This paper is to present a method for recognizing an image of a tracking object by processing the image from a camera, whose attitude is controlled in inertial space with inertial co-ordinate system. In order to recognize an object, a pseudo-random M-array is attached on the object and it is observed by the camera which is controlled on inertial coordinate basis by inertial stabilization unit. When the attitude of the camera is changed, the observed image of M-array is transformed by use of affine transformation to the image in inertial coordinate system. Taking the cross-correlation function between the affine-transformed image and the original image, we can recognize the object. As parameters of the attitude of the camera, we used the azimuth angle of camera, which is de-fected by gyroscope of an inertial sensor, and elevation an91e of camera which is calculated from the gravitational acceleration detected by servo accelerometer.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.1
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pp.25-32
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2010
The paper proposes a hierarchical fault detection method for the high voltage equipment using a microphone array which detects the location of fault and the thermal imaging and CCD cameras which verifies the fault and stores the image, respectively. There are partial arc discharges on the faulty insulators, which generates a specific pattern of sound. Detecting the signal using the microphone array, the location of the faulty insulator can be estimated. The 6th band-pass filter was applied to remove noise signal from wind or external influence. When the mobile robot carries the thermal and CCD cameras to the possible place of the fault insulator, the fault insulators or power transmission wires can be detected by the thermal images, which are caused by the aging or natural erosion. Finally, the CCD camera captures the image of the fault insulator for the record. The detection scheme of fault location using the microphone array and the thermal images have been proved to be effective through the real experiments. As a result of this research, it becomes possible to use a mobile robot with the integrated sensors to detect the fault insulators instead of a human being.
Despite the significant progress in camera pose estimation and structure-from-motion reconstruction from unstructured images, methods that exploit a priori information on camera arrangements have been overlooked. Conventional state-of-the-art methods do not exploit the geometric structure to recover accurate camera poses from a set of patch images in an array for mosaic-based imaging that creates a wide field-of-view image by sewing together a collection of regular images. We propose a camera pose estimation framework that exploits the array-structured image settings in each incremental reconstruction step. It consists of the two-way registration, the 3D point outlier elimination and the bundle adjustment with a constraint term for consistent rotation vectors to reduce reprojection errors during optimization. We demonstrate that by using individual images' connected structures at different camera pose estimation steps, we can estimate camera poses more accurately from all structured mosaic-based image sets, including omnidirectional scenes.
Demosaicing, or color filter array (CFA) interpolation, estimates missing color channels of raw mosaiced images from a CFA to reproduce full-color images. It is an essential process for single-sensor digital cameras with CFAs. In this paper, a new demosaicing method for digital cameras with Bayer-like W-RGB CFAs is proposed. To preserve the edge structure when reproducing full-color images, we propose an edge direction-adaptive method using color difference estimation between different channels, which can be applied to practical digital camera use. To evaluate the performance of the proposed method in terms of CPSNR, FSIM, and S-CIELAB color distance measures, we perform simulations on sets of mosaiced images captured by an actual prototype digital camera with a Bayer-like W-RGB CFA. The simulation results show that the proposed method demosaics better than a conventional one by approximately +22.4% CPSNR, +0.9% FSIM, and +36.7% S-CIELAB distance.
In this study, a diamond-based neutron scatter camera (DNSC) was developed for neutron spectroscopy in high flux environments. The DNSC was evaluated experimentally and through simulations. It was simulated using several Monte Carlo codes in a two-array layout. The two-array model included two diamond detectors. The simulation reconstructed the spectra of 252Cf and 239Pu-Be neutron sources with high accuracy (~93%). The two-diamond array system was experimentally evaluated, demonstrating the neutron spectroscopy capabilities of the DNSC. The reconstructed spectrum of the 239Pu-Be source manifested the characteristic peaks of the source. The advantage of a DNSC over a NSC is its ability to define any neutron double-scattering events without the need to absorb incident neutrons in the second detector, and atomic recoil energy information is not needed to determine the incident neutron energy.
We have built a near-infrared imaging camera with a PtSi array detector manufactured by the Mitsubishi Company. The PtSi detector is sensitive in the wavelength range 1 to $5{\mu}m$. Quantum efficiency of PtSi is much lower than that of InSb and HgCdTe types. However, the PtSi array has advantages over the latter ones: (i)The read-out noise is very low; (ii)the characteristics of the array elements arc uniform and stable; (iii)it is not difficult to make a large PtSi array; and (iv) consequently the price is affordably low. The array used consists of $512{\times}512$ pixels and its size is $10.2\;mm{\times}13.3\;mm$. The filter wheel of the camera is equipped with J, H, K filters, and an aluminum plate for measuring the dark noise. The dewar is cooled with liquid nitrogen. We have adopted a method of installing the clock pattern and the observing softwares in the RAM, which Gill he easily used for other systems. We have developed a software with a pull-down menu for operating the camera and data acquisition. The camera has been tested by observing $\delta$ Orionis.
We have constructed a near-infrared imaging camera which is attached to the prime focus of 105cm Schmidt telescope at Kiso Observatory. The camera is equipped with a 1040$\times$1040 PtSi CSD array developed by Mitsubishi Electric Co. The combination of Kiso Schmidt and the array gives a wide field of view of 18.4'$\times$18.4' with a reasonable spatial resolution of 1.06' /pixel. The system performances of the camera have been evaluated through laboratory and observational tests. Low noise, good cosmetics(no defect pixels), and good stability of the camera system show an excellent performance for astronomical use.
Purpose: This study is to design a triplet optical system for CCTV camera lens. Methods: It was a telescopic lens with $5^{\circ}$ field angle, 56 mm focal length, 20 mm diameter, and 2/3 inches sized CCD array detector. Results: The performance of the subject optical system was evaluated by applying ray fan, spot diagram, and diffraction optical MTF. The wavelength was achromatized at Fraunhofer C, d and F-line, and both MTF and tangential & sagittal MTF shows more than 70% at spatial frequency of 50 linepairs/mm. Conclusions: The marketable triplet optical system for CCTV camera was designed and its utility was considered.
In commercial digital-cameras, color-filter filters light according to wavelength range of color filter array (CFA) and the filtered intensities contain color information of light. Then, output data of CFA is transformed to final rendered image through demosaicing process. In image processing of digital-camera, the quality of the final rendered image is affected by optical cross talk of CFA, kind of CFA pattern etc. Basically, pattern of CFA plays important role in image quality of final image rendered by digital-camera. Therefore, an evaluation system capable of quantitatively evaluating CFA is needed. This paper proposes a novel evaluation system using existing and proposed image metrics for evaluating CFAs of digital-camera. Proposed CFA evaluation system consist of color difference in CIELAB and S-CIELAB, Structure SImilarity (SSIM), MTF50, moire starting point (MSP), and subjective preference (SP). MSP and SP are newly designed for the proposed evaluation system. Proposed evaluation system is expressed in polar coordinates to analyze the characteristics of CFA objectively and intuitively. Through simulations, we confirmed that proposed CFA evaluation system can objectively assess performance of developed CFAs.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.659-663
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2009
In this paper, we propose a rectification method that can convert ray space data obtained by controlled camera array to ideal data. Here, Ideal data is obtained by getting longitudinal and transversal epipolar line between cameras vertical and horizontal. However it is actually difficult to arrange cameras strictly because we arrange cameras by hand. As conventional method, we have use camera-calibration method. But if we use this method there are some errors on the output image. When we generate arbitrary viewpoint images this error is critical problem. We focus attention on ideal trajectory of characteristic point. And to minimize the error directly we parallelize the real one. And we showed usefulness of proposed technique. Then using the proposed technique, we were successful reducing the error to less than 0.5 pixels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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