Research on general particle image velocimetry (PIV) has been conducted extensively, but studies on granular PIV are relatively insufficient. In addition, the parameters used for analyzing granular PIV need to be optimized. In this study, we analyzed the error of velocity measurements based on the interrogation area (64-192 pixel), frame per second (30-120 FPS), and video resolution [ultrahigh definition (UHD) and high definition (HD)] within the velocity range typically measured in hoppers. The estimated errors of the granular PIV were below 5%, which is generally acceptable. However, considering the data reliability, the flow velocity in the hopper could be measured with less than 5% error at 120 FPS or higher in the HD resolution and 30 FPS or higher in the UHD resolution.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.791-793
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2006
In the satellite camera, the incoming light source is converted to electronic analog signals by the electronic component for example CCD (Charge Coupled Device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the video processor (A/Ds). The outputs of the A/Ds are digitally multiplexed and driven out using differential line drivers (two pairs of wires) for cross strap requirement. The MSC (Multi-Spectral Camera) in the KOMPSAT-2 which is a LEO spacecraft will be used to generate observation imagery data in two main channels. The MSC is to obtain data for high-resolution images by converting incoming light from the earth into digital stream of pixel data. The video data outputs are then MUXd, converted to 8 bit bytes, serialized and transmitted to the NUC (Non-Uniformity Correction) module by the Hotlink data transmitter. In this paper, the video data streams, the video data format, and the image data processing routine for satellite camera are described in terms of satellite camera control hardware. The advanced satellite with very high resolution requires faster and more complex image data chain than this algorithm. So, the effective change of the used image data chain and the fast video data transmission method are discussed in this paper
본 논문은 고해상도 영상 서비스를 위하여 부분 영상의 공간임의접근(Spatial Random Access)을 효과적으로 구현하기 위하여 비트 스트림 지도 (B-map)를 이용한 부호화 방법을 제안한다. 다양한 환경에서, TV 브라운관, 모니터, PDA용 LCD와 같은 표준 디스플레이 장치들은 디지틸 시네마 또는 파노라마 영상과 같은 고해상도 영상을 위한 충분한 해상도와 프레임 크기를 지원하지 못하는 실정이다. 따라서 사용자는 다운샘플링된 저해상도의 영상이나 디스플레이의 크기에 맞춰진 부분 영상만을 볼 수밖에 없다. 제안한 B-map은 부호화 과정에서 생성된 비트 스트림에 대한 블록 단위의 배열 정보를 가지고 있으며, 복호 시 해당 영상의 비트 스트림보다 앞서 보내져 참조됨으로써 효과적인 지역 복호(Local decoding)를 가능하게 한다. B-map을 이용한 방식은 타일링을 비롯한 비교 대안들에 비해 효율적인 지역 복호화를 구현할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
시청자에게 입체감과 몰입감을 줄 수 있는 3차원 영상의 제작을 위해서는 장면의 색상 영상과 함께 깊이 정보가 필요하다. 일반적으로 장면의 깊이를 측정하는 깊이 센서에서 획득된 깊이 영상은 매우 작은 해상도를 가진다. 따라서 색상 영상과 함께 3차원 영상 제작에 이러한 깊이 영상을 사용하기 위해서는 저해상도 깊이 영상의 업샘플링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 불연속 정보를 이용하여 저해상도 깊이 영상을 업샘플링하는 방법을 설명한다. 깊이 영상을 업샘플링할 때 가장 민감하게 다루어야 할 깊이 불연속 부분을 고해상도 색상과 저해상도 깊이 영상으로부터 찾아낸다. 그리고 깊이 불연속 부분을 고려하여 깊이 영상 업샘플링을 위한 에너지 함수를 모델링하고, 신뢰 확산(belief propagation) 방법을 이용하여 해상도가 확대된 깊이 영상을 획득한다. 제안하는 방법은 필터 기반이나 에너지 함수 기반의 다른 방법들보다 우수한 성능을 나타내었다.
기존 방송 콘텐츠 대비 더욱 생생한 현장감을 주는 초고해상도 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 기존의 방송 서비스에서 초고해상도 콘텐츠를 제공하기 위해서는 영상 획득 장치의 화각 및 개별 해상도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러대의 입력 장치를 통한 영상합성 방법인 스티칭에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 스티칭 연구에서의 단점 중 하나인 수평방향으로 촬영된 영상들 정합과정에서 이동하는 물체의 시불변성 훼손을 극복하기 위해, 최소 오류 경계를 활용한 동적 물체 기반 동영상 정합 방안을 제안한다.
The most space-consuming element of digital image processing system is the video memory. Though this problem is solved by DRAMs, timing constraints posed by video data rates. The cycle time of DRAMs can be diminished by serial transferring and reading or writing pixel datas at the same time. This paper resents the design of 1024${\times}$512 video memory using this technique.
본 논문에서는 풀 칼라 전광판에서 고효율의 해상도 표출을 위해서 듀얼 스캐닝 제어방식을 제안하고, 이를 이용해서 LED전광판의 고정된 픽셀을 영상신호에 따라 픽셀 도트 형태를 변화하게 하였다. 그리고 DICT(Dynamic Image Correction Technology) 메인 컨트롤러를 이용해서 동영상 정보를 히스토그램 균등화에 의거 영상 계조도의 값을 균일하게 분포하도록 하고, 동적 영역을 변환하여 화질을 개선하며, 입력 영상을 듀얼 오토 스캔 스위칭 컨트롤러로 전광판 내 LED Module의 픽셀을 물리적으로 제어함으로서 기존 전광판 LED 픽셀 도트의 표출 대비 4배의 고해상도 표출이 가능하도록 하는 기술을 제안하고 이를 시험제작을 통해서 그 성능을 입증하였다.
움직임 보상을 고려한 3차원 웨이블릿 변환은 공간적, 시간적인 상관관계에 중복된 정보를 효과적으로 제거한다. 그러나 웨이블릿 방식으로 압축된 영상이라 하더라도 압축률이 높은 경우 고주파 서브밴드의 변환계수가 상당수 손실되어 압축복원 시에 링 현상과 같은 왜곡이 생긴다. 본 논문에서는 이러한 3차원 웨이블릿의 압축왜곡을 줄이기 위하여 적응적 반복 복원 기법을 사용하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 적응적 기법에서는 에지의 방향에 따라 서로 다른 고역통과필터를 정칙화 복원에 사용하였다.
The increased availability of portable, low-cost, high resolution video devices has resulted in a rapid growth of the applications for video sequences. These video devices can be mounted in handhold unit, mobile unit and airborne platforms like maned or unmaned helicopter, plane, airship, etc. A core technique in use of video sequences is to align neighborhood video frames to each other or to reference images. For video sequences registration, we extracted interested points from aerial video sequences using Harris, $F{\square}rstner$, and KLT operators and implemented image matching using these points. As the result, we analysed image matching results for each operators and evaluated accuracy of aerial video registration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2479-2496
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2013
Increasing demand for Full High-Definition (FHD) video and Ultra High-Definition (UHD) video services has led to active research on high speed video processing. Widespread deployment of multi-core systems has accelerated studies on high resolution video processing based on parallelization of multimedia software. Even if parallelization of a specific decoding step may improve decoding performance partially, such partial parallelization may not result in sufficient performance improvement. Particularly, entropy decoding has often been considered separately from other decoding steps since the entropy decoding step could not be parallelized easily. In this paper, we propose a parallelization technique called Integrated Multi-Threaded Parallelization (IMTP) which takes parallelization of the entropy decoding step, with other decoding steps, into consideration in an integrated fashion. We used the Simultaneous Multi-Threading (SMT) technique with appropriate thread scheduling techniques to achieve the best performance for the entire decoding step. The speedup of the proposed IMTP method is up to 3.35 times faster with respect to the entire decoding time over a conventional decoding technique for H.264/AVC videos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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