• 제목/요약/키워드: 교차융합영상

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융합평가 지수에 따른 고해상도 위성영상 기반 변화탐지 정확도의 비교평가 (Comparison of Change Detection Accuracy based on VHR images Corresponding to the Fusion Estimation Indexes)

  • ;최석근;최재완;양성철;변영기;박경식
    • 대한공간정보학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.63-69
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    • 2013
  • 변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

Guided Filter를 이용한 교차융합영상 기반 KOMPSAT-3 위성영상의 무감독변화탐지 (Unsupervised Change Detection of KOMPSAT-3 Satellite Imagery Based on Cross-sharpened Images by Guided Filter)

  • 최재완;박홍련;김동학;최석근
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.777-786
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    • 2018
  • GF(Guided Filtering)는 영상에 존재하는 에지 정보를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 대표적인 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 GF를 이용하여 다시기 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 무감독 변화 탐지 기법을 수행하고, 이에 대한 성능을 평가하고자 하였다. GF를 변화탐지에 활용하기 위하여, GF를 기반으로 교차융합영상을 생성하였으며, 생성된 교차융합영상에 CVA(Change Vector Analysis) 기법을 적용하여 변화 지역을 추정하고자 하였다. KOMPSAT-3 위성영상을 이용한 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 영상융합 기법을 기반으로 하는 CVA 결과들과 비교하여 효과적으로 변화지역을 탐지하는 데에 활용할 수 있음을 확인하였다.

복잡한 교차로에서 배경영상 생성 방법 (A Background Image Generation Method for Complex Intersections)

  • 권영탁;김윤진;소영성
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.197-200
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    • 2000
  • 본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.

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객체 기반의 IR-MAD 기법을 활용한 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지 (Unsupervised Change Detection for Very High-spatial Resolution Satellite Imagery by Using Object-based IR-MAD Algorithm)

  • 최재완
    • 한국측량학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.297-304
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    • 2015
  • 원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.

원거리 3D 입체영상촬영을 위한 거리에 따른 IOD와 CONV의 획득에 관한 연구 (Studies on the acquisition of CONV and IOD according to the distance for long-distance 3D stereoscopic video shooting)

  • 김현조;김민;손경민;김관형;변기식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.919-921
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    • 2013
  • 영상시장의 개척과 디지털 기술의 발전과 더불어 차세대 3D 입체영상기술에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 입체 정보는 크게 '단안 입체 정보(monoscopic depth cue)'와 '양안 입체 정보(stereoscopic depth cue)'로 분류 할 수 있다. 단안 입체 정보는 은폐, 상대적 크기, 상대적 밀도, 시야 안의 높이, 공기투시, 운동투시, 초점조절인 7가지로 경험에 의한 입체감을 지각하는 것을 말하며 양안 입체 정보는 두 눈으로 볼 때 처음으로 깊이를 지각 할 수 있는 것으로 크게 '동시시(simultaneous perception)', '융합(sensory fusion)', '입체시(stereoscopic vision)'의 세종류의 기능으로 분류한다. 3D 촬영은 이 양안시의 원리를 이용하여 두 대의 카메라의 좌우 영상을 합성하여 깊이감 있는 영상을 만들어 내게 된다. 본 논문에서는 3D 촬영방법은 촬영방식에 따라 크게 평행방식, 직교방식, 교차방식이 있는데 이중 중 원거리 촬영에 유리한 교차방식을 활용하여 사이드 바이 사이드 리그(Rig; 카메라를 수평으로 설치할 수 있도록 만들어진 장치)를 원거리 촬영에 맞게 축간거리를 기존의 리그 사이즈보다 2배 이상 긴 리그를 제작하여 보다 먼 거리에서의 상이한 좌우 영상획득이 가능하도록 설계하였다. 또한, 일정한 간격에 따라 피사체를 촬영하면서 거리에 따른 양 카메라의 가장 이상적인 IOD(Interocular Distance)와 CONV(Convergence)를 찾고, 교차방식촬영에 따른 특징적인 아티팩트인 키스톤 왜곡(Keystone distance)의 보정을 통한 원거리 입체영상을 효과적으로 획득하는데 본 연구방법을 제안하고자 한다.

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3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할을 위한 멀티-모달 교차 주의집중 (Multi-Modal Cross Attention for 3D Point Cloud Semantic Segmentation)

  • 배혜림;김인철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.660-662
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    • 2023
  • 3차원 포인트 클라우드의 의미적 분할은 환경을 구성하는 물체 단위로 포인트 클라우드를 분할하는 작업으로서, 환경의 3차원적 구성을 이해하고 환경과 상호작용에 필수적인 시각 지능을 요구한다. 본 논문에서는 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징과 함께 멀티-뷰 영상에서 추출하는 2차원 시각적 특징들도 활용하는 새로운 3차원 포인트 클라우드 의미적 분할 모델 MFNet을 제안한다. 제안 모델은 서로 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징의 효과적인 융합을 위해, 새로운 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중을 이용한다. 본 논문에서는 ScanNetV2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델 MFNet의 우수성을 입증한다.

가상공간 융합을 위한 다중 카메라 영상 특징 분석 (Multi-camera image feature analysis for virtual space convergence)

  • 윤종호;최명렬;이상선
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.19-28
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    • 2017
  • 본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다.

SVM과 K 접힘 교차 검증 융합 알고리즘 기반의 화재 연기 식별 방법 연구 (Study on fire smoke identification method based on SVM and K fold cross verification fusion algorithm)

  • 왕우동;박상봉;허정화
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.843-847
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    • 2023
  • 본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.

심층 CNN을 활용한 영상 분위기 분류 및 이를 활용한 동영상 자동 생성 (Image Mood Classification Using Deep CNN and Its Application to Automatic Video Generation)

  • 조동희;남용욱;이현창;김용혁
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.23-29
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    • 2019
  • 본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.

미소혈관 내 백혈구 운동의 검출법 (Detection Method of Leukocyte Motions in a Microvessel)

  • 김응규
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.128-134
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    • 2014
  • 본 연구에서는 시공간 영상 해석을 이용한 미소혈관내 백혈구 운동의 검출 방법을 제안한다. 혈관벽에 부착하는 백혈구 운동은 영상내 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직이는 것으로 시각화될 수 있다. 제안 방법에서 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하며 시공간 영상 해석방법의 사용에 의해 백혈구 운동을 검출한다. 생성된 시공간 영상은 특수한 목적의 방향 선택 필터에 의해 처리되고 후속의 분류처리가 행해진다. 이 후속의 분류처리는 단순한 임계값 및 윤곽선 처리에 의해 획득된 모든 성분중에서 백혈구 궤적 성분을 선택하고 분류한다. 실험 결과, 제안 방법은 복수개의 백혈구 흔적이 서로 교차할 때에도 백혈구 운동을 안정하게 검출할 수 있음을 보여준다.