A Process of 3-D Particle image velocimetry, called here, as '3-D volume PIV' was developed for the full-field measurement of 3-D complex flows. The present method includes the coordinate transformation from image to camera, calibration of camera by a calibrator based on the collinear equation, stereo matching of particles by the approximation of the epipolar lines, accurate calculation of 3-D particle positions, identification of velocity vectors by 3-D cross-correlation equation, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. In principle, as two frame images only are necessary for the single instantaneous analysis 3-D flow field, more effective vectors are obtainable contrary to the previous multi-frame vector algorithm. An Experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD camera and a Halogen lamp illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle. Among 200 effective particle s in two consecutive frames, 170 vectors were obtained averagely in the present study.
본 논문에서는 방송용 증강현실 시스템을 위한 실시간 카메라 추적 알고리듬을 제안한다. SURF(speeded up robust features) 알고리듬을 이용하여 추적을 초기화하며, 안정적인 실시간 카메라 추적을 위해 다층(multi-scale) 구조를 사용한다. 미리 알려져 있지 않고 시간에 따라 변하는 조명 환경에서의 특징 추적을 위해 정규상호상관도(normalized cross correlation, NCC)를 사용한다. 방송제작에는 줌 렌즈를 장착한 카메라가 사용되기 때문에 카메라의 초점거리를 온라인으로 추정할 필요가 있다. 카메라의 회전과 이동으로 이루어진 외부 포즈(pose) 변수와 함께 내부 변수인 초점거리를 목적함수에 포함시켜 함께 최적화한다. 실험결과는 제안한 온라인 카메라 보정 기법에 의해 카메라의 초점거리가 정확히 구해지는 것을 보여준다.
양성자 치료 시 양성자 빔의 특성을 이용하여 치료 부위에 국부적인 선량을 부여하고 정상조직에 불필요한 선량을 줄이기 위해서는 인체 내 양성자 빔의 비정을 실시간으로 확인하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구팀은 24개의 섬광검출기 배열 및 24채널의 신호 처리 시스템으로 구성된 즉발감마선 카메라 모듈을 개발하고 있다. 본 연구에서는 다채널의 섬광 검출기 신호를 처리하기 위하여 이중모드 다채널 신호 처리 모듈을 개발하여 그 성능을 평가해보았다. 성능을 평가한 결과 에너지 교정 모드를 통해 다채널의 섬광검출기에 대하여 동시에 에너지 교정이 가능함을 확인하였고, 이를 통하여 정확하게 3 MeV에 해당하는 측정 하한 값을 결정할 수 있었다. 고속 데이터 획득 모드를 통해 45 MeV 양성자 빔에서 발생한 즉발감마선 분포를 측정한 결과 $3{\times}10^9$개의 양성자 빔에서도 양성자 선량 분포와 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 빔 비정을 평가한 결과 $17.13{\pm}0.76mm$로 EBT film을 통하여 측정한 비정인 16.15 mm와 굉장히 밀접한 관련이 있음을 확인하였다.
KOMPSAT-1 (KOrea Multi-Purpose SATellite ? 1) EOC (Electro Optic Camera) raw images are radiometrically corrected on ground based on the characteristics of EOC. They consist of each CCD (Charge?Coupled Device) pixel’s calibration slope which was measured on ground, electrical gains which are applied to amplify for increasing output pixel counts. Currently, radio-metrically corrected EOC images with calibration slope have still shown defective features by residual stripes. So, it should be compensated by adjusting the calibration slope. In this paper, the adjustment of current calibration slope for de-striping EOC images is addressed and test results are shown.
A calibration method for multiple sets of stereo vision cameras is proposed. To measure the three-dimensional shape of a very long object, measuring the object at different viewpoints and registration of the data are necessary. In this study, two lasers beams generate two strings of calibration targets, which form straight lines in the world coordinate system. An evaluation function is defined to calculate the sum of the squares of the distances between each transformed target and the fitted line representing the laser beam to each target, and the distances between points appearing in the data sets of two adjacent viewpoints. The calculation process for the approximation method based on data linearity is presented. The experimental results show the effectiveness of the method.
현존하는 진동 측정 센서는 정밀도 면에서는 대부분의 진동을 측정하기에 충분하나, 센서 한 개로 하나의 지점이나 방향에 한정하여 측정할 수밖에 없다는 단점을 갖고 있다. 반면 카메라의 경우, 정밀도나 측정 가능한 주파수 영역의 면에서는 다소 불리하지만, 한 번에 광범위한 영역의 진동을 측정할 수 있고 가격 면에서 유리하며 다자유도의 진동을 동시에 측정할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 저가의 머신 비전 카메라가 진동 측정 센서로서 어느 정도의 오차 범위 내에서 진동을 측정할 수 있는지 알아본 후, 실제 외팔보의 진동을 측정하였다. 카메라의 2차원 평면 이미지는 두 방향의 직선 운동과 한 방향의 회전 운동을 나타낼 수 있다. 먼저 단일 점의 진동을 카메라로 측정하고, LDV(Laser Doppler Vibrometer) 측정을 기준으로 한 카메라 측정의 오차를 실험적으로 교정하였다. 다음으로 다중점의 진동을 한 번에 측정하여 회전 진동과 외팔보 전체 형상의 진동을 측정하였다. 외팔보 전체 형상 진동은 주파수와 시간 영역 모두에 대하여 분석하였다.
저가의 CCTV유형 CCD카메라를 기반으로 하는 수치 근거리사진측량 시스템의 산업정밀측정의 수행능력을 평가하기 위하여 CCD카메라, 프레임그래버, 수치영상 측정 및 자체검정 광속조정 기법을 통합한 수치근거리 사진측량시스템이 구축되었다. 이 시스템의 적용실험을 위하여 정육면체 형상의 인공어초를 대상물로하여 다중지점 수렴 네트워크상에서 수치영상을 획득하였다. 자체검정 광속조정기법에 의해 CCD 카메라의 기하학적 검정과 동시에 대상물 전면에 대한 사진삼각측량을 수행하였다. 또한 이미 높은 정확도 잠재성이 입증된 고해상도 스틸비디오 카메라(Kodak DCS)를 유사한 네트워크 조건에서 이용하여 처리함으로써 서로 다른 유형의 카메라를 기반으로 하는 두 시스템의 사진삼각측량 결과의 정확도를 비교하였다.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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