본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.
센서 및 위성 기술의 발전에 따라 전세계적으로 다양한 고해상도 다중대역 위성영상이 활용 가능해지고 있다. 다중대역 센서가 가지는 파장에 기인한 고유한 반사, 투과, 산란 특성에 따라 다중대역 위성영상은 지구 관측에 대한 다양한 상호보완적 지표정보를 제공한다. 특히, short-wave infrared (SWIR) 대역은 긴 파장으로 인해 가시광 대역에 비해 Rayleigh 산란에 적게 영향을 받으며, 이로 인해 특정 대기입자를 투과할 수 있다는 특징을 지닌다. 산불, 폭발 등에 의해 발생된 짙은 연기는 가시광 대역의 영상의 가시성을 저하시키고 일부 지역에 대한 지표를 차폐시키는데, SWIR 대역은 이러한 연기에 의해 가려진 지역에 대한 지표정보를 추가로 제공해주기도 한다. 본 연구에서는 이러한 SWIR 대역과 가시광 대역의 영상 정보를 융합하는 다중해상도 변환 기반의 영상 융합 기법을 제안하였다. 제안된 융합 기법의 목적은 상호보완적 관계에 있는 가시광 대역에서의 고해상도 세부적 배경정보와 SWIR 대역에서의 연기 지역에 대한 지표정보를 모두 내포하고 있는 단일 영상을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 라플라시안(Laplacian) 피라미드 기반의 다중해상도 변환 기법을 가시광-SWIR 영상 융합에 적용하였다. 다중해상도 변환 기법은 영상 융합에 널리 활용되는 대표적인 영상분해 기반의 방법론으로, 각각의 원 영상을 다양한 스케일로 분해하여 융합하는 기법이다. 또한, 본 연구는 다중해상도 변환 기법에 haze-guided weight map을 융합한 방법론을 제안하였다. Haze-guided weight map은 SWIR 대역이 연기와 같은 특정 대기입자를 투과하여 지표에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 사전지식에 기반하여 제안된 알고리즘으로 다중해상도로 분해된 두 영상을 융합하는 기준이 되는 가중치 지도로써 활용되었다. 제안된 방법론은 가시광 및 SWIR 대역을 포함하고 있는 고해상도 다중대역 위성영상인 Worldview-3 위성영상을 활용하여 검증되었다. 실험 데이터는 주변 산불로 인해 연기가 발생하여 제한된 가시성을 지닌 연기 지역을 포함하고 있으며, 제안된 방법론의 투과 특성을 검증하기 위해 선정되었다. 제안된 기법에 대한 실험결과는 영상 품질 평가 지표를 활용한 정량평가 및 시각평가를 통해 분석되었으며, 결과분석을 통해 연기 지역에 대한 지표정보를 내포하는 SWIR 대역의 밝은 특징값과 가시광 대역 내의 고해상도 정보가 손실없이 최종 융합 영상에 내포됨을 확인할 수 있었다.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.
일반적으로 신경회로망은 다중분광 영상의 카테고리 분류를 위해 많이 사용되나 다중분광 영상의 경우 카테고리간 명암도차가 얼마나지 않아 오차 수렴시간이 많이 걸리고 분류성능이 떨어진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 평활화 과정, 주된 골을 찾는 과정, 그리고 향상 과정으로 구성되는 새로운 영상 향상법을 제안하고, 제안한 방법으로 향상된 다중분광 영상을 신경회로망의 입력으로 하여 카테고리 분류하였다. 제안한 방법을 LANDSAT TM 영상에 적용한 결과 신경회로망의 오차 수렴속도가 빨라졌고, 분류 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.
본 논문에서는 주성분분석(principal component analysis; 이하 PCA)기법을 이용, 이차원 영상을 분류하여 다중해상도에서 기존의 그레이 블록 거리(grey block distance; GBD, 이하 GBD)알고리즘과 비교하여 이차원 영상간의 상대적 식별을 더 용이하게 하기 위한 새로운 GBD 알고리즘 방법을 제안한다. 이 제시된 방법은 다중해상도에서 기존의 GBD 알고리즘과 비교해서 영상이 급격히 변화하는 부분의 정보를 잃지 않게 개선할 수 있었다. 모의 실험 결과로부터 기존의 GBD 알고리즘에 비하여 상대적 식별이 더 용이함을 확인하였다.
본 논문은 열화된 영상에서 문자 패턴의 자동 분할을 위해 농담정규화상관(NGC)법과 다중 템플릿을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 환경조건의 영향으로 검사 영상의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(rejection rate)이 높아진다. 다중 템플릿의 상관관계를 이용하는 제안된 방법은 가시화가 졸지 않은 경우에도 문자부와 배경부를 효과적으로 분할하며, 이러한 방법을 실제 자동화 공정에서 획득된 영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 적용하는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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