Road sign is an important street furniture that gives some information such as road conditions, driving direction and condition for a driver. Thus, road sign is a major target of image recognition for self-driving car, ADAS(autonomous vehicle and intelligent driver assistance systems), and ITS(intelligent transport systems). In this paper, an enhanced road sign recognition system is proposed for MMS(Mobile Mapping System) using the single camera and GPS. For the proposed system, first, a road sign recognition scheme is proposed. this scheme is composed of detection and classification step. In the detection step, object candidate regions are extracted in image frames using hybrid road sign detection scheme that is based on color and shape features of road signs. And, in the classification step, the area of candidate regions and road sign template are compared. Second, a Geo-marking scheme for geo-content that is consist of road sign image and coordinate value is proposed. If the serious situation such as car accident is happened, this scheme can protect geographical information of road sign against illegal users. By experiments with test video set, in the three parts that are road sign recognition, coordinate value estimation and geo-marking, it is confirmed that proposed schemes can be used for MMS in commercial area.
We propose a method for accurate image acquisition in a machine vision system in the present study. The most important feature is required by the various lenses to implement real and of the same high quality image-forming optical role. The input of the machine vision system, however, is generated due to the aberration of the lens distortion. Transformation defines the relationship between the real-world coordinate system and the image coordinate system to solve these problems, a mapping function that matrix operations by calculating the distance between two coordinates to specify the exact location. Tolerance Focus Lens caused by the lens aberration correction processing to Galvanometer laser precision machining operations can be improved. Aberration of the aspheric lens has a two-dimensional shape of the curve, but the existing lens correction to linear time-consuming calibration methods by examining a large number of points the problem. How to apply the Bilinear interpolation is proposed in order to reduce the machining error that occurs due to the aberration of the lens processing equipment.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.1
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pp.151-158
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1992
Topographic mapping from economic SPOT stereo imagery than aerial photographs has become possible. Many of authors have studied the possibility of base map revisions and the accuracy of results. They have concluded that the SPOT image is suitable for 1/50,000 to 1/100,000 topographic map. For topographic map, orthophoto and DTM generation from SPOT imagery, accurate exterior orientation parameters are needed. But since the geometric characteristic of SPOT image is dynamic linear array imagery, the conventional bundle adjustment for photogrammetry can not be directly applied. Reliability is the ability to detect gross error, which is called the internal reliability, and the effect of non-detectable gross error on the results of exterior orientation, which is called the external reliability. This paper shows how the reliability of SPOT imagery depends on the different coordinate systems, presentations of coordinate for flight direction, orders of exterior orientation parameters and distribution of control points, and thus analyses the theoretical reliability of the exterior orientation, which can provide a basis for the planning of SPOT projects.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.4
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pp.355-362
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2009
Sound source localization method based on the time delay of arrival(TDOA) is applied to many research fields such as a robot auditory system, teleconferencing and so on. When multi-microphones are utilized to localize the source in 3 dimensional space, the conventional localization methods based on TDOA decide the actual source position using the TDOAs from all microphone arrays and the detection measure, which represents the errors between the actual source position and the estimated ones. Performance of these methods usually depends on the number of microphones because it determines the resolution of an estimated position. In this paper, we proposed the localization method using spatially mapped GCC functions. The proposed method does not use just TDOA for localization such as previous ones but it uses spatially mapped GCC functions which is the cross correlation function mapped by an appropriate mapping function over the spatial coordinate. A number of the spatially mapped GCC functions are summed to a single function over the global coordinate and then the actual source position is determined based on the summed GCC function. Performance of the proposed method for the noise effect and estimation resolution is verified with the real environmental experiment. The mean value of estimation error of the proposed method is much smaller than the one based on the conventional ones and the percentage of correct estimation is improved by 30% when the error bound is ${\pm}20^{\circ}$.
June-Sik Kim;Ho-Sung Kim;Jong-Min Lee;Jae-Seok Kim;In-Young Kim;Sun I. Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.23
no.1
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pp.39-47
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2002
The objective of this study is to provide a Precise form of spatial normalization with affine transformation. The quantitative comparison of the brain architecture across different subjects requires a common coordinate system. For the common coordinate system, not only global brain but also a local region of interest should be spatially normalized. Registration using mutual information generally matches the whose brain well. However. a region of interest may not be normalized compared to the feature-based methods with the landmarks. The hybrid method of this Paper utilizes feature information of the local region as well as intensity similarity. Central gray nuclei of a brain including copus callosum, which is used for feature in Schizophrenia detection, is appropriately normalized by the hybrid method. In the results section. our method is compared with mutual information only method and Talairach mapping with schizophrenia Patients. and is shown how it accurately normalizes feature .
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.241-246
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2004
Medical images are being managed more by PACS in general medical institutions. It is important to protect patients from being invaded their privacy related to the images. It is also necessary to confirm the ownership, the right of properity of the medical images and notice whether the data are modified. In this paper, we propose a robust watermarking against RST attacks in medical images on the PACS. The proposed scheme modifies and improves Log-Polar Mapping and Fourier Mellin Transform in order to realize and recover serious image degradation and watermark data loss caused by the conversion between cartesian coordinate and log-polar coordinate. We used the radius and theta Look Up Table to solve the realization of the Fourier Mellin Transform, and inserted a watermark into 2D-DFT magnitudes using Spread Spectrum. Experimental results shows that this method are robust to several attack.
Kim, Jongyong;Song, J.H;Park, J.H.;Nam, J.;Yoon, Seung-Hyun;Park, Sanghun
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.25
no.3
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pp.65-73
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2019
Recently commercial mixed-reality devices have be launched and a variety of mixed-reality content has produced, but narrow field of view, which appear to be hardware technical limitations, are mentioned as an important issue for hindering immersion and limiting the scope of use. We propose a new innovative system that cooperate multiple beam projectors and a number of mixed reality devices. Using this technology, users can maximize immersion and minimize frustration of narrow viewing angles through 3D object rendering on background of large 2D screens. This system, named BtS (Beyond the Sight), is implemented on a client-server basis and includes the ability to calibrate between devices, share spatial coordinate systems, and synchronize real-time renderings as core modules. In this paper, each configuration module is described in detail and the possibility of its performance and application is shown through the introduction of mixed reality content case created using BtS system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.1
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pp.107-117
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2004
A new algorithm for planning a collision-free path based on an algebraic curve as well as the concept of path space is developed. Robot path planning has so far been concerned with generating a single collision-free path connecting two specified points in a given robot workspace with appropriate constraints. In this paper, a novel concept of path space (PS) is introduced. A PS is a set of points that represent a connection between two points in Euclidean metric space. A geometry mapping (GM) for the systematic construction of path space is also developed. A GM based on the 2$^{nd}$ order base curve, specifically Bezier curve of order two is investigated for the construction of PS and for collision-free path planning. The Bezier curve of order two consists of three vertices that are the start, S, the goal, G, and the middle vertex. The middle vertex is used to control the shape of the curve, and the origin of the local coordinate (p, $\theta$) is set at the centre of S and G. The extreme locus of the base curve should cover the entire area of actual workspace (AWS). The area defined by the extreme locus of the path is defined as quadratic workspace (QWS). The interference of the path with obstacles creates images in the PS. The clear areas of the PS that are not mapped by obstacle images identify collision-free paths. Hence, the PS approach converts path planning in Euclidean space into a point selection problem in path space. This also makes it possible to impose additional constraints such as determining the shortest path or the safest path in the search of the collision-free path. The QWS GM algorithm is implemented on various computer systems. Simulations are carried out to measure performance of the algorithm and show the execution time in the range of 0.0008 ~ 0.0014 sec.
Medical tomography images like CT, MRI, PET, SPECT, fMRI, ett have been widely used for diagnosis and treatment of a patient and for clinical study in hospital. In many cases, tomography images are scanned in several different modalities or with time intervals for a single subject for extracting complementary information and comparing one another. 3D image registration is mapping two sets of images for comparison onto common 3D coordinate space, and may be categorized to marker -based matching and feature-based matching. 3D registration of brain images has an important role for visual and quantitative analysis in localization of treatment area of a brain, brain functional research, brain mapping research, and so on. In this article, marker-based and feature-based matching methods which are often used are introduced.
In this paper, we propose an algorithm for object generation from model-based 3-dimensional multi-viewpoint images using OpenGL rendering. In the first step, we preprocess a depth map image in order to get a three-dimensional coordinate which is sampled as a vertex information on OpenGL and has a z-value as depth information. Next, the Delaunay Triangulation algorithm is used to construct a polygon for texture-mapping using the vertex information. Finally, by mapping a texture image on the constructed polygon, we generate a viewpoint-adaptive object by calculating 3-dimensional coordinates on OpenGL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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