과거 무분별하게 획일화되어 개발되었던 하천 개발 사업으로 인해 수질오염과 생태계 훼손으로 하천의 건천화 현상이 발생함에 따라 최근 하천복원 사업이 적극적으로 계획·추진되고 있다. 수생태계의 건강성과 종적 연속성을 회복하기 위한 하천복원사업에 앞서 하천환경의 현상태에 대한 평가는 매우 중요한 부분이다. 유럽과 미국에서는 드론을 활용하여 하천관리 및 재해 피해조사가 활발하게 이루어지고 있었다. 국내의 센서기술과 무선통신 기술의 발전으로 인해 실시간 수집 가능한 정보의 범위가 늘어남에 따라 국내 하천환경 분야에서는 드론을 활용하여 획득된 원격탐사(RS) 자료와 지리정보 데이터베이스를 접목한 하천 공간조사 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 2019년 국토부에서 제시한 하천환경 평가체계에 따라 국내 도시하천중 하천복원사업을 시행하였던 청미천 지역에 대해 현장 조사와 UAV 영상, 항공영상을 활용하여 하천환경평가 결과를 비교하고자 한다. 하천환경평가체계 지침서는 캐나다(2013) 온타리오 하천평가기법을 참조하였으며, 급경사/중경사/완경사로 구분되며 사전조사와 현장조사 야장으로 구성되나 본 연구에서는 물리 평가지표만을 대상으로 하였다. UAV를 이용하여 촬영한 영상을 PIX4D 프로그램을 활용하여 정합한 후 획득된 색체정보를 활용하여 하천환경평가를 실시하였으며, 항공영상은 국토지리정보원의 국토정보플랫폼 국토정보맵에서 다운받은 자료를 활용하였다.
저조도 환경에서 근적외선은 사람 눈에 보이지 않는 추가적인 정보를 제공하여 물체를 보다 분명하게 구별하고 인식하도록 도움을 준다. 컬러 영상과 근적외선 영상을 동시에 획득하기 위해서 다중 분광 필터 배열을 사용하였다. 그러나 렌즈의 굴절률은 빛의 파장 길이에 따라 다르기 때문에 초점면에 상이 다르게 맺히게 된다. 그 결과 색수차 문제가 발생하고 영상은 흐려지게 되며 영상의 해상도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 다중 분광 필터 배열 영상에 컷오프 주파수가 추정된 저주파 통과 필터를 적용하여 기반 영상을 추정하도록 하였다. 이 영상을 이용하여 다중 분광 영상의 색수차 문제가 해결된 영상을 추정하도록 하였다. 영상 획득 과정에서, 색수차 문제와 기반 영상 형성 과정을 모델링하였다. 이러한 모델을 바탕으로, 기반 영상과 다중 분광 영상 간의 고주파 성분 차이에 대한 최소 자승법을 풀어서 다중 분광 영상을 획득하도록 하였다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 색수차 문제가 최소화된 고화질의 다중 분광 영상을 추정한 것을 보여준다.
영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
다중영상으로부터 투사 선분을 이용하여 3D 모델을 생성하고 각 면의 텍스쳐를 획득하는 구조 복원 기법을 제안한다 사용자는 매우 단순한 절차를 통해 정확한 3D 모델 데이터를 획득할 수 있다. 모델 파라메터 추정을 위해 내재된 비선형 최적화 방법은 사용자 지정 영상 선분과 모델의 투사 선분의 거리를 최소화하는 방법에 기반하고 있다. 모델링 기법의 기능적 주요 목표는 형상이 포함된 다중 영상으로부터 그 형상의 3차원 구조를 복원하고 각 면의 텍스쳐를 생성하는 것이다. 본 연구에서는 3D 정형체를 사용하여 사용의 편리성을 증대시킬 수 있고 정형체의 파라메터의 오차를 최소화하여 복원된 구조의 정확성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 유한 선분에 기반한 오차 함수를 도입하여 무한 직선에 기반한 방법보다 정확한 모델링이 가능하다. 제안된 방법을 다양한 실제 영상에 적용한 실험 결과를 제시하고 다중 영상기반 모델링 도구의 개발 과정에서의 기술적인 문제점과 해결책을 기술한다.
최근 활발히 연구되고 있는 압축센싱 (compressive sensing) 이론에 따르면 나이퀴스트 주파수보다 적은 샘플율으로도 원 신호를 충실히 복원할 수 있음이 알려져 있다. 압축, 전송, 저장 등의 여러 분야에서 압축센싱 방법을 적용하려는 시도가 꾸준히 이어지고 있다. 특히 4K, 8K 등으로 요구되는 화소수가 제곱의 형태로 증가되는 영상처리 분야에서는 압축센싱에 기대하는 바가 크다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 적용한 영상의 획득 알고리듬을 제안한다. 영상의 일반적인 특성을 활용하여 높은 에너지 압축 성능을 가지는 DCT와 저상관도의 특성을 갖는 Noiselet 변환을 결합하여 영상 획득 과정을 구성한다. 원 영상은 2차 콘 프로그램 (SOCP)을 풀어 복원할 수 있다. 여러 영상에 대해 획득 및 복원 성능을 측정 및 비교하였으며 제안된 알고리듬이 우수한 복원 성능을 보임을 알 수 있다.
영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
디지털 영상이 멀티미디어의 핵심 매체로 자리를 잡게 되면서 영상의 열화요인을 제거하여 원래의 품질에 가깝게 개선하는 영상 복원기술의 활용분야가 더욱 늘어나고 있다. 그러나 영상복원을 수행할 때 영상의 열화(degradation)가 선형공간불변이라고 가정하기 때문에 주파수영역에서 영상복원을 수행하면 그 결과 에지와 같이 밝기값의 변화가 큰 영역 주변에서 물결현상(ringing)이 나타나는 단점이 있다. 본 논문은 물결현상 제거를 위해 새로운 적응적 후처리 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웨이블릿 변환을 사용하여 영상을 해석하고 에지 맵을 추출하고 영역을 나누어 에지영역과 물결현상을 검출한 후 이를 쌍방향필터(bilateral filter)를 이용해 제거한다. 실험결과를 통해서 제안하는 방법이 효과적으로 물결현상을 제거하는 동시에 중요한 에지를 보존할 수 있음을 확인할 수 있다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 복합적인 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 어려움을 겪고 있으며, 잡음의 특징에 따라 효과적으로 영상을 복원하는 디지털 필터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 영상 전송 과정에서 발생하는 복합잡음을 제거하기 위한 디지털 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음판단을 통해 필터링 과정을 스위칭하며 마스크 내부의 화소값들을 기준으로 퍼지가중치 및 결합가중치를 사용하여 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 필터 알고리즘들과 시뮬레이션을 통하여 비교하였다. 시각적인 평가를 위해 필터링 결과를 확대하여 비교하였으며, 정량적인 평가를 위해 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다.
Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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