LabVIEW coding for video dehazing was developed. The dark channel prior proposed by K. He was applied to remove fog based on a single image, and K. B. Gibson's median dark channel prior was applied, and implemented in LabVIEW. In other words, we improved the image processing speed by converting the existing fog removal algorithm, dark channel prior, to the LabVIEW system. As a result, we have developed a real-time fog removal system that can be commercialized. Although the existing algorithm has been utilized, since the performance has been verified real - time, it will be highly applicable in academic and industrial fields. In addition, fog removal is performed not only in the entire image but also in the selected area of the partial region. As an application example, we have developed a system that acquires clear video from the long distance by connecting a laptop equipped with LabVIEW SW that was developed in this paper to a 100~300 times zoom telescope.
A flow control system was designed and fabricated to control the flow rate of liquid through the pipe. This control system was composed of hardwares and software, hardwares as controller, gate valve, orifice meter and data aquisition board and software as National instruments Labview program. Control of flow rate was executed by adjusting the pneumatic valve located at the center of pipe line based on the control signal generated by LabView PID control algorithm, which converts analog signal measured by pressure difference of orifice to digital signal to adjust pneumatic valve. For the controller setup Ziegler-Nichols tuning technique was applied and control performances were investigated for not only the disturbance but also the set point changes. Developed system showed good control performances in flow control enough to use as teaching tool of feedback control theory and practice in university, and also as industrial application.
본 논문은 다시점 영상에서 프레임율 변환 (Frame Rate Up Conversion, FRUC) 기법을 적용하는 방식에 대하여 서술한다. 먼저, 임의의 시점의 영상을 생성하기 위해서 사용되는 중간시점 영상합성 (View Synthesis, VS)기법과 연속되는 영상 사이에 새로운 영상을 만들어내는 프레임율 변환기법에 대하여 간략히 소개한다. 그리고, 기존의 프레임율 변환 방식과 다시점 영상의 특징을 이용한 프레임율 변환 방식을 소개하고 각각의 방식으로 생성한 영상의 화질을 비교한다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 가상시점 깊이영상 생성 기법을 이용한 다양한 시점의 CGH(computer generated hologram) 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 먼저 TOF(time of flight) 깊이 카메라를 이용하여 신뢰도 높은 기준시점 깊이영상을 획득하고 카메라 보정 과정을 통해 기준시점 카메라들의 카메라 파라미터를 추출한다. 가상시점 카메라의 위치가 정의되면 기준시점 카메라와의 거리와 위치를 고려하여 최적의 기준시점 카메라들을 선택한다. 가상시점 카메라와 가장 가까운 기준시점 카메라를 주 기준시점으로 결정하고 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점 카메라와 위치가 반대인 기준시점 카메라를 보조 기준시점으로 선택하여 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점을 통해 생성된 가상시점 깊이영상에 나타나는 가려짐 영역을 보조 기준시점으로 생성된 가상시점 깊이영상으로부터 찾아 보상한다. 보상이 되지 않고 남은 홀영역은 주변값 중 가장 작은 값으로 채워 최종 가상시점 깊이영상을 생성한다. 최종 가상시점 깊이 영상을 이용하여 CGH를 생성한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 제안하는 가상시점 깊이영상 합성 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.
기존의 자동음파전달속도 측정시스템을 이용하여 해양퇴적물의 음향특성을 측정하는 경우 최초도달신호시간의 결정에 발생하는 오류와 측정 절차의 번거로움 등의 몇 가지 문제점들이 존재한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 PXI모듈을 이용한 LabVIEW기반의 측정 시스템을 개발하였다. 새로운 측정시스템을 검증하기 위해 동일한 시료와 실험환경에서 기존 시스템과 병행하여 측정하였다. 그 결과 1~2%의 음파전달속도 측정오차를 보였으며 음파감쇠 역시 기존 시스템과 유사한 결과 값을 도출하였다. 새로이 개발된 PXI(PCI eXtentions for Instrumentation)를 이용한 LabVIEW 기반 음향특성 측정시스템은 퇴적물의 음향특성을 보다 신속하고 효율적으로 측정할 수 있고 측정 자료뿐만 아니라 분석된 신호의 원시자료에 대해서도 지속적인 데이터베이스를 구축할 수 있다.
최근 도시의 3차원 공간정보에 대한 필요성이 증가함에 따라 연직사진과 경사사진을 동시에 촬영하는 항공용 다각카메라에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 지형공간정보는 주로 연직사진에 의존하지만 다각 카메라는 연직사진 뿐 아니라 사방에서 촬영된 경사사진도 함께 이용하므로 사용자가 대상물을 쉽게 판독할 수 있게 한다. 본 연구에서는 카메라시스템, GPS/INS, 촬영안내시스템, 제어시스템으로 구성된 다각사진촬영시스템 프로토타입을 개발하고, 실제 항공촬영에 통해 장비개발 시 고려해야 할 카메라 설치 각도, 동시촬영, 촬영시간지연, 저장 등에 대해 실험하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2366-2395
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2018
Multi-view super-resolution (MVSR) refers to the process of reconstructing a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images captured from different viewpoints typically by different cameras. These multi-view images are usually obtained by a camera array. In our previous work [1], we super-resolved multi-view LR images via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). In this paper, we present a new MVSR method that jointly realizes IF and BD based on an integrated energy function optimization. First, we reformulate the MVSR problem into a multi-channel blind deblurring (MCBD) problem which is easier to be solved than the former. Then the depth map of the desired HR image is calculated. Finally, we solve the MCBD problem, in which the optimization problems with respect to the desired HR image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Experiments on the Multi-view Image Database of the University of Tsukuba and images captured by our own camera array system demonstrate the effectiveness of the proposed method.
전력계통은 첨단기술과 함께 발전하고 있다. 최근 전력계통은 새로운 기술개발, 전기설비 및 운영 방법으로 전력계통 운영이 복잡해지고 있다. 전기설비가 발전함에 따라 전력계통의 사고비율이 감소하였지만, 그에 따라 새로운 운영방법이 필요하다. 계통 운영방법이 복잡해짐에 따라 효율적으로 전력계통 운영자들을 훈련시키고 교육시키는 전력계통 시뮬레이터가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 LabVIEW 프로그램의 TCP/IP 통신을 이용하여 실시간 전력계통 교육용 시뮬레이터를 제작하였다. 제작한 시뮬레이터는 실제 전력계통에서 일어나는 예측하지 못한 다양한 사건으로 교육자를 지도할 수 있게 제작하였다.
Unknown parameters of a nonlinear system were estimated using a signal compression method. The estimated parameters were natural frequency and tile damping coefficient. This study applied a algorithm using tile comparison of the cross-correlation coefficient between the impulse response from a model and it from the signal compression method. The impulse through linear element included in a nonlinear system could be obtained by the signal compression method. The unknown parameters of the linear element could be estimated by comparing the Bode plots of system's impulse response with them of model's response. In this study, a LSCM(LabVIEW-Signal-Compression-Method) was developed to identify a nonlinear system. The LSCM consisted of National Instrument's (NI) Data Acquisition (DAQ) Board (Model PCI-1200), a monitoring program using LabVIEW software package, DAQ Signal Accessory Board, and 2nd-order electric circuits. The designed electric circuits consisted of resistors, inductors and capacitors. To evaluate the performance of the LSCM, the response from model with known parameters is compared with the response from the real system using the monitoring program. The results from simulation of experiment showed that the developed LSCM provided a reliable estimation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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