In this paper, a motion adaptive deinterlacing algorithm is proposed. It consists of three parts: (1) modified edge-based line average, (2) pixel-based consequent five-field motion detection, and (3) block-based local characteristic for detecting true motion and calculating the motion intensity by using an improved method which is able to detect the inner part of moving objects precisely as well as to reduce the risk of false detection caused by intrinsic noises in the image. Depending on the detected motion activity level, it combines spatial and temporal methods with weighting factor. Simulations conducted on several video sequences indicate that the performance of the proposed method is superior to the conventional methods in terms of both subjective and objective video quality.
Motion control systems are widely deployed in various industrial automation processes. The motion controller, which is a key element of motion control systems, has stringent real-time constraints. The controller must provide a short and deterministic control message transmission cycle, and minimize the actuation deviation among motor drives. To meet these requirements, hardware-based proprietary controllers have been prevalent. However, since it is becoming difficult for such an approach to meet increasing needs of system interoperability and scalability, nowadays, software-based universal motion controllers are regarded as their substitutes. Recently, embedded motion controller solutions are gaining attention due to low cost and relatively high performance. In this paper, we designed and implemented an embedded motion controller on an ARM-based evaluation board by using Xenomai real-time kernel and other open source software components. We also measured and analyzed the performance of our embedded controller under a realistic test-bed environment. The experimental results show that our embedded motion controller can provide relatively deterministic performance with synchronized control of three motor axis at 2 ms control cycle.
Kim, Won Hoi;Gil, Jong In;Choi, Changyeol;Kim, Manbae
Journal of Broadcast Engineering
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v.22
no.4
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pp.429-437
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2017
2D-to-3D conversion technology has been studied over past decades and integrated to commercial 3D displays and 3DTVs. Generally, depth cues extracted from a static image is used for generating a depth map followed by DIBR (Depth Image Based Rendering) for producing a stereoscopic image. Further, motion is also an important cue for depth estimation and is estimated by block-based motion estimation, optical flow and so forth. This papers proposes a new method for motion depth generation using Motion History Image (MHI) and evaluates the feasiblity of the MHI utilization. In the experiments, the proposed method was performed on eight video clips with a variety of motion classes. From a qualitative test on motion depth maps as well as the comparison of the processing time, we validated the feasibility of the proposed method.
Motion artifacts of central and autonomic nervous system signals degrades the performance of the bio-signal based human factor analysis. Firstly, we propose a defining method of motion artifact section by analyzing successive image frames. Motion artifact section is defined when the amount of motion is greater than the pre-defined threshold. In here, the amount of motion is estimated by first derivation of image frames at temporal domain. Secondly, we propose another defining method of motion artifact section through designing 2D Gaussian probability density function model by analyzing feature vectors of one cycle of signal such as length and amplitude. The defined motion artifact sections are interpolated on the basis of 1D Gaussian function. At result of applying the method into photoplethysmography signal, we confirmed that the calculated heartbeat rate from the restored photoplethysmography came up to the one from electrocardiography. Also, we found that the video based method generated relatively more false acceptance of motion artifact section and the probability density function based method generated relatively more false rejection of motion artifact section.
This paper describes a method for overcoming the motion artifacts inherent in synthetic aperture(SA) imaging. based on the investigation results as to the influence of a target motion on synthetic aperture techniques. This method uses a region-based motion compensation approach in which only the axial motion is estimated and compensated for a given region of interest(ROI) under the assumption that the whole ROI moves uniformly The estimated axial motion is calculated with a crosscorrelation(CC) method at the Point where the focused signal has the maximum energy within the ROI. We also presents a method for estimating the axial motion using the autocorrelation(AC) method that is widely used to estimate average Doppler frequency Both computer simulations and in vivo experiments show that the proposed methods can improve greatly the spatial resolution and SNR of ultrasound imaging by implementing the SA techniques for two-way dynamic focusing without motion artifacts. In addition the AC-barred motion compensation method provides almost the same results as the CC-based one, but with a dramatically reduced computational complexity.
This paper presents a real-time motion restoration system for people who need remedial exercise of musculoskeletal based on Inverse Kinematics. A new approach is suggested to recognize a gesture based on restored human motion which is calculated the 3D positions of intermediate joints using 3D positions of body features estimated from images. For generating the 3D candidate positions of intermediate joints which cannot be extracted from images, we apply an Inverse Kinematics theory to compute the target position of intermediate joints. And we can reduce the number of candidate positions by applying the various physical constraints of body. Finally, we can generate the more accurate final position using the Kalman filter for a motion tracking and the relationship between the previous frame information and the candidate positions. The system provide motion information which are rotation angle and height in real-time, therefore the rehabilitation exercises can be performed based on the information and figured out proper exercise for individual status.
This paper proposes a kinect-based human motion recognition model for the 3D contents control after tracking the human body gesture through the camera in the infrared kinect project. The proposed human motion model in this paper computes the distance variation of the body movement from shoulder to right and left hand, wrist, arm, and elbow. The human motion model is classified into the movement directions such as the left movement, right movement, up, down, enlargement, downsizing. and selection. The proposed kinect-based human motion recognition model is very natural and low cost compared to other contact type gesture recognition technologies and device based gesture technologies with the expensive hardware system.
Ryoo, Hee Jae;Lee, Chan Woo;Han, Jong Won;Kim, Wook;Choi, Dukhyun
Journal of Sensor Science and Technology
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v.29
no.5
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pp.312-322
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2020
As the use of mobile devices increase, there is public interest in the utilization of the human motion generated mechanical energy. The human motion generated mechanical energies vary depending on the body region, type of motion, etc., and an appropriate device has to be designed to utilize them effectively. In this work, a device based on the principles of triboelectric generation and inertia was assessed in order to utilize the multi-axial mechanical energies generated by human motions. To improve the output performance we confirm the changes in the output that vary with the structural design, the reasons for such changes, and variations in performance based on the parts of the human body. In addition, the level of electrical energy generated based on motion type was measured; a maximum voltage of 30 V and a current of 2 ㎂ were generated. Finally, the proposed device was utilized in LEDs used for lighting, thus demonstrating that multi-axial mechanical energies can be harvested effectively. Based on the results, we expect that the developed device can be utilized as a sensor to detect mechanical energies, to sense changes in motion, or as a generator for auxiliary power supply for mobile devices.
In this paper, we propose a novel approach to decentralized motion planning and conflict-resolution for multiple mobile agents working in an environment with unexpected moving obstacles. Our proposed motion planner has two characteristics. One is a real-time collision prognosis based on modified collision map. Collision map is a famous centralized motion planner with low computation load, and the collision prognosis hands over these characteristics. And the collision prognosis is based on current robots status, maximum robot speeds, maximum robot accelerations, and path information produced from off-line path planning procedure, so it is applicable to motion planner for multiple agents in a dynamic environment. The other characteristic is that motion controller architecture is based on potential field method, which is capable of integrating robot guidance to the goals with collision avoidance. For the architecture, we define virtual obstacles making delay time for collision avoidance from the real-time collision prognosis. Finally the results obtained from realistic simulation of a multi-robot environment with unknown moving obstacles demonstrate safety and efficiency of the proposed method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.2
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pp.81-87
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1999
In this research, we propose a field mismatch compensation method for interlaced scan image and a image restoration technique for removing motion blur. In order to compensate field mismatch, the edge classification-based linear interpolation technique and the method using the object-based motion compensation are described. We also propose an edge estimation method and an motion-based image segmentation algorithm. For removing motion blur, we adopt an adaptive iterative image restoration method using the motion-based segmentation result to improve the quality of restored image.
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