• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.180-191
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• 2016

일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권2호
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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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• 제48권2호
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• pp.32-39
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• 2011

비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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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.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.73-81
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• 2016

일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과 제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1-8
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• 2021

본 논문은 저해상도 적외선영상을 사양이 낮은 임베디드 시스템에서 추론 가능하도록 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 정확도를 증가시키면서 연산량을 최소화하는 딥러닝 컨볼루션 신경망을 이용한 저해상도 적외선 표적 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 OKTAL-SE로 생성한 합성영상 클래스 9개 3,723,328개를 분류하였다. 최초 임베디드 추론 가능하도록 파라메터 수가 최소화된 최대풀링 레이어 기준 입력단 8개와 출력단 8개 조합에 비해 강화된 VGG 스타일을 적용한 입력단 4개와 출력단 16개 필터수 조합을 이용하여 연산량은 약 34% 감소시켰으며, 정확도는 약 2.4% 증가시켜 최종 정확도 96.1%을 획득하였다. 추가로 C 코드로 포팅하여 수행시간을 확인하였으며, 줄어든 연산량 만큼 수행 시간이 약 32% 줄어든 것을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.41-48
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• 2019

현대전에서 중시되는 부수피해 최소화를 위한 정밀타격 유도무기에는 적외선 영상탐색기가 주로 적용되는데, 고가의 적외선 센서를 탑재한 일회성 유도무기의 성능평가에는 많은 비용이 소모되게 된다. 이러한 비용 소모를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기법을 통해 유도무기의 성능 예측을 수행하는데, 합성 적외선 영상을 적용한 시뮬레이션 기법이 대표적이다. 하지만 합성영상 적용 기법은 실제 영상과의 특성 차 및 다양한 환경 조건에 따라 변화하는 영상의 특성을 모두 고려하기 힘들다는 제한 사항을 가진다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 제한 사항을 보완하기 위한 계측 영상 기반 시뮬레이션 기법을 제안한다. 유도탄 발사 전에 획득되는 영상은 표적의 대조비 또는 온도차 등을 확인하여 영상 추적기의 성능발휘 조건 판단 목적으로만 적용되어 왔으나, 낮은 해상도 및 정보량 부족으로 통합 비행 시뮬레이션에 적용되는 시도조차 없었다. 하지만 본 논문에 기술한 연구를 통하여 현장 계측 영상을 적용한 통합 비행 시뮬레이션은 초기, 중기 비행 간의 유도탄 비행 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있으며 비행시험 결과 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.