Kim, Beomjun;Heo, Daerak;Moon, Woonchan;Hahn, Joonku
Current Optics and Photonics
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v.5
no.5
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pp.514-523
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2021
Methods for absolute depth estimation have received lots of interest, and most algorithms are concerned about how to minimize the difference between an input defocused image and an estimated defocused image. These approaches may increase the complexity of the algorithms to calculate the defocused image from the estimation of the focused image. In this paper, we present a new method to recover depth of scene based on a sharpness-assessment algorithm. The proposed algorithm estimates the depth of scene by calculating the sharpness of deconvolved images with a specific point-spread function (PSF). While most depth estimation studies evaluate depth of the scene only behind a focal plane, the proposed method evaluates a broad depth range both nearer and farther than the focal plane. This is accomplished using an asymmetric aperture, so the PSF at a position nearer than the focal plane is different from that at a position farther than the focal plane. From the image taken with a focal plane of 160 cm, the depth of object over the broad range from 60 to 350 cm is estimated at 10 cm resolution. With an asymmetric aperture, we demonstrate the feasibility of the sharpness-assessment algorithm to recover absolute depth of scene from a single defocused image.
HEVC RExt(High Efficiency Video Coding Range Extension) set a goal to support RGB/YUV 4:2:2 4:4:4 color sampling and over 10 bit-depth images. Unlike the previous 4:2:0 color sampling images, RGB images have the high correlation in inter-color planes. Using this characteristic, some methods which are contributed in JCT-VC standardization meetings estimate the pixel values of inter-color plane. But when we use the estimation of inter-color plane in RGB images, high frequency components of RGB images are caused to reduce the coding efficiency because they usually have the low inter-color plane correlation. Therefore, in this paper, we propose an adaptive low pass filtering method in the inter-color plane estimation. Using this method, we can improve the estimation efficiency of inter-color plane in RGB images. The experimental results with HEVC RExt RGB test sequences show that the proposed method has 0.6% BD(Bjontegaard Distortion)-rate gain and some increased complexity compared to the previous inter-color plane estimation method.
We present an approach to detect real plane for line base recognition and pose estimation Given 3D line segments, we set up reference plane for each line pair and measure the normal distance from the end point to the reference plane. And then, normal distances are measured between remains of line endpoints and reference plane to decide whether these lines are coplanar with respect to the reference plane. After we conduct this coplanarity test, we initiate visibility test using z-buffer value to prune out ambiguous planes from reference planes. We applied this algorithm to real images, and the results are found useful for evidence fusion and probabilistic verification to assist the line based recognition as well as 3D pose estimation.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.11
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pp.966-972
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2013
Measurement or estimation of tilt angle is necessary for balancing robot such as Segway which is considered as a next generation transportation vehicle. However, it requires high-cost accurate sensors to hold balancing during stationary and moving situations. In this paper, a tilt angle estimation of a plane rotating in a vertical plane using low-cost sensors. Estimation using a set of 2-axis orthogonal accelerometers along with an inaccurate rate gyro has been considered. Feasibility and performance of the proposed technique has been verified through some experimental results.
In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.
An accurate and highly efficient inverse element labelled iPCB is developed based on the inverse finite element method (iFEM) for real-time shape estimation of plane-curved structures (such as arch bridges) utilizing onboard strain data. This inverse problem, named shape sensing, is vital for the design of smart structures and structural health monitoring (SHM) procedures. The iPCB formulation is defined based on a least-squares variational principle that employs curved Timoshenko beam theory as its baseline. The accurate strain-displacement relationship considering tension-bending coupling is used to establish theoretical and measured section strains. The displacement fields of the isoparametric element iPCB are interpolated utilizing nonuniform rational B-spline (NURBS) basis functions, enabling exact geometric modelling even with a very coarse mesh density. The present formulation is completely free from membrane and shear locking. Numerical validation examples for different curved structures subjected to different loading conditions have been performed and have demonstrated the excellent prediction capability of iPCBs. The present formulation has also been shown to be practical and robust since relatively accurate predictions can be obtained even omitting the shear deformation contributions and considering polluted strain measures. The current element offers a promising tool for real-time shape estimation of plane-curved structures.
When one attempts to construct a hologram. one finds that there are many sources of measurement errors. These errors are even amplified if one predicts the pressures close to the sources. The pressure estimation errors depend on the following parameters: the measurement spacing on the hologram plane. the prediction spacing on the prediction plane. and the distance between the hologram and the prediction plane. This raper analyzes quantitatively the errors when these are distributed irregularly on the hologram plane The sensor mismatch and inaccurate measurement location. position mismatch. are mainly addressed. In these cases. one can assume that the measurement is a sample of many measurement events. The bias and random error are derived theoretically. Then the relationship between the random error amplification ratio and the parameters mentioned above is examined quantitatively in terms of energy.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.42
no.3
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pp.190-196
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2005
The ratio between the hydrodynamic force produced by a submarine tau appendage and that acting on an equivalent appendage in isolation is regarded as tail plane efficiency. It is an important parameter in numerical simulations because it has a significant effect on predicted stability, controllability, and maneuverability. The paper introduces some recent work to improve the reliability and general applicability of current methods of tail plane efficiency estimation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.983-988
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2011
This paper presents a robust method for ground plane detection in vision-based applications based on a monocular sequence of images with a non-stationary camera. The proposed method, which is based on the reliable estimation of the homography between two frames taken from the sequence, aims at designing a practical system to detect road surface from traffic scenes. The homography is computed using a feature matching approach, which often gives rise to inaccurate matches or undesirable matches from out of the ground plane. Hence, the proposed homography estimation minimizes the effects from erroneous feature matching by the evaluation of the difference between the predicted and the observed matrices. The method is successfully demonstrated for the detection of road surface performed on experiments to fill an information void area taken place from geometric transformation applied to captured images by an in-vehicle camera system.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.3
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pp.39-47
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2017
The Depth Picture can be Encoded by the Plane Coding Mode that is the Method for Coding Mode by Considering a Part of the Picture as the Plane. In this Paper, we Propose the Method of Determining the Variable-sized Block for Variable Block Coding in the Plane Coding Mode for the Depth Picture. The Depth Picture Can be Encoded in the Plane Coding Through Estimating the Plane Which is Close to Pixels in the Block Using Depth Information. The Variable-sized Block Coding in the Plane Coding can be Applied as Follows. It Calculates the Prediction Error between Predicted Depths by the Plane Estimation and the Measured Depths. If Prediction Error is Below the Threshold, the Block is Encoded by Current Size. Otherwise, it Divides the Block and Repeats Above. If the Block is Divided Below the Minimum Size, the Block is not Encoded by the Plane Coding Mode. The Result of the Simulation of the Proposed Method Shows that the Number of Encoded Block is Reduced to 19% as Compared with the Method Using the Fixed-sized Block in the Depth Picture Composed of one Plane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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