Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.1
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pp.33-39
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2016
Color image dehazing techniques have been extensively studied, and especially the dark channel prior (DCP)-based method has been widely used. Near infrared (NIR) image based applications are also widespread; however, NIR image-specific dehazing techniques have not attracted great interest. In this paper, the characteristics of NIR images are analyzed and compared with the color images' characteristics. The conventional color image dehazing method is also applied to NIR images to understand its effectiveness on different frequency-band signals. Furthermore, we modify the DCP method considering the characteristics of NIR images and show that our proposed method results in improved dehazed NIR images.
Infrared (IR) wavelength is out of visible range and thus usually cut by hot filters in general commercial cameras. However, some information from the near-IR (NIR) range is known to improve the overall visibility of scene in many cases. For example when there is fog or haze in the scene, NIR image has clearer visibility than visible image because of its stronger penetration property. In this paper, we propose an algorithm for fusing the RGB and NIR images to obtain the enhanced images of the outdoor scenes. First, we construct a weight map by comparing the contrast of the RGB and NIR images, and then fuse the two images based on the weight map. Experimental results show that the proposed method is effective in enhancing visible image and removing the haze.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.125-126
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2019
현재 상업적으로 널리 쓰이는 CCTV 용 카메라는 충분한 광량이 보장된 환경에서는 가시영역 영상을, 저조도 환경에서는 적외선 영상을 획득한다. 적외선 영상은 색채정보를 갖고 있지 않아 객체의 색채 정보를 이용하여야 하는 응용에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 ND 필터를 사용하여 가시광선 및 근적외선 영역의 영상정보를 분리하여 취득하는 가능성에 대한 연구를 하였다. 먼저 카메라 내부의 Hot Mirror 필터를 제거하여 가시영역 및 근적외선 신호 모두가 카메라에 들어오도록 한 후 ND 필터를 사용하여 영상을 취득한 후, 본 논문에서 제안하는 분리방식을 사용하여 가시영역 및 근적외선 영역으로 분리하였다.
Lee, Geun Sang;Kim, Young Joo;Jung, Kwan Sue;Park, Bomi;Kim, Bo Yeong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.346-346
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2020
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.5
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pp.11-17
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2010
In this parer, face recognition method which can be applied to ITCS (interactive TV control system) is proposed. We extracted ULBP(uniform local binary pattern) histogram feature from infra-red images, and we detected left-right eyes and face region by using SVM classifier. Then, We implemented face recognition system which is using Gabor transform and ULBP histogram feature and applied to personal verification for ITCS.
Kim, Sanghyuk;Yu, Kwonkyu;Bae, Inhyuk;An, Myeong-Hui;Yoon, Byungman
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.71-71
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2015
표면영상유속계(Surface Image Velocimety, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 빛이 없는 야간의 경우 수표면의 움직임을 촬영하기 어려워 밤에 발생하는 홍수 유량 측정이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 수표면에 야광 입자를 흘려 촬영하는 방법이 있었으나 대하천의 경우 야광물질의 크기가 작아 영상 내에서 식별이 어려운 문제가 있었고, 높은 밝기의 조명을 사용하여 영상을 획득하는 방법 또한 수행되었으나 빛이 수표면에 반사되어 하천 전체를 촬영하기 어려운 문제점이 있었다. 이 후 근적외선 카메라를 이용하여 야간 측정의 어려움을 극복하고자 하였으나 촬영범위가 최대 50 m 정도로 조사 거리의 한계를 나타내었다. 최근 Fujita(2013)는 원적외선카메라를 이용한 하천 유량 측정을 실시하였는데 이는 기존 야간촬영 시 시도되었던 방법의 문제점을 해결할 수 있음을 보여주었다. 이에 본 연구에서는 원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계의 적용성을 검토하고자 실험수로에서 실험을 수행하였다. 실험 시 주간 및 야간의 상황을 설정하여 원적외선 카메라, 근적외선 카메라 그리고 일반 캠코더를 이용하여 흐름을 촬영하였다. 또한 프로펠러유속계를 이용하여 흐름의 표면유속을 측정하였다. 원적외선 카메라를 이용하여 촬영된 영상을 상호상관법을 이용하여 표면유속을 측정하였고, 이를 프로펠러유속계 측정결과와 비교하여 정확도를 검토하였다. 또한 일반 캠코더와 근적외선카메라의 영상 분석 결과와도 비교하여 개선점을 확인하였다.
Near-infrared radiation (NIR) is non-ionizing, non-invasive, and deep tissue penetration in biological material, thereby increasing research interests as a medical imaging technique in the world. However, the use of current near-infrared medical image is extremely limited in Korea (ROK) since it is not well known among radiologic technologists and radiological researchers. Therefore to strengthen the knowledge for NIR medical imaging is necessary so as to prepare a qualified radiological professionals to serve medical images in high-quality on the clinical sites. In this study, an overview of the features and principles of NIR imaging was demonstrated. The latest research topics and worldwide research trends were introduced for radiologic technologist to reinforce their technical skills. In particular, wound care and diabetic foot which have high feasibility for clinical translation were introduced in order to contribute to accelerating NIR research for developing the field of radiological science.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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pp.135-136
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2014
지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.
In this paper, face detection method in NIR(Near-InfraRed) images for human recognition is proposed. Edge histogram based on edge intensity and its direction, has been used to detect effectively faces on NIR image. The edge histogram descripts and discriminates face effectively because it is strong in environment of lighting change. SVM(Support Vector Machine) has been used as a classifier to detect face and the proposed method showed better performance with smaller features than in ULBP(Uniform Local Binary Pattern) based method.
Recently, the crime prevention and culprit identification even in a low illuminated environment by CCTV is becoming ever more important. In a low lighting situation, CCTV applications capture images under infrared lighting since it is unobtrusive to human eye. Although the infrared lighting leads to advantage of capturing an image with abundant fine texture information, it is hard to capture the color information which is very essential in identifying certain objects or persons in CCTV images. In this paper, we propose a method to acquire color information through DCGAN from an image captured by CCTV in a low lighting environment with infrared lighting and a method to remove color noise in the acquired color image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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