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.
Reconstructing underwater geometry in real time with forward-looking sonar is critical for applications such as localization, mapping, and path planning. Geometrical data must be repeatedly calculated and overwritten in real time because the reliability of the acoustic data is affected by various factors. Moreover, scattering of signal data during the coordinate conversion process may lead to geometrical errors, which lowers the accuracy of the information obtained by the sensor system. In this study, we propose a three-step data processing method with low computational cost for real-time operation. First, the number of data points to be interpolated is determined with respect to the distance between each point and the size of the data grid in a Cartesian coordinate system. Then, the data are processed with a nonlinear interpolation so that they exhibit linear properties in the coordinate system. Finally, the data are transformed based on variations in the position and orientation of the sonar over time. The results of an evaluation of our proposed approach in a simulation show that the nonlinear interpolation operation constructed a continuous underwater geometry dataset with low geometrical error.
해양 환경에서의 기포는 바람, 파도, 선박 및 해저 가스 누출을 포함한 여러 요인에 의해 생성된다. 수중에서의 기포는 강력한 산란 신호를 생성하여 음향 신호를 측정하는데 영향을 미친다. 이러한 기포의 특성은 음파 신호의 세기를 감쇠시켜 소음 차단 목적으로 주로 이용되고 있으며, 최근에는 해저에서 대규모로 누출되는 메탄가스 탐지를 위한 연구가 진행되고 있다. 이러한 가스 누출은 기포플룸의 형태를 취하며, 기포의 물리적 특성과 분포 구조를 이해하는 것은 누출된 가스를 기후 변화와 연관성을 파악하는데 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 탄성파 영상화 기법을 이용하여 기포플룸의 분포를 추정하고자 수조환경에서 실험을 수행하였으며, 별도로 제작된 인공기포 발생기, 자료 취득 시스템을 이용하여 기포에 의한 음향 신호를 취득하였다. 기포플룸을 영상화하기 위해 지진파 영상기법 중 역시간 구조보정을 이용하였으며, 획득한 음향 신호의 포락선 신호를 이용하여 기포 분포 패턴을 효과적으로 추정하였다. 영상화 결과의 검증을 위해 추정된 기포플룸의 분포와 광학카메라 영상을 비교하였다. 실험결과 탄성파 영상화 기법 통해 인공 기포플룸의 산란신호를 이용한 영상화가 가능함을 확인하였다.
In this study, the underwater acoustic images were obtained by ultrasonicwave. The experiment was performed in the anechoic watertank, using a passive sonar array for one and two sound source respectively by X-Y scanning technique. The receiving array was consist of 8 disc type transducers with 1.5cm diameter at 25KHz resonance frequency. The scanned data were processed by the FORTRAN IV algorithm for the reconstruction of image, and the image had some noise due to the surface reflected waves. As the result, it was found that the acoustic imaging by electrical deflection and dynamic focusing technique is applicable to SONAR with the suppression of surface reflected wave.
The analysis of plankton species distribution in sea or fresh water is very important in preserving marine ecosystem health. Since manual analysis is infeasible, many automatic approaches were proposed. They usually use images from in situ towed underwater imaging sensor or specially designed, lab mounted microscopic imaging system. Normally they assume that only single plankton is present in an image so that, if there is a clumping among multiple plankton of same species (homogeneous clumping) or if there are multiple plankton of different species scattered in an image (heterogeneous interspersion), they have a difficulty in recognition. In this work, we propose a deep learning based method that can detect and recognize individual plankton in images with homogeneous clumping, heterogeneous interspersion, or combination of both.
수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
As a standard water clarity variable, the vertical underwater visibility, called Secchi depth, is estimated with ocean color satellite data. In the present study, Moderate Resolvtion Imaging Spectradiometer (MODIS) data are used to measure the Secchi depth which is a useful indicator of ocean transparency for estimating the water quality and productivity. To estimate the Secchi depth $Z_v$, the empirical regression model is developed based on the satellite optical data and in-situ data. In the previous study, a semi-analytical algorithm for estimating $Z_v$ was developed and validated for Case 1 and 2 waters in both coastal and oceanic waters using extensive sets of satellite and in-situ data. The algorithm uses the vertical diffuse attenuation coefficient, $K_d$($m^{-1}$) and the beam attenuation coefficient, c($m^{-1}$) obtained from satellite ocean color data to estimate $Z_v$. In this study, the semi-analytical algorithm is validated using temporal MODIS data and in-situ data over the Yellow, Southern and East Seas including Case 1 and 2 waters. Using total 156 matching data, MODIS $Z_v$ data showed about 3.6m RMSE value and 1.7m bias value. The $Z_v$ values of the East Sea and Southern Sea showed higher RMSE than the Yellow Sea. Although the semi-analytical algorithm used the fixed coupling constant (= 6.0) transformed from Inherent Optical Properties (IOP) and Apparent Optical Properties (AOP) to Secchi depth, various coupling constants are needed for different sea types and water depth for the optimum estimation of $Z_v$.
기존의 예인식으로 운용하는 사이드스캔소나의 경우 조사 시 사용자가 원하는 단면 조사에 어려움이 있어 수중구조물 전동 지그가 개발되었지만, 전동지그를 사용한 음파촬영방법의 경우 보트와 소나가 일체 거동하기 때문에 파랑에 의한 보트 롤링현상, 보트운전자의 운용미숙 등으로 인한 음파영상의 흔들림발생 등, 작업환경에 따른 여러 가지 문제로 인하여 데이터의 왜곡이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 사이드스캔소나의 수중조사를 위한 장비운용 시 발생하는 영상의 흔들림을 해결하기 위해, 흔들림 보정센서를 부착하고 흔들림 보정 알고리즘을 개발하여 흔들림보정이 가능하도록 프로그램을 보완하였다. 또한, 소나 데이터 해상도의 향상 정도를 검증하기 위하여, 현장조사를 통해 흔들림 보정 전 후 음파영상을 수집하고 손상 의심부에 잠수사를 투입하여 실제 손상길이 및 수심을 측정하여 취득한 음파영상 데이터의 분석을 수행하였다. 본 연구는 향후 사이드스캔소나를 활용한 구조물의 수중부 및 하상면 음파영상 촬영기법의 발전에 기여할 것으로 판단된다.
Due to international law the Antarctic is currently the best protected large ecosystem on earth, providing the opportunity for scientific research into processes of both regional and global importance. However, it is impossible to carry out research activities without minor disturbances to the environment. The Weddell Sea with its shelf inhabiting fauna can be considered to be representative for the entire Antarctic shelf with exceptions. It has generally escaped major anthropogenic impact but it is the only area in the high latitude Antarctic where long-term research fishing has been carried out. There are two main results combining aspects of nature conservation and benthos research. Firstly, the use of dredges has clearly decreased over the last two decades, whilst the use of non-invasive underwater photography and video has significantly increased. Secondly, during the same period icebergs destroyed an area of the seafloor and its fauna more than 2000-times greater than the area affected by research trawls. The increased use of imaging methods, Remotely Operated Vehicles (ROV) and other modem instruments, as well as statistically based and coordinated sampling strategies can contribute to both a better understanding of ecosystem function and to an ongoing reduction in anthropogenic impact.
3D FLS(Foward Looking Sonar)는 상선등의 앞쪽에서 바다내부와 해저를 시각적으로 표현하는 능동 소나이다. 3D FLS에서 수면파에 의한 수중기포의 영향을 감쇄시키기 위한 방법을 논의한다. 실험으로부터 수중기포 감쇄 필터를 사용하여 수중기포의 영향을 감쇄시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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