• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.189-190
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• 2016

일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.646-648
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• 2004

사용자의 실영상을 가상세계에 합성하여 보여주는 형태의 혼합현실(mixed reality) 기술에서 입력영상으로부터의 사용자 추출은 필수적인 단계이다 본 연구에서는 물체로부터 반사되는 적외선 점보를 이용하는 능동 적외선(Active Infrared) 기반 동적배경 제거 기법을 제안한다 이 기법에서는 대형 디스플레이 환경 내에 설치된 적외선 광원 및 적외선 투과 필터를 장착한 흑백카메라를 이용하여 획득된 적외선 반사 영상에 배경 제거 알고리즘을 적용함으로써 사용자 영역을 추출한다. 제안 기법을 이용하면 CAVE$^{TH}$ -like 시스템과 같이 정적배경을 보장하지 못하는 환경에서도 고가의 장비 없이 빠르고 정확하게 사용자를 추출할 수 있기 때문에 프로젝션 환경 내에 존재하는 사용자를 가상세계와 함께 합성하여 보여줄 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2603-2605
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• 2004

적외선 영상 시뮬레이션 시스템(IIRSS : Imaging Infrared Simulation System)은 적외선 영상 센서를 탑재한 유도무기체계의 종말 호밍 단계에서의 체계 유도조종 성능 및 기능을 시험평가하기 위한 목적으로 연구 개발되었다. 적외선 영상 시뮬레이션 시스템은 체계성능을 단계적이고 종합적인 시험평가를 위하여 표적 주위 환경에 대하여 사실적이고, 동적인 실시간 시뮬레이션 환경이 제공되어야한다. 시뮬레이터 개발에 있어서 주요 관련 기술은 지형, 지물에 대한 3차원 모델링, 대기투과효과 모델링 및 합성된 적외선 영상의 실시간 렌더링 기술 등이다. 본 논문에서는 적외선 센서 시뮬레이션의 방법으로써 HILS(Hardware-in-The-Loop Simulation)를 위한 시뮬레이터 구성, 적외선 영상 생성을 위한 도구와 절차 및 시뮬레이션 방안에 대하여 기술한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.180-191
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• 2016

When up-scaling algorithms for visible light images are applied to infrared (IR) images, they rarely work because IR images are usually blurred. In order to solve such a problem, this paper proposes an up-scaling algorithm for IR images. We employ adaptive dynamic range encoding (ADRC) as a simple classifier based on the observation that IR images have weak details. Also, since human visual systems are more sensitive to edges, our algorithm focuses on edges. Then, we add pre-processing in learning phase. As a result, we can improve visibility of IR images without increasing computational cost. Comparing with Anchored neighborhood regression (A+), the proposed algorithm provides better results. In terms of just noticeable blur, the proposed algorithm shows higher values by 0.0201 than the A+, respectively.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.16 no.2
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• pp.207-213
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• 2013

An infrared image synthetic method is proposed for infrared system simulation. The synthesis image uses a background IR image captured from real scene and a target IR modeling image. The radiances related with maximum and minimum temperatures of the background and target images are calculated from the Planck's blackbody equation. Based on them, the background and target images are compensated and synthesized. The proposed method is simulated and the IR target images are generated by RadThermIR software.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.2
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• pp.32-39
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• 2011

The output image of the uncooled thermal infrared camera is difficult the identification of target because of the limited dynamic range and the various noises. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, the image quality is insufficient when it is adopted to the narrow dynamic range image as the infrared image. In this paper, we propose the revised retinex algorithm to enhance the contrast of the infrared image. To improve the contrast enhancement performance, we designed the new dynamic range compression function instead of log function. To reduce the noise and compensate the loss of edge, we added the contrast compensation procedure in the MSR image generation process. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm shows the better contrast enhancement performance and the more suitable method for the infrared image enhancement.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.27.3-27.3
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• 2010

편대비행위성을 이용하여 우주간섭계 영상시스템을 구현하였을때 위성의 배치에 따른 점분포함수(Point Spread Function, PSF)를 계산하고 관측될 영상을 예측하여 편대비행위성 간섭계 관측시스템의 예상되는 성능을 분석하였다. 적외선과 가시광 영역에서 관측하는 경우에 대하여 단일구경과 합성구경 관측시스템의 점분포함수를 계산하고 이에 해당되는 예측 영상의 해상도를 비교하였을 때, 합성구경으로 관측 시 더 높은 해상도를 보이는 것을 확인하였다. 또한 편대비행 위성을 이용하여 합성구경 관측을 하는 경우에 대하여 단순한 원형 배열뿐만 아니라 간섭계 관측에 유리한 골레이(Golay) 배열 등 다양한 위성 배치에 따른 점분포함수를 구하고 비교하여 위성 배치에 따른 간섭계관측 시스템의 성능 차이를 분석하였다. 이 결과를 통하여 실제 편대비행위성을 이용하여 간섭계 관측시스템을 구현할 때, 관측시스템을 구성하는 편대 위성의 개수와 배치를 효율적으로 결정할 수 있는 토대를 마련하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.11
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• pp.73-81
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• 2016

In general, infrared images have less sharpness and image details than visible images. So, the prior image upscaling methods are not effective in the infrared images. In order to solve this problem, this paper proposes an algorithm which initially up-scales an input infrared (IR) image by using adaptive dynamic range encoding (ADRC)-based super-resolution (SR) method, and then fuses the result with the corresponding visible images. The proposed algorithm consists of a up-scaling phase and a fusion phase. First, an input IR image is up-scaled by the proposed ADRC-based SR algorithm. In the dictionary learning stage of this up-scaling phase, so-called 'pre-emphasis' processing is applied to training-purpose high-resolution images, hence better sharpness is achieved. In the following fusion phase, high-frequency information is extracted from the visible image corresponding to the IR image, and it is adaptively weighted according to the complexity of the IR image. Finally, a up-scaled IR image is obtained by adding the processed high-frequency information to the up-scaled IR image. The experimental results show than the proposed algorithm provides better results than the state-of-the-art SR, i.e., anchored neighborhood regression (A+) algorithm. For example, in terms of just noticeable blur (JNB), the proposed algorithm shows higher value by 0.2184 than the A+. Also, the proposed algorithm outperforms the previous works even in terms of subjective visual quality.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.6
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• pp.1-8
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• 2021

In this paper, we propose reinforced VGG style network structure for low performance embedded system to classify low resolution infrared image. The combination of reinforced VGG style network structure and global average pooling makes lower computational complexity and higher accuracy. The proposed method classify the synthesize image which have 9 class 3,723,328ea images made from OKTAL-SE tool. The reinforced VGG style network structure composed of 4 filters on input and 16 filters on output from max pooling layer shows about 34% lower computational complexity and about 2.4% higher accuracy then the first parameter minimized network structure made for embedded system composed of 8 filters on input and 8 filters on output from max pooling layer. Finally we get 96.1% accuracy model. Additionally we confirmed the about 31% lower inference lead time in ported C code.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.28 no.3
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• pp.41-48
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• 2019

In modern-war campaign, precision-guided missiles are dominantly used to minimize the collateral damage. Imaging infrared seekers are widely applied for the precise guidance. Due to the high cost of the infrared detector, the cost for the one-shot weapon's test is a burden for the development. To reduce the test cost, a simulation method including imagery tracking is required, which is so-called integrated-flight simulation(IFS). The synthetic image generation(SIG)-based simulation method is typically used, which however cannot represent various environmental and target conditions. In this paper, a new IFS method is proposed using on-sight measured image to overcome the limitations of the SIG-based IFS(SIIFS). The target image acquired at the launching sight has been used only for checking the performance criteria of the image tracker and has not been tried for IFS since it has low resolution and little information. The study described in this paper, however, shows that the on-sight image-based IFS can predict the pre- and mid-course flight performance quite similarly and is very useful for the flight test analysis.