternion operators have been widely advertised for rotational operations, especially in molecular dynamics simulations of liquids where the orientation is a dynamical variable.2 The discussion on computational efficiency is extended here to a more general case in which bond angles and sidechain torsion angles are allowed to vary. The algorithm of Thompson3 is derived again in terms of quaternions as well as rotation matrices, and an algorithm with optimal efficiency is described. The algorithm based on rotation matrices is again found to be slightly more efficient than that based on quaternions.
This paper suggests generalize mathematica mode for the benefit of volumetric error analysis of a multi-axis machine tool machining a sculptured surfaces. The volumetric error, in this paper, is defined as a three dimensional error at the cutting point, which is caused by the geometric errors and the kinematic errors of each axis and alignment errors of the cutting tool. The actual cutting position is analyzed based on the form shaping model including a geometric error of the moving carriage, where a form shaping model is derived from the homogeneous transformation matrix. Then the volumetric error is obtained by calculating the position difference between the actual cutting position and the ideal one calculated from a Nonuniform Rational B-Spline named as NURES. The simulation study shows the effectiveness for predicting the behavior of machining error and for the method of error compensation.
In order to acquire more comprehensive understanding of textile composites, the processing-microstructure-performance relationships for a variety of material systems, reinforcing schemes and processing technologies should be established. In this paper, emphasis is placed on the integrated analysis of three-dimensional (3-D) 2-step braided composites. The analysis includes the geometric model of unit cells, identification of key process parameters and processing windows due to limiting geometries of yarn jamming, and prediction of elastic constants of the composite. The coordinate transformation and averaging of stiffness and compliance constants are utilized in the prediction of elastic constants. Since there are several types of unit cells in the thickness and width directions of the composites, characterization of mechanical properties is based upon the macro-cell, which occupies the entire cross-section and the unit pitch length of the sample. The performance map demonstrates that a wide range of elastic properties can be achieved by varying the geometric and process parameters.
Detection in remotely sensed images can be conducted spatially, spectrally or both [2]. If the images have high spatial resolution, materials can be detected by using spatial and spectral information, unless we can't see the object embedded in a pixel. In this paper, we intend to solve the limit of spatial resolution by using the hyperspectral image which has high spectral resolution. Therefore, the Linear Spectral Mixing(LSM) Model which is sub-pixel detection algorithm is used to solve this problem. To find class Endmembers, we applied Geometric Model with MNF(Minimum Noise Fraction) transformation. From the result of sub-pixel detection algorithm, we can see the detection of water is satisfied and the object shape cannot be extracted but the possibility of material existence can be identified.
Inspection and analysis are essential process to determine whether a completed product is in given specification or not. Analysis of products with very complicated shape is difficult to carry out direct comparison between inspected coordinate and designed coordinates. So process called as matching or registrations is needed to solve this problem. By defining error between two coordinates and minimizing the error, registration is done. Registration consists of translation, rotation and scale transformations. Error must be defined to express feature of inspected product. In this paper, registration algorithm is developed to determine pose of sub-frame at assembly with body of automobile by defining error between two coordinates considering geometric feature of sub-frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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