This paper describes a new method to determine the 3D-shape of objects consisting of specular planar surfaces. This method exploits a light source which is made of a diffuse plane with a grid pattern encoded in an M-sequence and uses a single image of the light source reflected by the objects to acquiring orientations and positions of the surfaces of the objects. When grid lines of the light source are reflected by a specular planar surface and perspectively projected on an image plane, a set of lines vanishing at a point are obtained on the image plane. The orientation of the specular planar surface is determined by using the vanishing point, and the position is determined by using the correspondence between lines on the image and lines on the light source, which is obtained by employing a characteristic regularity of the M-sequence. Before the vanishing points are calculated, the lines on the image are classified and correlated with the surfaces of objects by using slopes and positions of the lines and the regularity of the M-sequence. This method requires only a single image.
In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.
본 논문은 비트플레인 및 다중채널 특성을 이용한 컬러 영상의 적응 스테가노그라피 방법을 제안하였다. RGB 채널의 모든 비트플레인에 고정 임계값을 적용하여 정보를 삽입한 결과, 채널에 따른 화질 열화의 차이를 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 BPCS (bit-plane complexity steganography) 방법의 고정 임계값 문제점을 해결하고 삽입용량과 화질을 개선하기 위하여 각 채널과 비트플레인 가중치를 정의하였다. 또한 비트플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 커버 영상의 비트플레인 복잡도와 채널별 가중치를 이용하여 새로운 적응 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 컬러 영상에 동일한 화질과 동일한 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 채널별 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 BPCS 방법보다 삽입 용량의 증가와 채널별 화질도 향상되었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.75-80
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2002
The mainly used technique to rectify satellite images with distortion is to develop a mathematical relationship between the pixel coordinates on the image and the corresponding points on the ground. By defining the relationship between two coordinate systems, a polynomial model is designed and various linear transformations are used. These GCP based geometric correction has performed overall plane to plane mapping. In the overall plane mapping, overall structure of a scene is considered, but local variation is discarded. The highly variant height of region is resampled with distortion in the rectified image. To solve this problem this paper proposed the TIN-based rectification on a satellite image. The TIN based rectification is good to correct local distortion, but insufficient to reflect overall structure of one scene. So, this paper shows the experimental result and the analysis of each rectification model. It also describes the relationship GCP distribution and rectification model. We can choose a geometric correction model as the structural characteristic of a satellite image and the acquired GCP distribution.
본 논문에서는 비트 플레인 영생(bit-plane image)에서의 정합을 이용하여 디지털 영상 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄이면서도 기존 방식들보다 우수한 웅직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 더욱이 제안된 기법은 조도 변화를 고려하여 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용함으로써 견고한 성능을 갖도록 하였다. Brute-force 방식을 기준으로 RMSE(root mean square error)를 이용하여 제안하는 방식과 기존의 방식들을 비교하였고, 실험 결과에서 제안하는 방식이 카메라의 움직임 벡터를 기존 방식들보다 정확하게 검출하고 있음을 확인하였다. 또한 제안하는 방식은 기존 방식들에 비해서 연산량이 작고, 보다 간단한 방식으로 디지털 영상 안정화를 수행하고 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인별로 순차적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이블릿 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송 시 대역별 영상의 우선순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
Due to the development of computer network and mobile communications, the security in image data and other related source are very important as in saving or transferring the commercial documents, medical data, and every private picture. Nonetheless, the conventional encryption algorithms are usually focusing on the word message. These methods are too complicated or complex in the respect of image data because they have much more amounts of information to represent. In this sense, we proposed an efficient secret symmetric stream type encryption algorithm which is based on Boolean matrix operation and the characteristic of image data.
In the conventional floating display system some image distortions might be occurred in the floating image plane, in which a flat screen has been mostly used for providing an adequate input image plane. In this paper, as a new approach to alleviate image distortion problem in a floating display system, a curved screen is suggested by through some computer simulation using an optics design program of Light Tools.
In this paper, we propose a ground plane detection algorithm, using a new image processing method (IPD). To extract the ground plane from the color image acquired by monocular camera, we use a new identical pixel detection method (IPD) and an edge detection method. This IPD method decides whether the pixel is identical with the ground plane pixel or not. The IPD method needs the reference area and its performance depends on the reference area size. So we propose the reference area auto-expanding algorithm in accordance with situation. And we evaluated the proposed algorithm by the experiments in the various environments. From the experiments results, we know that the proposed algorithm is efficient in the real indoor environment.
This paper describes 3-dimensional volume array of 4 microphones including a reference microphone which is capable of imaging wideband noise source position in 2-dimensional image plane. The cross correlation function and corresponding imaging function between a reference microphone and other microphone, are derived as a function of noise source position. The magnitude of the imaging function gives noise source mapping in image plane. Since the image plane is selective from a rectangular and a cylindrical plane, noise source position information such as range and bearing relative to the array is identified very much easily. Simulation results for typical source configurations confirms the applicability of the proposed array in noise control field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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