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Tracking of an object in 3D space performed in real-time is a significant task in different domains from autonomous robots to smart vehicles. In traditional methods, specific data acquisition equipments such as radars, lasers etc, are used. Contemporary computer technology development accelerates image processing, and it results in three-dimensional stereo vision to be used for localizing and object tracking in space. This paper describes a system for tracking three dimensional motion of an object using color information in real time. We create stereo images using pair of a simple web camera, raw data of an object positions are collected under realistic noisy conditions .The system has been tested using OpenCV and Matlab and the results of the experiments are presented here.

A system for high-resolution analysis of defective elementary cell (R, G or B) on Flat Panel Display (FPD) is described. Based on multiple acquisitions of low-resolution shifted images of the display, our system doesn't require a high-resolution sensor neither tedious alignment of the display, and will remain up to date even facing an important increase of the display dimensions. Our process, highly automated and thus flexible and robust, is expected to perform a full analysis in less than 60s. It is mainly intended for production tests and display classification by manufacturers.

본 논문에서는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라는 $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부와 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 & ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 1200만 화소의 영상효율, $360^{\circ}$ 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.

In this paper, we propose the development of high resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera with 12 million pixels. The proposed 12-megapixel high-resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera consists of a lens unit with $360^{\circ}$ omnidirectional viewing angle and a 12-megapixel high-resolution IP camera unit. The lens section of $360^{\circ}$ omnidirectional viewing angle adopts the isochronous lens design method and the catadioptric facet production method to obtain the image without peripheral distortion which is inevitably generated in the fisheye lens. The 12 megapixel high-resolution IP camera unit consists of a CMOS sensor & ISP unit, a DSP unit, and an I / O unit, and converts the image input to the camera into a digital image to perform image distortion correction, image correction and image compression And then transmits it to the NVR (Network Video Recorder). In order to evaluate the performance of the proposed 12-megapixel high-resolution $360^{\circ}$ omnidirectional IP camera, 12.3 million pixel image efficiency, $360^{\circ}$ omnidirectional lens angle of view, and electromagnetic certification standard were measured.

비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.

In video surveillance and monitoring (VSAM), extracting foreground by detecting moving regions is the most fundamental step. The foreground extracted, however, includes not only objects in motion but also their shadows, which may cause errors in following video image processing steps. To remove the shadows, this paper presents a new technique to determine shadow pixels in the foreground image of a VSAM camera system. The proposed technique utilizes a fact that the effect of shadowing to each pixel is different defending on its brightness in a background image when determining shadow pixels unlike existing techniques where unified decision criteria are used to all pixels. Such an approach can easily accommodate local features in an image and hold consistent Performance even in changing environment. In real experiments, the proposed technique showed better results compared with an existing technique.