수중 촬영용 카메라의 객관적 화질 비교에 관한 연구

Research of the Objective Quality Comparison of Underwater Cameras

  • 하연철 (부산대학교 선박해양플랜트기술연구원) ;
  • 박준모 (동명대학교 전자및의용공학부)
  • Ha, Yeon-Chul (The Korea Ship and Offshore Research Institute) ;
  • Park, Jun-Mo (School of Electronics and Biomedical Engineering, Tongmyoung University)
  • 투고 : 2020.03.20
  • 심사 : 2020.06.15
  • 발행 : 2020.06.30

초록

현재 수중 촬영을 통해 물속이나 바다 속을 촬영하려는 수요는 매우 빠르게 늘어나고 있다. 방송용 수중 촬영, 레저 및 스포츠용, 군사 및 작전용 등 그 적용 범위 또한 빠르게 늘어나고 있다. 그중 특별히 우리는 선박 선저에 부착된 해양 생물들을 촬영하고 검사하기 위해 수중 드론에 사용 될 최적의 카메라를 선정한다. 3대의 카메라들을 성능적으로 비교하는데 수중 촬영이라는 특별한 상황에서 객관적 기준, 주관적 기준을 사용하여 비교 및 평가한다. 본 연구는 수중 촬영이라는 특이한 상황에서 카메라의 해상도와 같은 성능적 기준이 객관적 기준과 주관적 기준에도 부합하는지를 확인한다. 그리고 훌륭한 화질 제공에는 영상을 보정하는 필터 외에도 적절한 카메라 선정이 중요하다는 점을 보여준다. 이 연구 후에도 좀 더 다양한 카메라들을 이용한 연구를 통해서 수중 촬영용 카메라 화질 비교의 적절한 기준을 제시해 줄 수 있을 것이다.

Currently, the demand for underwater or underwater photography is growing very fast. Its coverage of underwater shooting for broadcasting, leisure and sports, and military and operational use is also growing rapidly. Among them, we specifically select the best camera to be used in underwater drones to photograph and inspect marine life attached to the ship's hull. To compare three cameras performance, they are compared and evaluated using objective and subjective criteria in special circumstances such as underwater shooting. This study checks whether performance criteria, such as resolution of a camera, meet objective and subjective standards in the unusual situation of underwater shooting. And it shows that in addition to the filter that calibrates the image, proper camera selection is important for providing good picture quality. Even after this study, research using more diverse cameras could provide an appropriate standard for comparison of underwater camera quality.

키워드

과제정보

이 과제는 부산대학교 기본연구지원사업(2년)에 의하여 연구되었음.

참고문헌

  1. A. Hore, D. Ziou, "Image quality metrics: PSNR vs. SSIM," 2010.
  2. Y. C. Ha, J. M. Park, "A study on the image calibration of underwater cameras using shipboard inspection using underwater drone," Korean Society for Convergence Signal Processing, 2019.
  3. U. Sara1, M. Akter, M. S. Uddin, "Image quality assessment through FSIM, SSIM, MSE and PSNR-A comparative study," 2019.
  4. H. J. Park, D. H. Ha, "Study on objective quality evaluation methods," 2012.
  5. T. Y. Jeong, "Quantitative quality evaluation of block-based DCT image coding system using human visual characteristics," Journal of the Korea Institute of Intelligent Systems, vol. 12, no. 5, 2002.
  6. Y. K. Jeong, J. J. Park, D. W. Shin, "Research and analysis of quantitative measurement methods for abnormalities in display quality for vehicles," the Korea Society of Automotive Engineers' Autumn Conference and Exhibition, 2013.