Kim, Joon-Cheol;Park, Sung-Mo;Lee, Joon-whoan;Jeong, Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.766-771
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2002
Automatic change detection based on the vector-to-raster comparison is hard especially in high-resolution image. This paper proposes a method to designate roads in high-resolution image in sequential manner using the information from vector map in which Hough transform is used for reliability. By its linearity, the road of urban areas in a vector map can be easily parameterized. Following some pre-processing to remove undesirable objects, we obtain the edge map of raster image. Then the edge map is transformed to a parameter space to find the selected road from vector map. The comparison is done in the parameter space to find the best matching. The set of parameters of a road from vector map is treated as the constraints to do matching. After designating the road, we may overlay it on the raster image for precise monitoring. The results can be used for detection of changes in road object in a semi-automatic fashion.
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
We describe a method for localizing a mobile robot in the working environment using a vision system and VRML. The robot identifies landmarks in the environment and carries out the self-positioning. The image-processing and neural network pattern matching technique are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. The robot self-positioning using vision system is based on the well-known localization algorithm. After self-positioning, 2D scene is overlaid with VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning and shows the result of overlaying between 2D scene and VRML scene. In addition we describe the advantage expected from overlapping both scenes.
The purpose of this research is to design a road using digital photogrammatry method to generate DEM(digital elevation model) and digital ortho image based on GSIS which was applied to the road simulation. The example study area was the suburbs of Jeju city. To this study, 1/5,000 digital map and GSIS technique were used for optimum road design of the island based on Arc View software. Using this software we can Set an overlay map by combination of hill shade map, slope map, aspect map, and building buffer map. Based on this overlap map, we designed the best road line and along this line we performed three dimensional road simulation using Microstation CAD and Inroads road design programs. From the results, we found that the DEM and digital ortho image acquired from stereoairphoto using digital photogrammatry was satisfied for choosing the best roadline and the developed three dimensional road simulation technique using GSIS technique was very useful to estimate the reasonable road design before the real road construction works.
We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
HTML5(Hypertext Markup Language5) 발표 이후 이를 기반으로 하는 다양한 프로그램과 서비스가 개발, 출시되고 있다. HTML5는 개인용 컴퓨터의 웹 브라우저와 모바일 단말기의 웹 브라우저의 상호 호환 구동이 가능한 기술 표준으로 학술적, 산업적 발전과 활용 가능성이 계속 증가할 것이다. 이 연구에서는 HTML5 기술 중 웹 브라우저에서 3차원 그래픽 렌더링을 지원하는 WebGL을 이용하여 DEM 자료와 공간영상정보를 다중 중첩 가시화하는 모바일 응용 프로그램을 설계하고 시험 구현하고자 하였다. 특히 공간정보 중첩처리는 블렌딩 기법을 적용하고자 하였다. WebGL 구동 프레임워크 중 CubicVR.js를 사용하였으며, 일반 사용자 환경에서 다양한 블렌딩 기법을 제공할 수 있도록 하였다. 세종시 주변 지역을 대상으로 하여 시험 구현과정에서 중첩 가시화 적용을 위하여 사용된 자료는 KOMPSAT-2 영상, ALOS PALSAR SAR 영상과 해당 지역의 고정형 대기 환경 측정소에서 얻은 격자 자료 등이다. 이러한 자료의 3차원 중첩을 위한 DEM 자료는 수치지도 자료의 등고선 정보를 이용하여 직접 생성하였다. 이번 연구를 통해 모바일 환경에서도 WebGL을 이용하여 현재 제공되지 않은 새로운 방식의 공간영상정보 콘텐츠와 서비스 시스템 도출 및 활용 가능성을 제시하고자 하였다.
적외선 센서는 대상 물체의 열 분포를 감지할 수 있고, 그것으로부터 얻은 영상은 물체 내부의 결함과 그 물체표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 적외선 센서로부터 얻은 영상을 가시화 하는 방법으로 가시광선 영상과의 중첩방법을 제시한다. 이를 위해서 평행이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상과 중첩시킨다. 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 적외선 센서의 특성을 최대한 고려할 수 있기 때문에 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 쓰여질 수 있다.
제천지역의 다양한도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.
Son, Daesik;Park, Soo Hyun;Chung, Soo;Jeong, Eun Seong;Park, Seongmin;Yang, Myongkyoon;Hwang, Hyun-Seung;Cho, Seong In
Journal of Biosystems Engineering
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제39권4호
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pp.318-323
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2014
Purpose: This study was carried out to predict the growth period and fresh weight of sprouts grown in a cultivator designed to grow sprouts under optimal conditions. Methods: The temperature, light intensity, and amount of irrigation were controlled, and images of seed sprouts were acquired to predict the days of growth and weight from pixel counts of leaf area. Broccoli, clover, and radish sprouts were selected, and each sprout was cultivated in a 90-mm-diameter Petri dish under the same cultivating conditions. An image of each sprout was taken every 24 hours from the 4th day, and the whole cultivating period was 6 days, including 3 days in the dark. Images were processed by histogram inspection, binary images, image erosion, image dilation, and the overlay image process. The RGB range and ratio of leaves were adjusted to calculate the pixel counts for leaf area. Results: The correlation coefficients between the pixel count of leaf area and the growth period of sprouts were 0.91, 0.98, and 0.97 for broccoli, clover, and radish, respectively. Further, the correlation coefficients between the pixel count of leaf area and fresh weight were 0.90 for broccoli, 0.87 for clover, and 0.95 for radish. Conclusions: On the basis of these results, we suggest that the simple image acquisition system and processing algorithm can feasibly estimate the growth period and fresh weight of seed sprouts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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