This paper proposes XML based mobile information visualization system using rectangle layout to show effectively XML based information to user on mobile devices which do not have a rich display feature. We define XML schema that can describes information in graph with cycle as well as information in tree form. It suggests using rectangle layout method that is an improvement of the traditional method of the radial layout because the specificity of the mobile display should be considered when XML information is rendered on the screen. And then, it applies DOI of fisheye view algorithm to information on the rectangle layout to represent all and user interest information. And it also suggests an effective method considering capability of mobile devices to decrease user's confusion and improve awareness of user when a user Interest target selected. The proposed information visualization system in the form of focus+context supports an effective interface for information retrieval via mobile devices, such as PDA, cellular phone and smart phone, that usually have less power of CPU than that of PC and the constraints of display and memory. In this paper, it performs experiments and makes an evaluation comparing information visualization method between the traditional radial layout and the proposed rectangle layout.
There have been increased interests in information visualization. Information visualization has been considered as a way to summarize textual data so that the users can access large amount of data more efficiently and effectively. However, many information visualization techniques stem from scientific visualization techniques, which might be difficult for the regular users to understand. More importantly, the system models used by most of the information visualization techniques do not have real world counterpart. For example, most of the users do not represent or process the textual data in terms of fisheye view or a topological map. This means that there is no affordance on the current information visualization systems from the users point of view. In this paper, we analyzed this problem by using the user interface design principles to point out what lacks in the current information visualization systems. More specifically, we have applied Nielson's Heuristic Evaluation technique to review four representative information visualization techniques. The analysis results confirmed our original hypothesis on why the current information visualization systems are not part of the mainstream information systems. Finally, we suggested to invest more efforts in improving the currently prevalent and familiar bullet list type textual information presentation method based on the usability studies and the intelligent content analysis.
A key component of an autonomous mobile robot is to localize itself accurately and build a map of the environment simultaneously. In this paper, we propose a vision-based mobile robot localization and mapping algorithm using scale-invariant features. A camera with fisheye lens facing toward to ceiling is attached to the robot to acquire high-level features with scale invariance. These features are used in map building and localization process. As pre-processing, input images from fisheye lens are calibrated to remove radial distortion then labeling and convex hull techniques are used to segment ceiling region from wall region. At initial map building process, features are calculated for segmented regions and stored in map database. Features are continuously calculated from sequential input images and matched against existing map until map building process is finished. If features are not matched, they are added to the existing map. Localization is done simultaneously with feature matching at map building process. Localization. is performed when features are matched with existing map and map building database is updated at same time. The proposed method can perform a map building in 2 minutes on $50m^2$ area. The positioning accuracy is ${\pm}13cm$, the average error on robot angle with the positioning is ${\pm}3$ degree.
Due to the fact that fisheye lens can provide super wide angles with the minimum number of cameras, field-of-view over 180 degrees, many vehicles are attempting to mount the camera system. Not only use the camera as a viewing system, but also as a camera sensor, camera calibration should be preceded, and geometrical correction on the radial distortion is needed to provide the images for the driver's assistance. In this thesis, we introduce a geometric correction technique to minimize the loss of the image data from a vehicle fish-eye lens having a field of view over $180^{\circ}$, and a asymmetric distortion. Geometric correction is a process in which a camera model with a distortion model is established, and then a corrected view is generated after camera parameters are calculated through a calibration process. First, the FOV model to imitate a asymmetric distortion configuration is used as the distortion model. Then, we need to unify the axis ratio because a horizontal view of the vehicle fish-eye lens is asymmetrically wide for the driver, and estimate the parameters by applying a non-linear optimization algorithm. Finally, we create a corrected view by a backward mapping, and provide a function to optimize the ratio for the horizontal and vertical axes. This minimizes image data loss and improves the visual perception when the input image is undistorted through a perspective projection.
This paper presents a new observation system which is useful to observe the scene of the remote controlled robot vision. This system is composed of a motionless camera and head motion detector with a motion sensor. The motionless camera has a fish eye lens and is for observing a hemisphere space. The head motion detector has a motion sensor is for defining an arbitrary subspace of the hemisphere space from fish eye lens. Thus processing the angular information from the motion sensor appropriately, the direction of face is estimated. However, since the fisheye image is distorted, it is unclear image. The partial domain of a fish eye image is selected by head motion, and this is converted to perspective image. However, since this conversion enlarges the original image spatially and is based on discrete data, crevice is generated in the converted image. To solve this problem, interpolation based on an intensity of the image is performed for the crevice in the converted image (space problem). This paper provides the experimental results of the proposed observation system with the head motion detector and perspective image conversion using the proposed conversion and interpolation methods, and the adequacy and improving point of the proposed techniques are discussed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.319-333
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2018
As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.
Kim, Sung-Hee;Cho, Young-Ju;Son, Jin-Woo;Lee, Joong-Ryoul;Kim, Myoung-Hee
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.601-605
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2009
Due to the fact that fish-eye lens can provide super wide angles with the minimum number of cameras, field-of-view over 180 degrees, many vehicles are attempting to mount the camera system. Camera calibration should be preceded, and geometrical correction on the radial distortion is needed to provide the images for the driver's assistance. However, vehicle fish-eye cameras have diagonal output images rather than circular images and have asymmetric distortion beyond the horizontal angle. In this paper, we introduce a camera model and metric calibration method for vehicle cameras which uses feature points of the image. And undistort the input image through a perspective projection, where straight lines should appear straight. The method fitted vehicle fish-eye lens with different field of views.
Most recent mobile devices can store a massive amount of images. However, the typical user interface of mobile devices, such as a small-size 2D display and discrete-input buttons, make the browsing and manipulation of images cumbersome and time-consuming. As an alternative, we adopt motion-based interaction along with a 3D layout of images, expecting such an intuitive and natural interaction may facilitate the tasks. We designed and implemented a motion-based interaction scheme for image browsing using an ultra mobile PC, and evaluated and compared its usability to that of the traditional button-based interaction. The effects of data layouts (tiled and fisheye cylindrical layouts) were also investigated to see whether they can enhance the effectiveness of the motion based interaction.
Relating to grasping sequential landscape characteristics in consideration of the behavioral characteristics of the subject experiencing visual perception, this study was made on the subject of main walking line section for visitors of three treasures of Buddhist temples. Especially, as a method of obtaining data for grasping sequential visual perception landscape, the researcher employed [momentum sequential viewpoint setup] according to [the interval of pointers arbitrarily] and fisheye-lens-camera photography using the obtained omni-directional angle visual perception information. As a result, in terms of viewpoint selection, factors like approach road form, change in circulation axis, change in the ground surface level, appearance of objects, etc. were verified to make effect, and among these, approach road form and circulation axis change turned out to be the greatest influences. In addition, as a result of reviewing the effectiveness via the subjects, for the sake of qualitative evaluation of landscape components using the VR picture image obtained in the process of acquiring omni-directional angle visual perception information, a positive result over certain values was earned in terms of panoramic vision, scene reproduction, three-dimensional perspective, etc. This convinces us of the possibility to activate the qualitative evaluation of omni-directional angle picture information and the study of landscape through it henceforth.
In this study an economical image stitching algorithm for use in automotive industry is developed for retrofittable panoramic image assistance applications. The aim of this project is to develop a driving assistance system known as Panoramic Parking Assistance (PPA) which is cheap, retrofittable and compatible for every type of automobiles. PPA generates bird's eye view image using cameras installed on the automobiles. Image stitching requires to get bird's eye view position of the vehicle. Panoramic images are wide area images that cannot be available by taking one shot, attained by stitching the overlapping areas. To achieve correct stitching many algorithms are used. This study includes some type of these algorithms and presents a simple one that is economical and practical. Firstly, the mathematical model of a wide view of angle camera is provided. Then distorted image correction is performed. Stitching is implemented by using the SIFT and SURF algorithms. It has been seen that using such algorithms requires complex image processing knowledge and implementation of high quality digital processors, which would be impracticle and costly for automobile use. Thus a simpler algorithm has been developed to decrase the complexity. The proposed algorithm uses one matching point for every couple of images and has ease of use and does not need high power processors. To show the efficiency, images coming from four distinct cameras are stitched by using the algorithm developed for the study and usability for automotive application is analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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