A light collecting probe named Multi-color Integrated Cassegrain Receiving Optics (MICRO) is applied to spark-ignited spherical spray flames to obtain the flame propagation speed in freely falling droplet suspension produced by an ultrasonic atomizer. Two MICRO probes are used to monitor time-series signals of OH chemiluminescence from two different locations in the flame. By detecting the arrival time difference of the propagating flame front, the flame propagation speed is calculated with a two-point delay-time method. In addition, time-series images of OH chemiluminescence are simultaneously obtained by a high-speed digital CCD camera to ensure the validity of the two-point delay-time method by the MICRO system. Furthermore, the relationship between the spray properties measured by phase Doppler anemometer (PDA) and the flame propagation speed are discussed with three different experimental conditions by changing the fuel injection rate. It was confirmed that the two-point delay-time method with two MICRO probes is useful and convenient to obtain the flame propagation speed and that the flame propagation speed depends on the spray properties.
The paper proposes a human-following behavior of mobile robot and an intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. An ISpace is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to track a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to track the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and trackinging of the walking human with the mobile robot are presented.
In this paper, we proposed the automatic vision inspection system using multi-layer perceptron to detect the defects occurred on rail surface. The proposed system consists of image acquisition part and analysis part. Rail surface image is acquired as equal interval using line scan camera and lighting. Mean filter and dynamic threshold is used to reduce noise and segment defect area. Various features to characterize the defects are extracted. And they are used to train and distinguish defects by MLP-classifier. The system is installed on HEMU-430X and applied to analyze the rail surface images acquired from Honam-line at high speed up to 300 km/h. Recognition rate is calculated through comparison with manual inspection results.
최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
Since light field (LF) image has huge data volume, it requires high-performance compression technique for efficient transmission and storage of its data. Camera users may like to represent parts of image at different levels of focus at their choice anytime. To address this refocusing functionality, in this paper, we first render a focal stack consisting of multi-focus images, then compress it instead of original LF data. The proposed method has advantage of minimizing the amount of LF data to realize the targeted refocusing applications. Our experiment results show that the proposed method outperforms the state-of-the-art for LF image compression method.
본 포스터에서는 다목적 위성 2호의 주 탑재체인 MSC(Multi-Spectral Camera)가 TDI(Time Delayed Integration) 방식을 채택함에 따라, TDI에 의해 MSC 영상 자료가 어떻게 영향을 받게 되는 지를 연구한 내용을 설명한다. MSC는 지상 해상도가 1m인 고해상도에서 영상을 촬영하기 때문에 상대적으로 입사 광량이 부족한 문제를 안고 있음에 따라 32 line의 TDI 방식을 사용한다. TDI 방식을 사용하여 MSC에서 직하방향으로 영상을 촬영할 경우, 영상의 가운데 pixel에서 멀어질수록 TDI에 의해 영상의 MTF 값이 떨어지는 결과가 발생한다. 또한, 다목적 위성 2호는 Roll 축을 중심으로 $\pm$30도 Pitch 축을 중심으로 $\pm$30도 tilt를 하여 영상을 촬영하도록 운영될 예정이기 때문에 더더욱 TDI에 의채 영상의 MTF 값이 떨어지는 결과가 발생하게 된다. 이외에도 TDI는 다목적 위성 2호의 고도가 감소하거나, Yaw 축의 변화, Jitter 등에 의해서도 영상의 MTF 값이 감소하게 된다. 물론 MSC CCD pixel의 sampling rate인 Line Rate 값을 각각의 경우에 따라 적절한 값을 부여함으로써 TDI에 의한 MTF 값의 감소를 많은 부분은 수습할 수 있으나 완벽한 보정은 힘든 상황이다.
Spectral reflectance of the object should be measured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multi-dimension space. Generally the information of inputed image by digital camera and color scanner is represented with 3-dimension color signals such as RGB. In other to predict the color of inputed image under any illuminant, we should be estimated spectral reflectance of the object. In this paper, we described the method to predict spectral reflectance by einenvector using the skin color of printed image, confirmed availability and propriety through experiment. we estimated spectral reflectance of skin color taken by RGB color signals and than reproduced skin color according to various illuminants on CRT.
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
The KOMPSAT(Korea Multi-Purpose SATellite) has two optical imaging instruments called EOC(Electro-Optical Camera) and OSMI (Ocean Scanning Multispectral Imager). The image data of these instruments are transmitted to ground station and restored correctly after post-processing with the telemetry data transfeered from KOMPSAT spacecraft. The major timing information of the KOMPSAT is OBT (On-Board Time) which is formatted by the on-board computer of the spacecraft, based on 1Hz sync. pulse coming from the GPS receiver involved. The OBT is transmitted to ground station with the house-keeping telemetry data of the spacecraft while it is distributed to the instruments via 1553B data bus for synchronization during imaging and formatting. The timing information contained in the spacecraft telemetry data would have direct relation to the image data of the instruments, which should be well explained to get a more accurate image. This paper addresses the timing analysis of the KOMPSAT spacecraft and instruments, including the gyro data timing analysis for the correct restoration of the EOC and OSMI image data at ground station.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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