The Joint Transform Correlator (JTC) has been the most suitable technique for real time optical pattern recognition and target tracking applications. This paper proposes a new application of the JTC system for an analysis of the blurring effect of the optical images caused by a defocused lens. We present the relation between the correlation peak, optical transfer function (OTF), and the amount of blurring caused by focusing error. Moreover, we show a possibility of calibrating the blurred image by simply measuring the correlation peak.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.
In this paper, a new auto-focusing algorithm for digital cameras is proposed. One of the primary concerns of digital image processing is to increase image quality, and the most important factor for degrading the images is the blurring effect due to inexact focusing. The blurring effect occurs when the focusing lens is located on an unsuitable position. Therefore, focusing on an object should be proceeded before acquiring images. The proposed auto-focusing algorithm is MMDT(min-max difference threshold), and the performance of the proposed algorithm is evaluated by the use of the focus curve. It is shown that the proposed algorithm is superior to other previous auto-focusing algorithms in both the focus shape and computation time aspects. Especially, the improvement of the focus curve shape in both monotonousness and slope indicates that focusing can be done rapidly in comparison with other previous proposed algorithms.
터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 핀홀어레이를 사용한 완전시차 3D 방식의 초다시점 디스플레이를 제안한다. 이는 시점 이미지를 화면에 나타내는 디스플레이 장치, 완전시차의 구현을 위한 핀홀어레이, 시점 영상들을 동공에 동시에 투영시키기 위한 이미징 렌즈로 구성된다. 제안된 방법은 관찰자에게 수평 및 수직 시차가 동시에 제공되는 초다시점 디스플레이 방법이다. 이에 대한 파라미터들의 분석과 시뮬레이션을 통해 수정체 렌즈의 초점 거리만을 조절함에 따라, 망막에 분포하는 빛들의 분포 및 조도 변화를 확인하였으며, 수정체 렌즈가 이미징 렌즈를 통해 생성된 3D 이미지의 깊이면에 초점을 맺을 때에 가장 선명한 영상이 획득됨을 확인하였다.
The accurate focusing position should be determined for accurate measurements In VMS. Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. Camera focusing is a very important step in high precision measurement systems that use computer vision technique. The auto focusing process consists of two steps, the focus value measurement step and the exact focusing position determination step. It is suitable for eliminating high frequency noises with lower processing time and without blurring. An automatic focusing technique is applied to measure a crater with a one-dimensional search algorithm for finding the best focus. Throughout this paper, the suggested algorithm for the Auto focusing was combined with the learning. As a result, it is expected that such a combination would be expanded into the system of recognizing voices in a noisy environment.
In this paper, we propose a method of restoring blurred images by an edge-sensitive adaptive filter. The direction of the edge is estimated using the properties of 2-D block FFT. Reduction of blurring due to the added noise during image transfer and the focus of lens caused by shooting a fast moving object is very important. To remove this phenomenon effectively, we can use the edge information obtained by processing the blurred images. The proposed algorithm estimates both the existence and the direction of the edge. On the basis of the acquired edge direction information, we choose the appropriate edge-sensitive adaptive filter, which enables us to get better images than images obtained by methods not considering the direction of the edge. The performance of the proposed algorithm is shown in the simulation result.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.
Optical image stabilization is a technique to compensate the image blurring caused by some vibrations of camera at the exposure time. Pitching and yawing of camera are sensitive to the image quality so they are usually compensated by optical image stabilization. Corresponding pitching and yawing of a camera, a lens or the image sensor is translated in two-axis direction and then the optical path of camera is adjusted. In this paper, two-axis OIS actuator for mobile camera module is suggested and designed. The actuator is a voice-coil actuator that uses the electromagnetic force of voice-coil to make compensation motions. And ball bearing is used to reduce friction force. Magnetic attractive force between magnets and yokes acts as a preload and magnet springs. Prototype actuator is fabricated to measure the friction force and to verify the feasibility of the OIS actuator with ball bearing. At last, the actuator is improved in consideration of driving force and friction force. Design of experiments is used for designing the actuator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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