• 대한원격탐사학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.693-701
• /
• 2016

모자이크 영상을 만들기 위해서는 영상간 변환관계 추정이 필요하다. 변환관계추정에는 대응점 정보가 필요하며, 대응점은 일반적으로 특징점 기반의 추출방식을 사용한다. 그러나 텍스쳐 정보가 없는 영상의 경우에는 특징점 추출이 불가능하다. 따라서 이 경우 다른 관점에서의 접근이 필요하다. 이에 본 논문에서는 주파수 영역에서 대응점 추출기법의 적용 가능성을 분석하고 최적의 주파수 영역 정합기법을 제안한다. 제안하는 방법은 세 단계로 수행된다. 첫 단계는 컬러 영상을 흑백영상으로 변환하고 노이즈를 제거 한 뒤 엣지를 추출한다. 두 번째 단계에서는 영상의 정합영역을 결정한다. 그리고 마지막 단계에서는 위상상관(Phase correlation) 기법을 수행하여 위상상관도를 생성하고 두 영상의 대응점을 추출한다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 텍스쳐 정보가 없는 GOCI 해양위성영상과 일반 프레임카메라 영상을 사용하였다. 실험 결과 신뢰도 높은 대응점이 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 주파수 영역 매칭의 사용 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_3호
• /
• pp.1693-1705
• /
• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 항공우주기술
• /
• 제13권1호
• /
• pp.174-183
• /
• 2014

부가처리시스템(Value-Added Processing System, VAPS)은 아리랑위성 영상자료 후처리를 위하여 개발되었으며 최근 VAPS의 성능 개선을 위하여 소프트웨어 버전과 하드웨어 사양이 변경되었다. 본 연구는 기존 VAPS(ver.1.0)의 성능 개선에 대해서 설명하고 개선된 VAPS(ver.2.0)에 대한 체계적인 성능 평가에 목적이 있다. 이를 위하여, 남한과 북한에서 실험지역(test-bed)을 선정하고 이들 지역에 대한 아리랑위성 2호, 3호 영상자료를 이용하여 자료처리 실험을 수행하였다. 결론적으로 VAPS(ver.2.0)는 정사영상과 모자이크영상 등과 같은 높은 레벨의 제품을 생성할 수 있는 능력이 있으며, 특히 그래픽처리장치(Graphic Processing Unit)를 사용하는 ver.2.0의 경우 자료처리 속도가 ver.1.0에 비해 최대 10배 이상 향상된 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.419-426
• /
• 2005

최근 국토의 이용 관리측면에서 해안에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 급속히 추진되어 온 다양한 연안 개발은 직간접적으로 해안선의 변화를 발생시켜 환경 문제뿐만 아니라 해안을 생활권으로 하고 있는 주민들의 생존권을 위협하는 문제를 발생시키기도 한다. CORONA 영상은 1960년대 미국에서 운행한 첩보위성영상으로, 높은 해상도의 과거 해안선 정보를 제공한다. 본 논문에서는 파노라믹 방식으로 촬영된 CORONA 위성영상에 엄밀기하보정 알고리즘을 적용하여 20m의 정확도로 1969년 동해안지역의 모자이크 영상을 제작하였다. 이를 2005년 SPOT 위성영상과 비교하여 36년 동안 발생한 해안선의 변화를 추출하였다. 추출된 해안선을 분석한 결과 일부 지역에서 상당한 크기의 해안선 침식과 퇴적이 발생한 것을 확인할 수 있었으며 고성에서 강릉까지 $0.32km^2$의 면적이 침식된 것으로 조사되었다. 조사결과는 향후 해안선 변화를 연구하는데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권5호
• /
• pp.63-72
• /
• 2005

본 논문에서 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 회전시켜 취득한 비디오 시퀀스로부터 파노라마 영상을 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비디오 시퀀스 중에서 실제로 사용할 프레임을 자동으로 선택하는 단계와 파노라마 영상을 구성하는 모자이킹 단계로 나누어진다. 파노라마 영상을 구성하는데 필요한 프레임은 연속된 프레임 간의 중첩 비율 정보를 이용한 보간 검색을 통해 선택된다 이 방법은 카메라의 속도에 상관없이 적절한 프레임을 고속으로 검색할 수 있다. 모자이킹 단계에서는 4쌍의 특징점을 사용하는 사영 변환식(projective transform)을 이용한다. 기존의 연구에서는 특징점을 화소 기반의 정보만을 이용하여 추출하였지만, 본 논문에서 제안한 방법은 특징점의 위치까지 고려하여 사영 변환식의 정확도를 높였다. 제안한 방법은 다양한 영상 시퀀스에 적용하여 실험하였고, 그 결과 모든 영상에 대해서 좋은 화질의 파노라마 영상을 생성하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권12C호
• /
• pp.1138-1146
• /
• 2009

단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.2961-2967
• /
• 2014

최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.665-672
• /
• 2023

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제59권2호
• /
• pp.133-141
• /
• 2005

"소기도"라 일컬어지는 해부학적 부위는 말단부 막성 세기관지와 호흡성 세기관지로 구성된 직경 3 mm 이하의 기도부위이다. 방사선학적으로는 고해상 전산화단층촬영(CT)에서 흉막직하의 직경 약 1.0 cm으로 이루어진 2차 소엽내의 중심부에 위치하게 된다. 그러므로 이 부위의 질환때에는 중심소엽성 세기관지내의 가득찬 물질로 인해 나타나는 중심소엽성 결절들과 선상음영들이 보인다. 이외의 소견으로는 중심소엽성 폐기종, 모자이크 모양의 폐음영, 분절하 무기폐등이 있고, 호기시 CT 촬영에서 나타나는 공기포획이 있다. 최근에는 다검출기형식의 CT (multidetector CT)의 발전으로 인하여 이차원 재구성 (2 dimension reformat) 관상면, 시상면 CT 스캔을 매우 명확하고 빨리 얻을 수 있고, 기관지에 대한 삼차원 볼륨 영상 (3 dimentional volume rendering image) 등을 얻어서 가시적인 효과를 높이고 진단의 정확성에 보다 더 접근하게 되었다. 소기도를 침범하는 질환은 일차적인 것과 이차적인 것이 있는데, 병리조직학적으로는 원인별로 흡연으로 인한 소기도 질환, 세포성 세기관지염, 수축성 세기관지염, 증식성 세기관지염등으로 구분하며 여기에는 이와 같은 병리질환을 일으키는 다양한 원인들이 포함된다. 이외에도 드문 질환으로 미만성 범세기관지염, 광물질에 의한 소기도 질환등이 있다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.268-274
• /
• 2023

Image mosaicking is one of the basic and important technologies in the field of application using images. The key of image mosaicking is to extract seamlines from a joint image. The method proposed in this paper for image mosaicking is as follows. The feature points of the images to be joined are extracted and the joining form between the two images is identified. A reference position for detection the seamlines were selected according to the joint form, and an image pyramid was created for efficient image processing. The outlines of the image including buildings and roads are extracted from the overlapping area with low resolution, and the seamlines are determined by considering the components of the outlines. Based on this, the seamlines in the high-resolution image was re-searched and finally the seamline for image mosaicking was determined. In addition, in order to minimize color distortion of the image with the determined seamline, a method of improving the quality of the mosaic image by fine correction of the mosaic area was applied. It was confirmed that the quality of the seamline extraction results applying the method proposed was reasonable.