Degradation of image caused by relative motion between the object and the imaging system (like a camera with its platform) is detrimental to precision photogrammetry. Principal modes of relative motion are identified. The discussion is, however, concentrated on the systematic motions, translatory and rotatory. Various analogical approaches of compensating for the image motion are cited. An analytical-computational approach is presented. This one considers the relationship of transformation bet ween the image and the object, known as the collinearity condition. The standard forms of collinearity condition equations are presented. Augmentation of these equations with regard to both translatory and rotatory motions are expounded. With ever increasing use of high speed computers (as well as analytical plotters in the realm of photogrammetry), this approach seems to be more costeffective and seems to yield better precision in the long run than other approaches that concentrate on analogical corrections to the image itself.
One of the main applications of digital image processing is the estimation of the number of certain types of objects (cells, seeds, peoples etc.) in an image. Difficulties of these counting problems depends on various factors including shape and size variation, degree of object clustering, contrast between object and background, object texture and its variation, and so on. In this paper, a new automatic colony counting algorithm is proposed. We focused on the two applications: counting the bacteria colonies on the agar plate and estimating the number of seeds from images captured by smartphone camera. To overcome the shape and size variations of the colonies, we adopted the distance transformation and peak detection approach. To estimate the reference size of the colony robustly, we also used k-means clustering algorithm. Experimental results show that our method works well in real world applications.
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new approach to representing and finding a holdsite of general 3D curved objects using range data. We develop a three-dimensional generalized Hough transformation which can be also applied to general 3D curved object recognition and which reduces both the computation time and storage requirements. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points which are prespecified arbitrarily and task dependently.
In this paper, we propose object classification algorithm for real-time surveillance system. We have approached this problem using silhouette-based template matching. The silhouette of the object is extracted, and then it is compared with representative template models. Template models are previously stored in the database. Our algorithm is similar to previous pixel-based template matching scheme like Hausdorff Distance, but we use 1D image array rather than 2D regions inspired by Hilbert Path. Transformation of images could reduce computational burden to compute similarity between the detected image and the template images. Experimental results show robustness and real-time performance in object classification, even in low resolution images.
The object of this note is to derive Padmanabham's transformation formula for Exton's triple hypergeometric series $X_8$ by using a different method from that of Padmanabham's. An interesting special case is also pointed out.
주성분 분석(Principal component hnidvsis : PCA)은 물체 인식 기술에서 가장 효율적인 방법으로 인정되고 있으나 영상 크기의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하고 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이블렛변환(Wavelet Transform)과 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 사용하였다. 계산량이 증가하는 문제는 웨이블렛 변환으로 낮은 해상도의 영상을 사용하여 해결하였다. 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제는 히스토그램 평활화를 사용하여 영상의 대조를 크게 하고 휘도치의 분포를 펼침으로써 해결하였다. 제안한 기법으로 실험한 결과 조명변화에 영향을 최소화하여 인식률이 향상되고, 웨이블렛 변환으로 처리할 영역을 줄여 처리 시간이 크게 단축됨을 보여 주었다.
지리정보시스템은 3차원 위상정보를 표현함으로써 사용자에게 정확하고 정교한 서비스를 제공한다. 이 때에 3차원 위상정보연산을 위해 차원변경방식과 서로 이질적인 공간모델을 사용해야 하는데, 이 방식을 사용할 때는 공간 연산이 어려울 뿐 아니라 서로 호환성이 부족한 문제가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 2차원 공간 객체 모델을 수용하는 3차원 공간 객체 모델을 제안하였고, 타당성을 보이기 위하여 구현하여, 그 실행을 보였다. 3차원 공간 위상 관계 연산자를 위하여 DE-9IM 방식을 3차원 개념으로 정의한 DE-9IM을 이용해서 설계하였고, 객체지향 개념을 지원하는 컴포넌트 환경에서 3차원 공간 위상 연산자를 구현하였다. 이 논문에서 제안된 3차원 공간 위상 연산자는 타 시스템과의 상호 운용성을 보장하며, 구현된 공간 위상 관계 연산을 이용하여, 3차원 공간 객체에 대한 효율적인 공간 질의를 수행할 수 있다.
다양한 응용 분야의 데이터베이스 설계시에 시스템 사용자와 설계자 간의 이해를 증진시키고 올바른 모델링을 위해 개체-관계 모델이 많이 사용되고 있다. 그렇지만 효과적인 구현을 위해 이 개체-관계 모델로 표현된 데이터베이스는 데이터 조작과 표현이 효율적인 객체지향 데이터베이스 모델로 변환되어야 한다. 이를 위해 개체-관계 모델의 모든 개념을 객체지향 모델의 개념으로 의미의 손실없이 변환시키는 방법이 연구되어야 한다. 이 논문은 일반화 상속과 집단화 상속의 개념을 도입하여 개체-관계 모델의 기능을 확장시켰고, 개체-관계 모델의 각 성분을 객체지향 데이터베이스 모델의 성분으로 변환시키는 규칙을 제시하고자 한다. 이 변환 규칙에서 역할에 따른 변환 기법을 제시하고, 이 제시된 변환 규칙을 이용하여 개체-관계 모델에서 객체지향 모델의 스키마로 의미의 손실 없이 변환됨을 예로써 보인다. 제안된 변환 기법은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계에 활용될 수 있다.
The $4{\times}4$ homogeneous transformation matrix is a compact representation of orientation and position of an object in robotics and computer graphics. A coordinate transformation is accomplished through the successive multiplications of homogeneous matrices, each of which represents the orientation and position of each corresponding link. Thus, for real time control applications in robotics or animation in computer graphics, the fast multiplication of homogeneous matrices is quite demanding. In this paper, a parallel-architecture vector processor is designed for this purpose. The processor has several key features. For the accuracy of computation for real application, the operands of the processors are floating point numbers based on the IEEE Standard 754. For the parallelism and reduction of hardware redundancy, the processor takes column vectors of homogeneous matrices as multiplication unit. To further improve the throughput, the processor structure and its control is based on a pipe-lined structure. Since the designed processor can be used as a special purpose coprocessor in robotics and computer graphics, additionally to special matrix/matrix or matrix/vector multiplication, several other useful instructions for various transformation algorithms are included for wide application of the new design. The suggested instruction set will serve as standard in future processor design for Robotics and Computer Graphics. The design is verified using FPGA implementation. Also a comparative performance improvement of the proposed design is studied compared to a uni-processor approach for possibilities of its real time application.
객체지향 방법으로 시스템을 개발할 때 분석단계의 객체모델을 객체지향 스키마로 변환을 용이하도록 하기 위하여 분석단계의 객체모델을 정제할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 분석단계의 객체모델을 정제하여 다단계 데이터베이스 어플리케이션으로 설계하는 방법을 제시한다. 또한 자료의 잘못된 유출이나 수정을 예방하고 모호성을 제거하기 위하여 보안을 적용한다. 보안을 적용한 분석단계의 객체모델을 다단계 데이터베이스 어플리케이션으로 설계할 때 이 보안이 다단계 데이터베이스 어플리케이션의 설계에서 적용되는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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