Methods on Recognition and Recovery Process of Censored Areas in Digital Image

This study set up a purpose in the efficient utilization of security target objects. This purpose is the following: Firstly, this study analyzed problem about deleted areas for security described on aerial photography image. Secondly, this study made clustering and labeling to recognize censored areas of image. Finally, this study tried to maximize various utilizability of digital image data through postprocessing algorithm. Based on these courses, the results of this study appeared that brightness value of image increased depending on topography and quantities of topographic features. It was estimated that these was able to utilized by useful estimative data in judging information of topography and topographic features included in the total image. Besides, in the image recognition and postprocessing, the better result value was not elicited than in a mountainous region. Because it was included that a lots of topography and topographic features was similarly recognized with the process for deletion of the existing security target objects in urban and suburb region. This result appeared that the topography and quantities of topographic features absolutely affected the recognition and processing of image.

디지털영상의 특정영역 인식과 처리 방안

본 연구에서는 보안목표물의 효율적인 활용에 목적을 두고 있으며 이를 위하여 항공사진 영상에 표현된 보안 삭제구역에 대한 문제점을 분석하고 영상의 특정영역 인식을 위하여 클러스터링과 레이블링을 실시하였으며, 후처리 알고리즘을 통하여 디지털 영상 데이터의 다양한 활용성을 극대화시키려 하였다. 이러한 연구성과를 토대로 영상의 밝기 값은 지형ㆍ지물의 수량에 따라 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 영상 전체에 포함되어 있는 지형·지물의 정보량 판단에 유용한 평가자료로 활용할 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 영상인식 및 후 처리에 있어서 도심지나 교외지의 경우 기존 보안목표물의 삭제를 위한 처리절차와 유사하게 인식되는 지형ㆍ지물의 다수 포함으로 인해 산악지에 비해 좋은 결과 값이 도출되지 않았으며. 이는 지형·지물의 수량이 인식 및 처리에 절대적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.