This paper presents a survey of the CMOs-based image sensor and its applications to various real field digital camera. CMOS image sensor, called active pixel sensor (APS), has many interesting properties such ash I회 sensitivity, high speed readout, random access and lower power consumption when it is compared with CCd. this paper also addresses the state-of-the-art of CMOS image sensor, and gives some examples of its application to digital camera and special-purpose cameras. with the advancement of semiconductor technology, CMOS image sensor is a future technology for imaging system, and will be widely used in the filed of image capturing for consumer electronics and scientific measurements.
This paper presents a localization system based on the use of electric compass and tracking IR light source. Digital RGB(Red, Green, Blue)signal of digital CMOS Camera is sent to CPLD which converts the color image to binary image at 30 frames per second. CMOS camera has IR filter and UV filter in front of CMOS cell. The filters cut off above 720nm light source. Binary output data of CPLD is sent to DSP that rapidly tracks the IR light source by moving Camera tilt DC motor. At a robot toward north, electric compass signals and IR light source angles which are used for calculating the data of the location system. Because geomagnetic field is linear in local position, this location system is possible. Finally, it is shown that position error is within ${\pm}1.3cm$ in this system.
자외선 사진은 범죄수사, 고고학, 피부의학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 과거 자외선 사진은 일반적인 흑백필름을 이용하여 촬영하는 경우가 대부분이었는데, 그 이유는 필름의 감광유제로 사용되는 할로겐화은(AgX)성분이 카메라의 센서인 CCD(Charge Coupled Device)혹은 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)에 비해 자외선에 민감하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 보급형 디지털 카메라를 사용하여 자외선 사진의 화질을 개선시키고, 자외선 사진을 위한 최적의 디지털 카메라 특성을 찾는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 디지털 카메라의 적외선 차단 필터를 제거하고, 자외선 투과필터의 개조를 통해 자외선 사진의 화질향상 여부를 검증하였다. 또한 센서의 종류와 크기, 화소수에 따른 자외선 사진의 재현성을 화질측정 요소들을 통해 분석하였으며, 이를 통해 디지털을 이용한 자외선 사진에 가장 적합한 카메라 특성을 찾고자 하였다. 나아가 본 논문을 통해 일반 디지털 카메라를 활용한 자외선 촬영 시스템을 구축할 수 있을 것이며, 이는 결국 디지털 자외선 사진의 폭넓은 활용에 기여할 것으로 기대된다.
디지털 카메라 시스템에서 CMOS 이미지 센서 (CMOS image sensor, CIS)는 낮은 가격, 작은 시스템 크기, 특히 적은 소비전력의 장점을 가지고 있어 널리 사용되고 있다. 그러나 CIS에서 획득된 영상의 색은 원래의 피사체와 서로 다르고, CIS를 사용한 서로 다른 디지털 카메라는 촬상 특성의 차이에 의해서 통일한 자극치에 대해서 서로 다른 특성을 가지게 된다 이러한 CIS의 촬상 특성에 의해서 표준 색에 대한 출력 특성이 서로 다르게 되고, 영상 출력 장치에서도 동일한 색 재현을 기대하기가 어렵기 때문에 CIS를 위한 컬러 보정이 요구된다. 기존의 컬러 보정 방법은 많은 시간에 걸친 여러 변의 반복적 실험 과정에 의한 경험적 방법을 통해서 구하고 있으며, 그 결과 또한 만족스럽지 못한 실정이다. 본 논문에서는 CIS를 이용한 디지털 카메라를 위한 효과적인 컬러 랩 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 화이트 밸런스만을 조정한 카메라 자체의 전달 특성을 구하고, 이상적인 표준 카메라의 전달 특성에 가깝도록 컬러 보정 행렬을 통해 컬러 보정을 수행한다. 실험 결과, 카메라 전달 특성이 보정 전에 비해 표준 카메라의 전달 특성에 매우 가깝게 보정되었으며, 제안한 방법을 적용한 디지털 카메라의 출력 영상에 대한 화질도 상당히 향상된 것을 확인하였다.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Yong, Sang-Soon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.464-467
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2007
All image data acquisition systems for example the digital camera and digital camcorder, use the image sensor to convert the image data (light) into electronic data. These image sensors are used in satellite camera for high quality and resolution image data. There are two kinds of image sensors, the one is the CCD (charge coupled device) detector sensor and the other is the CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) image sensor. The CCD sensor control system has more complex than the CMOS sensor control system. For the high quality image data on CCD sensor, the precise timing control signal and the several voltage sources are needed in the control system. In this paper, the comparison of the CCD with CMOS sensor, the CCD sensor characteristic, and the control system will be described.
본 논문에서는 CMOS CCD 카메라 인터페이스 응용을 위한 자동 이득 제어(Automatic Gain Control: AGC)회로를 제안한다. 제안하는 자동 이득 제어 회로는 디지털 신호에 의해 직접 제어되므로 기존의 회로와 달리 별도의 D/A 변환기가 필요 없으며, 신호의 정착 특성은 이득 제어 신호의 변화에 거의 독립적이다. 또한 큰 캐패시턴스를 얻기 위해 적용된 캐패시터 조합 기법은 수위치드 캐패시터 기법을 사용한 자동 이득 제어 회로의 대역폭을 크게 향상시킨다. 캐패시터의 구현시 발생하는 부정합 오차 (mismatch error)는 제안하는 레이아웃 기법에 의해 0.1% 이내로 제한된다. 자동 이득 제어 회로의 출력 신호는 동일 칩에 집적된 10비트 A/D 변환기로 전달된다. 제안하는 자동 이득 제어 회로를 실장한 CCD 카메라 인터페이스 전체 시스템 시제품 0.5 um n-well CMOS 공정으로 구현되어 32dB 이득 제어 영역과 1/8dB 이득 제어 단계를 가지며, 3V 전원 전압과 25MHz의 동작 속도에서 총 173mW의 전력을 소모한다.
최근 비약적인 기술발전을 통해 8,000만 화소급 디지털 카메라가 등장했으며, 비측량용 디지털 카메라가 사진 측량 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공사진과 지상기준점을 이용하여 렌즈 캘리브레이션을 수행하였다. 항공사진은 35mm 렌즈가 장착된 CMOS 2,110만 화소급 비측량용 디지털 카메라를 헬리콥터에 설치하여 취득하였고, 지상기준점은 1:1,000 도화원도에서 선점하였다. 그 결과 렌즈에 대한 초점거리, PPA, 방사왜곡계수를 계산할 수 있었다. 또한 렌즈 캘리브레이션 전후에 항공삼각측량을 수행하여 지상기준점의 평균제곱근오차와 최대 잔차를 비교하였으며, 캘리브레이션 후 정확도가 매우 큰 폭으로 향상됨을 알 수 있었다.
나로우주센터에서는 한국형우주발사체(KSLV-II)의 이륙순간 발사체 주요부분에 대한 초고화질(UHD) 고속영상 획득 및 영상분석을 위해서 발사대 주변과 발사대 타워에 초고화질 고속 디지털카메라 시스템을 설치할 계획이다. 본 논문에서 현재 나로우주센터에서 운용중인 고속 디지털카메라 시스템의 구성과 한국형우주발사체 발사임무 수행을 위한 초고화질(UHD) 고속 디지털카메라 시스템의 구성을 비교하여 기술하였다.
In a conventional camera system, a target tracking system consists of a camera part and a image processing part. However, in the field of the real time image processing, the vision chip for edge detection which was made by imitating the algorithm of humanis retina is superior to the conventional digital image processing systems because the human retina uses the parallel information processing method. In this paper, we present a high speed target tracking system using the function of the CMOS vision chip for edge detection.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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