영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 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.
In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.
최근 가정에서 사용되고 기기 중 원격제어기(Remote controller)로 제어가 가능한 기기가 늘어나고 있다. 이에 따라 여러 기기들이 있는 경우 사용자는 기기들을 동시 제어하려 할 때 제어하고자 하는 제어대상에 맞는 원격제어기를 찾기 위해 많은 시간을 소비하는 경우가 일반적이다. 이러한 불편함이 증가함에 따라 통합원격제어기(Universal remote controller)의 보급이 증가하고 있으나, 여전히 여러 기기를 동시제어하고자 할 경우 제어코드의 입력 등 복잡한 절차를 걸쳐 사용할 수 밖에 없으며, 이러한 점은 결국 통합원격제어기의 사용성을 현저히 약화시킨다. 본 고에서는 인간이 제어대상기기를 제어하고자 하는 의도를 원격제어기에 전달하는 여러 방법 중 인간이 물체를 인식하는 것과 동일한 메타포인 직관적인 '지시(Pointing)'법을 사용하여 실시간으로 다중기기를 통합 제어하는 방법, 즉 지시통합제어방법(Point and Control)에 대한 센서 및 하드웨어구조를 설명하고, 구동방식을 제안한다.
다중 센서의 영상, 예를 들어 가시광 영상과 적외선 영상은 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 IR 영상의 특징을 보존한 새로운 혼합기법을 제안하다. 이러한 혼합기법은 의료 영상, 보안 영상 등에서 매우 중요하고 다양하게 다루어진다. 일반적인 혼합기법을 사용하게 되면 영상간의 특색 때문에 혼합 시 조화롭지 못하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 중요도 맵을 추출하고 그 영역에 대하여 포아송 블랜딩을 통해 두 개의 다른 특징을 가시광 영상을 혼합한다. 제안한 알고리즘은 기존의 연구와 다르게 혼합할 영역을 수동으로 지정하는 것이 아니라 자동적으로 추출하고, 가시광 영상에 IR 영상에서만 검출되는 영역을 결합한 새로운 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose an efficient design method for a thermal camera with continuous zoom based on the research and manufacturing experience of the thermal camera. In addition, it is divided into system design method, optical design method, mechanical design method, and electronic design method. First, we propose an effective NUC compensation method and a lens-specific sensitivity design method in terms of system. Second, we propose a zoom trajectory design method considering the temperature effect on the optical aspect. Third, it suggests the minimization of optical axis shaking between magnification conversion in terms of mechanism. Finally, we propose a lens-specific temperature compensation method and a speed conversion algorithm according to the zoom interval as an electronic aspect.
The localization is one of the most important issues for mobile robot. This paper describes a novel localization system for the development of a location sensing network. The system comprises wirelessly controlled infrared landmarks and an image sensor which detects the pixel positions of infrared sources. The proposed localization system can operate irrespective of the illumination condition in the indoor environment. We describe the operating principles of the developed localization system and report the performance for mobile robot localization and navigation. The advantage of the developed system lies in its robustness and low cost to obtain location information as well as simplicity of deployment to build a robot location sensing network. Experimental results show that the developed system outperforms the state-of-the-art localization methods.
본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 가상의 적외선 영상을 투사하여 적외선 검출기의 성능 평가를 위한 목적으로 사용되는 적외선 영상 투사장치 (Infrared scene projector, IRSP)의 내부에서 적외선을 방사하는 역할을 하는 적외선 에미터 소자에 대한 연구가 수행되었다. 적외선 에미터 소자의 구조를 설계한 후 설계된 소자의 특성 파라미터들을 추출하였으며 각 특성 파라미터에 근거한 소자의 성능을 유한 요소법을 통해 예측하였다. 또한 소자를 구성하는 각 부분의 특성에 따른 물질 선정 후 MEMS 기반 반도체 공정기술을 적용하여 에미터 단위소자를 제작하였고 중적외선 대역($3{\sim}5{\mu}m$)의 적외선을 관찰할 수 있는 적외선 영상 현미경을 사용하여 진공 환경을 갖춘 챔버 내부에서 소자의 성능을 측정한 결과 최대 423K의 유효온도 및 22msec의 응답 시간을 나타내는 것을 확인하였다.
적외선 카메라는 Mil-Std-461 항목 중 복사성 방사 잡음 시험, RE-102의 규격 만족에 어려움을 겪는다. 특히 무인항공기용 전자장비의 경우 차폐 케이블을 사용하지 않아 전자기적합성 규격 만족이 어려워 적절한 대응 설계가 필요하다. 무인정찰기용 적외선 카메라의 RE-102 시험 중 50~200 MHz 대역에서 30 dBuV/m 이상 규격을 초과하는 방사 잡음을 확인하였다. Pcb em scan 결과, 디지털 제어 신호 클록의 체배 주파수에 의한 첨두 잡음 발생을 확인하였고, 카메라의 제어 클록에 3 % 다운 스프레딩 방식의 확산 스펙트럼 클록 생성기를 적용하여 방사 잡음이 최대 22.9 dBuV/m 감소함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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