• 제목/요약/키워드: 적외선 영상 생성

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딥러닝을 이용한 열영상 기반 마스크 검출 시스템 설계 (Design of Face with Mask Detection System in Thermal Images Using Deep Learning)

  • 김용중;최병상;이기섭;정경권
    • 융합보안논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.21-26
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    • 2022
  • 마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.

딥러닝에 의한 라이다 반사강도로부터 엄밀정사영상 생성 (True Orthoimage Generation from LiDAR Intensity Using Deep Learning)

  • 신영하;형성웅;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.363-373
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    • 2020
  • 정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

제스처 인식 모듈을 이용한 대규모 멀티 인터랙티브 디스플레이 시스템 (large-scale interactive display system using gesture recognition module)

  • 강맹관;김정훈;조성현;주우석;윤태수;이동훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.803-806
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    • 2010
  • 본 논문에서는 스크린을 터치를 하지 않고 또한 스크린의 영역의 크기에 상관없이 제스처를 이용하여 인터랙션이 가능한 제스쳐 인식 모듈을 이용한 대규모 멀티 인터랙티브 디스플레이 시스템을 제안한다. IR laser를 이용하여 인터랙션 영역을 생성하고 band pass filter를 장착한 적외선 카메라를 이용하여 인터랙션 영역 안의 영상을 획득한다. 획득되어진 영상은 제안하는 영상처리모듈을 이용하여 이진화->블랍-라벨링 과정을 거쳐 잡음을 제거한 후 인터랙션 영역 안에서 이루어지는 인터랙션 좌표를 획득한 후 Packet으로 저장한다. 저장 된 Packet은 네트워크 통신 시스템을 이용하여 Server로 보내어지고 Server에서는 메타포분석모듈을 이용하여 분석하여 결과를 메타포이벤트로 저장한 후 콘텐츠에 보낸다. 콘텐츠에서는 받은 메타포이벤트에 따라서 콘텐츠 결과를 보여 줌으로써 스크린을 터치 하지 않아도 터치 인터랙션이 가능하며 스크린 영역에 제한 없이 많은 사용자가 동시에 사용이 가능한 시스템 사용이 가능하도록 한다. 본 시스템은 향후 보다 다양한 인터랙션과 시스템 크기의 확장으로 보다 많은 사용자가 동시에 사용가능하며 다양한 인터랙션을 사용할 수 있는 인식 디바이스로써 활용이 가능하다.

3차원 배우 모델링을 위한 깊이 영상의 손실된 머리카락 영역 복원 (Reconstruction of the Lost Hair Depth for 3D Human Actor Modeling)

  • 조지호;장인엽;이관행
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.1-9
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    • 2007
  • 본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

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다중분광 항공촬영 시스템(PKNU 3) 검정 및 보정에 관한 연구 (Research for Calibration and Correction of Multi-Spectral Aerial Photographing System(PKNU 3))

  • 이은경;최철웅
    • 한국지리정보학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.143-154
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    • 2004
  • 원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.

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적외선 탐색기 신호처리를 위한 극저온 밴드갭 회로 동작 조건 제안 및 제작된 칩의 성능 분석 (Operating Conditions Proposal of Bandgap Circuit at Cryogenic Temperature for Signal Processing of Infrared Detector and a Performance Analysis of a Manufactured Chip)

  • 김연규;강상구;이희철
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제41권12호
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    • pp.59-65
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    • 2004
  • 적외선 소자로부터 생성되는 신호의 잡음 특성의 향상, 즉 좋은 영상을 얻기 위해서 적외선 영상신호 취득회로(ROIC)에서는 안정적인 기준 전압원이 필요하다. 본 논문은 극저온인 77K에서 동작하는 적외선 영상신호 취득회로(readout integrated circuit)를 위한 밴드갭 회로를 처음으로 제작한 후 측정, 평가하여 그 실용 가능성을 입증하고 있다. 밴드갭 회로는 대표적인 전압 기준회로로서 기존에 발표된 대부분의 밴드갭 회로는 실온에서 동작하는 것이며, 액체질소 온도 77K에서는 그 특성이 적합하지 않다. 본 논문에서는 극저온에서 동작하는 밴드갭 회로 설계를 위하여, 그에 맞는 회로를 선택하여 온도변화에 따른 사용되는 소자들의 파라미터에 대한 이론정립을 통한 그것의 특성을 살펴보고, 이러한 특성들을 고려하여 저온동작에 적합도록 하였다. 이 회로는 Hynix 0.6um standard CMOS 공정을 통해서 제작되었으며, 측정된 출력전압($V_{out}$)은 60K에서 110K까지 1.0396$\pm$0.0015V로서 기존의 실온에 동작하던 밴드갭 회로보다 더 높은 안정도를 보여주었다.

Depth+RGB 카메라 기반의 수직 리그를 이용한 고화질 디지털 홀로그래픽 비디오 생성 시스템의 구 (System Implementation for Generating High Quality Digital Holographic Video using Vertical Rig based on Depth+RGB Camera)

  • 구자명;이윤혁;서영호;김동욱
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.964-975
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    • 2012
  • 본 논문에서는 최근 관심이 고조되고 있는 3차원 입체 비디오 처리 기술의 최종 목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 RGB 영상와 깊이 영상을 획득하여 디지털 홀로그램으로 변환하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 같은 시점을 갖는 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 왜곡을 없애기 위한 보정과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 조절한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체를 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다. 제안한 시스템의 각 알고리즘은 C/C++/CUDA로 구현하였고, LabView 환경에서 이들을 통합하였다. 고속화를 위하여 홀로그램을 생성하는 것은 범용 그래픽처리유닛(general-purpose computing on graphics processing unit, GPGPU)를 이용하였다. 제안한 시스템을 이용하여 생성한 디지털 홀로그램은 기존의 것보다 더욱 우수한 화질을 가진다는 것을 확인하였다.

웨이퍼 클리닝 장비의 웨이퍼 장착 위치 인식 시스템 (Wafer Position Recognition System of Cleaning Equipment)

  • 이정우;이병국;이준재
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.400-409
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    • 2010
  • 본 논문에서는 반도체 생산 공정 중 클리닝 공정 설비에서, 웨이퍼의 장착 위치를 인식하는 영상 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 웨이퍼의 위치 이탈에 따른 위치오차 발생 시 이를 클리닝 설비에 전달하여, 웨이퍼 클리닝 장비의 파손을 방지하여 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이기 위한 것이다. 시스템의 주요 알고리즘은 카메라에 획득된 영상과 실제 웨이퍼간의 캘리브레이션 방법, 적외선 조명 및 필터 설계, 최소자승법 기반의 원 생성알고리즘에 의한 중심위치 판별법이다. 제안한 시스템은 고 신뢰성과 고 정밀의 위치인식 알고리즘을 사용하여, 효율적으로 웨이퍼 인라인 공정에 설치함을 목표로 하며 실험결과 충분한 허용 기준 내에서 오차를 검출해내는 좋은 성능을 보여준다.

RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지 신경망 성능 분석 (Performance Analysis of Object Detection Neural Network According to Compression Ratio of RGB and IR Images)

  • 이예지;김신;임한신;이희경;추현곤;서정일;윤경로
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.155-166
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    • 2021
  • 현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.

웨이브렛 변환 영역에서 적응문턱값을 이용한 적외선영상의 잡음제거 (Denoising of Infrared Images by an Adaptive Threshold Method in the Wavelet Transformed Domain)

  • 조창호;이상효;이종용;조도현;이상철
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제43권4호
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    • pp.65-75
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    • 2006
  • 본 연구에서는, 열상장비(thermal imaging equipment)로 촬영한 적외선 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 임펄스 잡음(impulse noise)과 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 제거하는 웨이브렛 변환 기반 방법을 논의한다. 효과적인 잡음제거를 위하여 잡음으로 손상된 적외선 영상에 대하여 상세 부분대역 웨이브렛 계수에 대한 미분과 중앙절대편차(median absolute deviation)를 이용한 문턱값 설정방법을 제안하였다. 특히, 임펄스성 잡음제거를 위해서 웨이브렛 계수를 미분하여 임펄스 잡음의 위치를 나타내는 이진 마스크를 생성하는 방법을 채택하였다. 이와 같은 방법에 의해, 모서리와 잡음을 구분하는 적응 문턱 값 설정을 보다 효율적으로 얻을 수 있었고, 기존 웨이브렛 수축법과 비교를 통하여 제안한 잡음제거 방법의 타당성을 확인하였다.