International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제9권4호
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pp.45-50
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2008
The Fourier-Mellin transform is the theoretical basis for the translation, rotation, and scale invariance of an image. However, its implementation requires a log-polar map of the original image, which requires logarithmic sampling of a radial variable in that image. This means that the mapping process is accompanied by considerable loss of data. To solve this problem, we propose a dual log-polar map that uses both a forward image map and a reverse image map simultaneously. Data loss due to the forward map sub-sampling can be offset by the reverse map. This is the first step in creating an invertible log-polar map. Experimental results have demonstrated the effectiveness of the proposed scheme.
In this article, we have examined the effect of fractional order parameter in a two-dimensional orthotropic magneto-thermoelastic solid in generalized thermoelasticity without energy dissipation with fractional order heat transfer in the context of hall current, rotation and two-temperature due to normal force. Laplace and Fourier transform techniques are used to obtain the solution of the problem. The expressions for displacement components, stress components, current density components and conductive temperature are obtained in transformed domain and then in physical domain by using numerical inversion method. The effect of fractional parameter on all the components has been depicted through graphs. Some special cases are also discussed in the present investigation.
본 논문은 고정된 카메라를 수평 이동(panning)시켜 얻어진 영상으로부터 단순화된 변환식을 이용 실린더 파노라마 영상(cylindrical panorama)을 재구성하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상간의 사영 변환식(projective transform)은 3차원 공간의 X, Y, Z축에 대한 카메라의 회전 성분을 모두 고려하지만, 실제 파노라마 영상을 구성하기 위해서는 Y축 중심의 카메라 회전만을 고려한다. 이러한 제약은 기존의 8자유도(degree of freedom)를 갖는 사영 변환식을 4자유도를 갖는 사영 변환식으로 단순화시키고, 그 결과 변환식을 유도하기 위해 필요한 대응점의 개수가 절반으로 줄어들어 전체적인 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘과 계산량을 감소시키면서 유사한 성능을 보이고 있고, 단순화된 사영 변환식을 이용한 영상을 구성하는 것을 보여주었다.
본 논문에서는 두 개의 순차적인 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상들을 활용하여 표적의 회전 속도(Rotation Velocity: RV) 추정을 통한 수직 거리 스케일링(cross-range scaling: CRS)을 수행한다. 순차적으로 형성된 두 개의 ISAR 영상들에 각각 scale invariant feature transform(SIFT)를 적용함으로써 관측각도의 변화에 강인한 산란원(scatterer)들을 추출한다. 추출된 산란원과 각 영상 내 표적의 회전 중심(Rotation Center: RC) 사이의 거리가 같다는 점을 이용하여 비용함수(cost function)를 설정한 후, 전역 탐색 기법(exhaustive search method)과 결합된 particle swarm optimization(PSO)의 최적화를 통해 표적의 RV를 RC 정보 없이 추정한다. 시뮬레이션에서는 시나리오 기반으로 기동하는 표적에 대한 ISAR 영상 형성 후, 제안된 기법을 통해 RC의 정보 없이 RV를 추정함으로써 ISAR 영상의 CRS가 성공적으로 수행됨을 보여준다.
회전된 얼굴 검출은 많은 응용 분야에서 필요하지만 회전에 따른 얼굴 모양의 큰 변화로 인해 여전히 어려운 분야이다. 이 논문에서는 회전의 영향을 받지 않는 극좌표 변환 방법과 변환된 영상을 이용하여 회전얼굴을 효과적으로 검출하는 방법이 제안되었다. 제안한 극좌표계 변환 방법은 회전 각도와 무관하게 눈, 입 등과 같은 얼굴 구성 요소들의 위치가 항상 유지되기 때문에 얼굴 구성요소들 간의 공간 정보가 유지되며, 이로 인해 회전 효과가 제거된다. 극좌표계 변환된 영상을 정면 얼굴 검출에 사용되는 AdaBoost를 이용하여 학습하고 회전 얼굴을 검출하였다. 비얼굴 영상을 LBP를 이용하여 학습하고 검출한 얼굴을 검증하였다. BioID 데이터베이스에 있는 영상을 회전하여 얻은 3600개 얼굴영상에 대한 실험 결과 96.17%의 회전얼굴 검출률을 얻었다. 또한, 다수의 회전 얼굴이 포함된 배경이 있는 영상에서 회전 얼굴들을 정확하게 검출하였다.
물리탐사에서 유용한 3차원 좌표계 회전 문제를 일관성있게 정리하였다. 일관성을 유지하기 위한 기준으로 오른손 좌표계의 정의에서 출발하였다. 또한 능동 회전과 수동 회전의 개념을 설명하고, 서로 다른 좌표계 간의 회전 및 역회전은 전치행렬의 관계로서 기준 좌표계와 센서 좌표계 사이의 회전 관계를 명확히 하였다. 3차원 회전에서는 항법 등에서 사용하는 요-피치-롤(yaw-pitch-roll) 회전과 물리검층에서 쉽게 이해할 수 있는 방위각-편차-센서회전 회전 방식의 회전 행렬을 설명하였다. 또한, 이 둘과 Rodrigues 회전 공식에 의한 회전 행렬 각각의 각도를 구하는 수식을 정리하였다. 요-피치-롤 방식의 회전에서 나타나는 "Gimbal Lock" 현상을 그림과 수식으로 설명하고, 이의 해결방안으로 동원되는 사원수(quaternion)의 원리와 적용 방법에 대해서도 서술하였다.
안구운동의 회선점을 중심으로 한 안구운동은 직각좌표의 좌표축 회전변환에 의한 회전행렬 $R_x$, $R_y$, $R_z$로 표현할 수 있으며, 6가지의 눈의 주된 회전 형태인 외-내전, 상-하전, 내-외방 회선 등으로 기술된다. 제1안위에서 제3안위까지의 안구운동은 회전행렬의 조합으로 구성되고, 6가지의 주회전과 8가지의 보조회전으로 6개의 외안근 운동을 표현 할 수 있다. 안구운동에 의한 동공점인 각막정점의 위치를 각각좌표의 회전행렬을 구좌표$(r,{\theta},{\phi})$로 전환하여 9가지로 기술된다.
본 연구에서는 얼굴 영상을 캡쳐하여 전 처리한 후 얼굴영역을 분리하고, 분리된 얼굴 영역에서 미분 연산자와 최소 형태를 세선화하여 특징을 추출하였다. Hough Transform은 $r-\theta$ 평면에서 직선의 기울기와 절편으로 변환되며, 반면 Housdorff distance는 세선화된 영상에서 선분을 추출하여 길이, 회전, 천이 특징을 추출하였다. 사람마다 다른 특징들을 추출하여 Housdorff distance과 Hough Transform에 관하여 비교분석 결과 Hough변환의 복잡도가 더 적은 것으로 판단되었다. 인식율은 Housdorff Distance를 이용한 인식율이 Hough Transformation에 비해 조금 높게 나타났다.
In this paper, w epropose a new mehtod to represent the shape and to recognize the object. The shape description and the matching is implemented by using the distance transform on the morphological skeleton. The employed distance transform is the chamfer (3,4) distance transform, because the chamfer distance transform (CDT) has an approximate value to the euclidean distance. The 2-D object can be represented by means of the distribution of the distance transform on the morphological skeleton, the number of skeletons, the sum of the CDT, and the other features are employed as the mtching parameters. The matching method has the invariant features (rotation, translation, and scaling), and then the method is used effectively for recognizing the differently-posed objects and/or marks of the different shape and size.
In this paper we propose various rotation block realization method of MIMO LBR system. For this, we first discuss how to realize a given LBR system in the form of LBR two-pair cascades. Then we examine several systematic extraction procedures which enable to realize each LBR two-pair in the form of rotation block. Then we consider which realization methods we select for each two-pair block in view of the dynamci range of the coefficients of the rotation blocks. Finally, we demonstrate the LBR realization method using a detailed numerical example that converts a 4th order IIR filter function into a 4*4 transform domain transfer matrix, and then realizes it in a rotation-block cascade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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