An image compensating algorithm with high-vibration movement is proposed, using optical flow and the Kalman Filter. The temporal motion vector field is calculated by Optical flow and suspicious vectors are removed or adjusted by the Gaussian interpolation method. The high-vibrated vector filled is stabilized by the Kalman filter. Lastly, compensated images are obtained by affine transformation. This proposed algorithm gives good compensated video images on high-vibration situations.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.269-270
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2012
Features which exhibit scale and rotation invariance, such as SIFT, are notorious for expensive computation time, and often overlooked for real-time tracking scenarios. This paper proposes a descriptorless matching algorithm based on motion vectors between consecutive frames to find the geometrically closest candidate to each tracked reference feature in the database. Descriptor-less matching forgoes expensive SIFT descriptor extraction without loss of matching accuracy and exhibits dramatic speed-up compared to traditional, naive matching based trackers. Descriptor-less SIFT tracking runs in real-time on an Intel dual core machine at an average of 24 frames per second.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.5-9
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1998
In this paper, we propose an error-resilient transmission technique for the H.263 video data stream over wireless networks. The proposed algorithm employs bit rearrangement hierarchically, providing the robust and exact synchronization against the bit errors, without requiring extra redundant information. In addition, we propose the recovery algorithm for the lost or erroneous motion vectors. We implement the encoder and decoder, based on the H.263 standard, and evaluate the proposed algorithm through intensive computer simulation. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields good image quality, in spite of the channel errors, and prevents the error propagation both in the spatial and the temporal domain efficiently.
In this paper, we proposed the 2-stage ultrasound liver image classifier which uses the fractal dimensions obtained from the original image and its 1/2 subsampled image, and the Normalized Fourier Power Spectrum. The fractal dimension based on Fractional Brownian Motion (FBM) is calculated from the variance of the same scale pixels instead of the mean of them. Since the actual ultrasound. liver images does not fully match the FBM, to get the fractal dimension, we use the scale vectors which satisfy the FBM model. In 2-stage classifier, we first classified normal and diffuse liver and then classified the fat liver and cirrhosis from the diffuse liver. For the test liver images. 70% of normal liver and 80% of fat liver and 90% of cirrhosis is classified classified with our 2-stage classifier.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.163-170
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2007
In this paper, We propose a new technique for extraction of moving objects included in compressed video signal. Moving object extraction is used in several fields such as contents based retrieval and target tracking. In this paper, in order to extract moving object blocks, motion vectors and DCT coefficients are used selectively. The proposed algorithm has a merit that it is no need of perfect decoding, because it uses only coefficients on the DCT transform domain. We used three test video sequences in the computer simulation, and obtained satisfactory results.
This paper is to develop the position error equations including the attitude errors, the errors of nadir and ship's heading, and the errors of ship's position in the free-gyro positioning and directional system. In doing so, the determination of ship's position by two free gyro vectors was discussed and the algorithmic design of the free-gyro positioning and directional system was introduced briefly. Next, the errors of transformation matrices of the gyro and body frames, i.e. attitude errors, were examined and the attitude equations were also derived. The perturbations of the errors of the nadir angle including ship's heading were investigated in each stage from the sensor of rate of motion of the spin axis to the nadir angle obtained. Finally, the perturbation error equations of ship's position used the nadir angles were derived in the form of a linear error model and the concept of FDOP was also suggested by using covariance of position error.
In this paper, we proposed a new FMS Landmark recognition algorithm using color images. Firstly, a NTSC image fame is captured, and then it is converted to a field image in order to reduce the image blurring from the AGV motion. Secondly, the landmark is detected via the comparison of the color vectors of image pixels with the landmark color. Finally, the identification of FMS landmark is executed using a newly designed landmark pattern with a set of reference points. The landmark pattern is normalized against its translation, rotation, and scaling. And then, its vertical projection data are fisted for the pattern classification using the standard data set. Experimental results show that our scheme performs well.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.4
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pp.54-63
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1993
This paper presents the dynamic modeling and control methodology to arrest structural deflections of industrial robotic manipulators featuring elastic members retrofitted with surface bonded pizoelectric actuators and sensors. The cynamic modeling is accomplished by employing a variational theorem, prior to developing a finite element formulation. This finite element formulation accounts for both original robot member elements and also bonded piezoelectric material elements. The governing equation of motion is then modified by condensing the electric potential vectors and subsequently two different negative velocity feedback controllers are established; a constant-gain feedback controller and a constant- amplitude feedback controller. By adopting a Model P50 articulating industrial robot manufactured by Gerneral Electric Company, conputer simulations are underlaken in order to demonstrate superior performance characteristics to be accrued from this proposed methodology such as smaller deflections at the end-effector.
The existing event recognition is accomplished with the limited systematic foundation, and thus much longer learning time is needed for emergency scenario interpretation due to large scale of probability data. In this paper, we propose a method for nile-based event recognition of an independent object(human) which extract a feature vectors from the object and analyze the behavior pattern of each object and interpretation of emergency scenarios using a probability and object's events. The event rule of an independent object is composed of the Primary-event, Move-event, Interaction-event, and 'FALL DOWN' event and is defined through feature vectors of the object and the segmented motion orientated vector (SMOV) in which the dynamic Bayesian network is applied. The emergency scenario is analyzed using current state of an event and its post probability. In this paper, we define diversified events compared to that of pre-existing method and thus make it easy to expand by increasing independence of each events. Accordingly, semantics information, which is impossible to be gained through an.
Volumetric image system has many applications recently in education, 3D movie, medical images but these applications have several problems that need to be overcome. Volumetric display may process a amount of visual data and design the high efficient vision system for realtime display. In case of stereo system for volumetric display motion vectors, disparity vectors from the stereoscopic sequences and residual images with the reference images has been transmitted, and the stereoscopic sequences have been reconstructed at the receiver for volumetric display. So central issue for the design of efficient volumetric image system lies in selecting an appropriate stereo matching and robust vision system. In this paper, we proposed high efficient vision system, which design vision stage with rotating and moving horizontally, and match the successive stereo image efficiently. In experimental results with volumetric image system, the proposed method represents high efficiency with minimizing error and low computational load for volumetric display.
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