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A Method of Biofouling Population Estimation on Marine Structure

수중구조물 표면에 부착된 해양생물의 개체 수 예측 방법

  • 최현준 (목포해양대학교 해양메카트로닉스학부) ;
  • 김규철 (목포해양대학교 해양메카트로닉스학부) ;
  • 김부기 (목포해양대학교 해양메카트로닉스학부)
  • Received : 2018.06.12
  • Accepted : 2018.08.15
  • Published : 2018.08.31

Abstract

In this paper, we propose a method to estimate the number of biofouling attached to the surface of marine structures. This method estimates the number of biofouling by calculating the region maxima using images taken in underwater. To do this, we analyze the correlation between the region maxima and the number of biofouling. The analysis showed that there is a significant correlation between the number of region maxima and the number of biofouling. By using the results of this analysis, the experiments were conducted on images taken in the underwater. Experimental results show that the higher the region maxima of the image, is greater than the number of biofouling in the image. The proposed method can be used as an important technology in computer vision for underwater images.

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.

Keywords

References

  1. K. Jung, "Influences of the Surface Pollution Cause by the Marine Growth on Ship Hulls on Engine Performance and Output," J. of the Korean Society of Marine Engineering, vol. 39, no. 4, 2015, pp. 399-404. https://doi.org/10.5916/jkosme.2015.39.4.399
  2. K. Seo, M. Atlar, and B. Goo, "A Study on the Hydrodynamic Effect of Biofouling on Marine Propeller," J. of the Korean Society of Marine Environment & Safety, vol. 22, no. 1, 2016, pp. 123-128. https://doi.org/10.7837/kosomes.2016.22.1.123
  3. S. Kim and T. Kim, "A study on underwater 3D contents production," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 3, 2012, pp. 529-536. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2012.7.3.529
  4. H. Choi, W. Yang, and B. Kim, "Edge Enhancement for Vessel Bottom Image Considering the Color Characteristics of Underwater Images," J. of the Korean Society of Marine Environment & Safety, vol. 23, no. 7, 2017, pp. 926-932. https://doi.org/10.7837/kosomes.2017.23.7.926
  5. S. Park, "Color Analysis and Binarization of River Image for River Surveillance," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 1, 2018, pp. 175-186. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.1.175
  6. I. Jang and J. Park, "Visibility Enhancement of Underwater Image Using a Color Transform Model," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 5, 2015, pp. 645-652. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2015.10.5.645
  7. S. Narasimhan and S. Nayar, "Contrast restoration of weather degraded images," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 9, no. 6, 2003, pp. 713-724.