The purpose of this study, which has been conducted as a government and academic joint project, is to introduce the design, production and installation of the structures exhibited to let people know the meaning the environment-friendly eco-park - Haneul Park that is located in Mapo-gu, Seoul. The exhibition was held as a part of Green Garden Panorama of Seoul Design Fair 2010 and used the stands of Jamsil Sports Complex as the exhibition space. The key contents of the exhibition consist of four elements; firstly, green plants were placed on the first and second floor stands of the complex in order to create the space inside the main stadium as a space that symbolized green environment. Secondly, the usability of the containers of food was maximized to attract the spectator's interest and induce desire to have it. Thirdly, the efforts of the Mapo-gu office for green environment were emphasized using environment-friendly materials. The process and meaning of the transformation of Nanji Island that had been a waste dump site in the past into Haneul Park - an environment-friendly eco-park were expressed by a four-stage space structure. The majority of installations placed in each stage were sold to visitors during the event so as to minimize the generation of wastes after the event.
This paper develops a 360 degree video system using multiple off-the-shelf webcams and a set of embedded boards. Existing 360 degree cameras have shortcomings that they do not support real-time video generation since recorded videos should be copied to computers or smartphones which then provide stitching. Another shortcoming is that wide FoV(Field of View) cameras are not able to provide sufficiently high resolution. Moreover, resulting images are visually distorted bending straight lines. By employing an array of 65 degree FoV webcams, we were able to generate videos on the spot and achieve over 6K resolution with much less distortion. We describe the configuration and algorithms of the proposed system. The performance evaluation results of our early stage prototype system are presented.
This paper proposes the use of mobile ad-hoc cloud for reducing the process time of panoramic image generation in mobile smart devices. In order to effectively assign tasks relevant to panoramic image generation to the mobile ad-hoc cloud, a method for image acquisition and sorting and an algorithm for task distribution and offloading decision making are proposed. The proposed methods are applied to Android OS based smart devices, and their effects on panoramic image generation are analyzed.
Stitching algorithm obtain a descriptor of the feature points extracted from multiple images, and create a single image through the matching process between the each of the feature points. In this paper, a feature extraction and matching techniques for the creation of a high-speed panorama using video input is proposed. Features from Accelerated Segment Test(FAST) is used for the feature extraction at high speed. A new feature point matching process, different from the conventional method is proposed. In the matching process, by tracking region containing the feature point through the Mean shift vector required for matching is obtained. Obtained vector is used to match the extracted feature points. In order to remove the outlier, the RANdom Sample Consensus(RANSAC) method is used. By obtaining a homography transformation matrix of the two input images, a single panoramic image is generated. Through experimental results, we show that the proposed algorithm improve of speed panoramic image generation compared to than the existing method.
Recently, the use of immersive media contents representing Panorama and 360° video is increasing. Since the viewing angle is limited to generate the content through a general camera, image stitching is mainly used to combine images taken with multiple cameras into one image having a wide field of view. However, if the parallax between the cameras is large, parallax distortion may occur in the stitched image, which disturbs the user's content immersion, thus an image stitching overcoming parallax distortion is required. The existing Seam Optimization based image stitching method to overcome parallax distortion uses energy function or object segment information to reflect the location information of objects, but the initial seam generation location, background information, performance of the object detector, and placement of objects may limit application. Therefore, in this paper, we propose an image stitching method that can overcome the limitations of the existing method by adding a weight value set differently according to the type of object to the energy value using object detection based on deep learning.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.108-116
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2008
In this paper, we propose the algorithm for making panoramic background and object tacking using pan-tilt-zoom camera. We draw an analogy relation between images for cylinder projection, rearrange of images, stitching, and blending. We can then make the panoramic background, and can track the object use the panoramic background. After generated the background, the proposed algorithm tracks the moving object. Therefore it can detect the wide area, and it tracks the object continuously. So the proposed algorithm is able to use at wide area to detect and track the object.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.312-314
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2010
본 논문에서는 하나의 카메라로 일정 영역에서 랜덤하게 촬영되어 얻어진 영상으로 파노라마 영상을 제작하는 방법을 제안한다. 실험 영상으로는 디지털카메라로 일정 영역을 랜덤하게 촬영한 여러 장의 영상을 사용한다. 여러 장의 영상에서 제어점이 될 특징 점들을 검출한 후, 유클리드의 좌표로 바꿔준다. 이 좌표들을 통해 각각의 제어 점에 가장 인접해 있는 좌표 4개를 추출한다. 이 인접 좌표들이 서로 다른 각각의 영상에서 매칭 되는 확률을 계산하여, 가장 높은 매칭 확률을 갖는 영상과 매칭 되는 pose값을 이용하여 각각의 영상을 회전 및 이동하여 매칭시킴으로써 촬영된 영상들의 파노라마 영상을 구현한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.65-68
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2015
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 FAST(features from accelerated segment test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻은 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.242-244
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2014
파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.39-42
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2016
Since a display device such as TV or signage is getting larger, the types of media is getting changed into wider view one such as UHD, panoramic and jigsaw-like media. Especially, panoramic and jigsaw-like media is realized by stitching video clips, which are captured by different camera or devices. In order to stich those video clips, it is required to find out 2D Adjacency Matrix, which tells spatial relationships among those video clips. Discrete Cosine Transform (DCT), which is used as a compression transform method, can convert the each frame of video source from the spatial domain (2D) into frequency domain. Based on the aforementioned compressed features, 2D adjacency Matrix of images could be found that we can efficiently make the spatial map of the images by using DCT. This paper proposes a new method of generating 2D adjacency matrix by using DCT for producing a panoramic and jigsaw-like media through various individual video clips.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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