Usually to achieve precise geolocation of satellite images, we need to get GCPs (Ground control points) from individual scenes. This requirement greatly increases the cost and processing time for satellite mapping. In this article, we focus on finding appropriate sensor models for entire image strips composing of several adjacent scenes. We tested the feasibility of modelling whole satellite image strips by establishing sensor models of one scene with GCPs and by applying the models to neighboring scenes without GCPs. For this, we developed two types of sensor models: collinearity-based type and orbit-based type and tested them using different sets of unknowns. Results indicated that although the performance of two types was very similar, for modelling individual scenes, it was not for modelling the whole strips. Moreover, the performance of sensor models was remarkably sensitive to different sets of unknowns. It was found that the orbit-based model using attitude biases as unknowns can be used to model SPOT image strips of 420 Km in length.
In this paper, we investigate the feasibility of modelling image strips, instead of individual scenes, that have been acquired from the same orbital pass through the process of bundle adjustments. Under this approach, First, a rational function model (RFM) of the strip image is generated from the RFMs of individual images, such that the entire strip of images can be treated as a single image. Correction parameters are calculated through bundle adjustments between strip images. For the experiment, we used two stereo strips. Each strip image consists of three KOMPSAT-3A scenes. Experimental results show that it was possible to improve the initial model by using the control points located in a specific region of the strip. We showed that absolute orientation with moderate accuracy of 2 m errors were achieved from 12 ground control points for the three-image strips. The test results indicate that bundle adjustment of strip images could be more efficient than bundle adjustments of the individual scenes.
We presented a very fast and robust method of text line segmentation based on the DCT blocks of color image without decompression and binary transformation processes. Using DC and another three primary AC coefficients from block DCT we created a gray-scale image having reduced size by 8x8. In order to detect and locate white strips between text lines we analyzed horizontal and vertical projection profiles of the image and we applied a direct markov model to recover the missing white strips by estimating hidden periodicity. We presented performance results. The results showed that our method was 40 - 100 times faster than traditional method.
The purpose of this paper is to extract DEMs from Spot-3 strips using orbit modeling technique. Spot-3 stereo strip images along 420km in distance were used for experiments. The orbit modeling technique has been suggested to establish accurate geometric models for a whole strip taken on the same orbit using only a small number of GCPs on the top area of the strip. This method enables extraction of orientation parameters of the scene along the strip that is needed to generate DEMs. Consequently, we were able to extract DEMs over the areas without accurate GCPs obtained by GPS surveying per each scene. Assessment of accuracy was carried out using USGS DTED. DEMs generated from the orbit modelling technique suggested showed satisfactory performance when quantitative analysis of accuracy assessment was carried out.
This paper presents the vision-based camber and optimal cutting line detection algorithm for hot-rolling process. It is important to measure the camber of head and tail part of strips because many problems are caused by the camber in the hot-rolling process. The hot-rolling process has time constraints. The camber detection algorithm of head and tail parts requires fast and less complex for satisfying time constraints. The proposed algorithm consists of two parts: measurement of the camber in the head and tail part of strips and decision part of the optimal cutting line of hot-rolled strip. First, we obtain the camber value of the strip from the difference between the real center line and the center line of head, tail part. Second, the head and tail part of strips isn't suitable for strips connections. Therefore, the cutting process is needed in the hot-rolling process. The optimal cutting line is determined by the head and tail images obtained from cameras. The algorithm is applied into the vision system with two area cameras, Matrox image processing board and host PC for verification.
This study poses questions on the role of a movie sequences partially deployed in the comic strips style in the movie. Though both the movie and the comic strips's image is expressed in the flat space, it is different to the reciever's manner in the interpretation of the media's narrative. Comic strip has a media's characteristic of the aggressive interpretation. It can be create the objective and critic point of view for an audience as the visual style in the ideology movie. Comic strip Style has a flat frame, a form of comic strip's mise-en-scene, montage and camera working. This paper studies expression of 'La Chinoise' using 'Comic strip style' for the objective point of view.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
Garlic is one of the most popular seasoning bulb vegetables in Korea and is the most commonly used food ingredient. However, the cultivation areas are decreasing every year as the price drops due to imported garlic, and labor is insufficient to produce garlic by conventional methods. Cultivation requires various tasks until garlic is harvested. Seeding is one of the important and laborious tasks; thus, mechanization is necessary. When seeding garlic, the sprout should face upwards; otherwise, it may rot or produce poor quality garlic. This study investigated the extent of growth of northern- and southern-type garlic in eight different positions. The results show when the roots were not planted properly, the stems were weak, and the garlic bulbs were small. A simple garlic planter was manufactured with a crank-press mechanism to plant garlic in an upright position. Using this machine, a three-fold experiment was carried out with 100 strips of garlic. The test results showed that 99.4% of the planted garlic strips were positioned upright or close to being upright, and 0.6% failed to take root. An image processing algorithm was developed to locate the root part of the garlic, and the result showed a success rate of 81%. A future study will develop an automatic garlic upright planting system with a viewing system.
In this paper, we propose an efficient algorithm for constructing cylindrical panoramic image. At first, we describe a fast image alignment algorithm, which matches image strips located on equal distance for image centers. And then, we explain how to estimate accurately the effective focal length of camera by a bisection method. Although there is a limitation in that the image should be taken by a camera with pure panning motion, the proposed simple and fast algorithm is applicable to practical application.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6D
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pp.771-779
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2009
Digital topographical maps used for GIS DB are mainly produced by the traditional way of analogue aerial photogrammetry. Therefore, analogue photos are only available for digital mapping after preprocessing such as film developing, printing and scanning. However, digital aerial camera is able to get digital image directly without preprocessing and thus the performance and efficiency of photogrammetry are extremely increased. This study aims to investigate geometric stability of digital aerial frame camera DMC (Digital Modular Camera). In order to verify the geometric stability of digital aerial camera DMC, some different block conditions with and without cross strips, GPS/INS data and variation of GCPs are introduced in the block adjustment. The accuracy results of every block condition were compared each other by computation of residuals of exterior orientation (EO) parameters. Results of study shows that the geometric stability of the block adjustment with cross strips is increased about 30% against without cross strips. The accuracy of EO parameters of block adjustment with cross strips is also increased about 2cm for X-coordinate, 3cm for Y-coordinate, 3cm for Z-coordinate, and 6" for omega, 4" for phi and 3" for kappa.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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