Abstract
The Amur Starfishes, known as give huge damages to shellfish farms, are being removed by only divers and fish net in the wide areas. Therefore, increasing recognition rates of starfishes are desperately required to remove high amounts of Amur Starfishes effectively. Meanwhile, current technology of obtaining the images of starfish distribution has limitation of obtaining color images due to using visible light in the darkness seabed area. In this research, we have used infrared ray, which is very penetrated, and strong against noise that comes from floating objects under the water, in order to solve current problems. As a result, we have acquired better images to analyze recognition rates of starfishes, and also able to received much satisfied recognition rate results for 88.7% of Amur Starfishes by adopting the most suitable adaptive filter method.
우리나라 패류 양식장에 큰 피해를 주는 것으로 알려진 아무르불가사리는 잠수부나 어망에 의해 여러 구역을 더듬어서 구제하고 있는 실정이다. 이를 좀 더 효과 적인 방법에 의해 빠른 시간에 많은 량의 아무르불가사리를 구제하기 위해서는 불가시리 인식이 불가피하다. 현재 불가사리 영상 획득 방법은 열악한 수중 환경에서 가시광선 영역을 이용하여 어두운 해저로부터 칼라 영상을 획득하는 데는 한계점이 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 수중에서 투과력이 우수하고 수중 부유물 잡음에 강한 적외선 영상을 이용하며, 획득된 적외선 수중 영상으로부터 불가사리 인식률을 높이기 위하여 전처리 과정에서 최적 적응형 필터 설계 방법을 제안하고, 제안한 적응형 필터를 이용한 아무르불가사리의 전체 인식률은 88.7%로 만족한 인식 결과를 얻게 되었다.
