• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.483-485
• /
• 2012

본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.330-335
• /
• 2017

본 논문은 수중 초음파 시스템을 교각 수중부의 손상 진단 및 점검에 적용하기 위한 기초 연구로써, 수중 초음파와 광학 영상의 하이브리드 시스템을 이용하여 교각의 수중부 점검 실험을 수행하였다. 수중 초음파 시스템을 이용하여 교각 수중부 촬영 시 현장실험에 영향을 미치는 환경변수를 파악하기 위하여 촬영 방향이나 촬영 방법 등을 변화 시키면서 결과영상을 획득 하였다. 교각 주위의 탁도는 10 NTU이었고, 물살과 파고에 의하여 수중 초음파영상에 잡음이 발생하였으나, 이를 최소화 할 수 있는 최적의 촬영 방향과 방법을 제안하였다. 수중 초음파시스템을 이용하여 교각 수중부의 손상 의심부위를 선정하였고, 광학 영상시스템을 이용하여 손상상태를 확인할 수 있었다. 또한 수중 초음파영상과 광학 영상의 정량적인 분석을 위하여 도트게이지를 활용하는 방안을 제안하였다. 본 논문의 결과는 수중 초음파와 광학 영상의 하이브리드 시스템을 이용한 교각 수중부 점검 기법 연구로, 이와 관련된 기술개발을 위하여 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.150-160
• /
• 2008

현재 국내의 수중 및 해양 시설물 관리는 아날로그 필름에 의한 육안분석에 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 방법을 개선하기 위하여 보다 정량적인 수중시설물의 공간적인 상태를 분석하고자 하였다. 본 연구는 수중영상 왜곡보정과 모자익 제작의 두 단계로 나누어 진행하였다. 수중영상 왜곡보정 단계에서는 수중 타겟을 제작하고 타겟 격자점으로부터 왜곡계수를 산출한 후, 수중영상으로 포착한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 그리고 모자익 제작 단계에서는 먼저, 수중에 송유관 형태의 파이프를 설치한 후 영상을 획득하였으며, 왜곡보정을 실시한 후 보정된 파이프 영상을 좌표 변환 후, 산출된 특이점을 바탕으로 모자익 영상을 제작하고 필터링을 통해 외곽선 추출하고 파이프와 수중바닥과의 거리를 계산하였다. 그 결과, 실제 파이프와 수중지반과의 거리가 6cm일 때 평균 RMSE 0.3cm로 나타났다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권3호
• /
• pp.91-98
• /
• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.645-652
• /
• 2015

양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.370-376
• /
• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.684-694
• /
• 2012

수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.475-476
• /
• 2018

본 논문에서는 수중 구조물에 부착된 해양생물의 개체 수를 측정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 수중에서 촬영한 디지털 영상을 기반으로 해양생물의 개체 수를 측정하는 것이다. 정확한 개체 수 측정을 위해 수중 영상의 화질을 개선한 후 개체 수를 측정하였다. 개체 수 측정하기 위해 영상 내의 Maxima 값을 찾는 방법을 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.845-850
• /
• 2018

본 논문에서는 수중 구조물 표면에 부착되어 기생하는 해양생물의 개체 수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 방법은 수중에서 촬영한 영상을 이용하여 영역 극대를 계산하여 해양 부착생물의 개체 수를 예측하는 것이다. 이를 위해 영역 극대와 해양 부착생물 개체 수와의 상관관계에 대하여 분석한다. 분석 결과 영상 내 영역 극대의 개수와 해양 부착생물의 개체 수 사이에 상당한 상관관계가 존재하는 것을 밝혀냈다. 이와 같은 분석 결과를 이용하여 수중에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과 영상의 영역 극대 수치가 높을수록 영상 내 해양 부착생물의 개체 수가 많다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 수중 영상을 대상으로 하는 컴퓨터 비전에서 중요한 기반기술로 사용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.203-208
• /
• 2010

본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.