• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.23-30
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• 2016

In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.515-524
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• 2016

근적외선은 눈에 보이는 가시광선 파장 대역을 벗어난 빛으로 일반적인 디지털 카메라에서는 핫미러 필터에 의하여 차단된다. 하지만 근적외선으로부터 얻어지는 정보들은 영상의 전체적인 가시성을 향상시킬 수 있다고 알려져 있기 때문에 영상의 질 개선에 유용한 정보가 될 수 있다. 예를 들어 영상에 안개가 낀 경우, 근적외선은 가시광선보다 안개 입자에 대한 침투성이 더 강하다는 성질을 가지고 있기 때문에 근적외선 카메라로 영상을 촬영하면 일반적인 카메라 영상보다 더 선명한 영상을 얻을 수 있다. 본 논문은 실외 영상의 질을 높이기 위해 컬러 영상과 근적외선 영상을 융합하는 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 본 논문은 컬러 영상과 근적외선 영상의 대비를 비교하여 가중치 맵을 구한다. 그 후, 이 가중치 맵을 이용하여 두 영상을 융합하는 과정을 거치게 된다. 본 논문은 실험 결과들을 통해서 제안하는 알고리즘이 효과적으로 영상의 질을 높이고, 또한 안개를 제거하는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2010

본 논문에서는 적외선 LED BAR를 기반으로 하여 3D 입체 영상을 이용하면서 다양한 터치 인터랙션이 가능한 대규모 인터랙티브 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 IR LED BAR를 이용하여 입체 영상의 느낌을 느낄 수 있는 스크린과 떨어진 공간에 인터랙션 막을 생성 한다. band pass filter를 장착한 적외선 카메라를 통하여 실시간으로 영상을 획득한다. 획득되어진 영상은 영상처리모듈을 통하여 터치 인터랙션 좌표 정보를 구하고 packet으로 저장한다. 네트워크 데이터 통신을 통하여 packet을 server로 보내며 server에서 메타포 분석 모듈로 packet을 분석하고 메타포 이벤트로 저장하여 콘텐츠에 보낸다. 콘텐츠에서는 실시간으로 메타포 이벤트 결과를 실행하여 입체 영상에서 터치 인터랙션이 사용 가능하도록 한다. 그로 인하여 직접 스크린을 터치하지 않아도 시스템과 터치 인터랙션이 가능하게 됨에 따라 3D 입체 영상을 이용하면서 터치 인터랙션이 가능하게 되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1-8
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• 2021

몰카범죄의 증가에 발맞추어 은닉형 카메라는 스마트폰의 기술발전 속도에 따라 소형화 및 기술 집적이 고도화되어 성능이 날로 발전하고 있다. 이러한 외적인 네트워킹 컴퓨팅 환경이 고도화 되고, 활동이 많은 현대인의 생활양상이 다양화됨에 따라 일반 안전용 카메라외에 은닉형 카메라에 노출 또한 증가되고 있는 추세이다. 반면 은닉형 카메라를 탐지하고 예방하기 위한 기술은 이러한 은닉형 카메라 기술발전과 속도를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반영상과 열화상 이미지 합성기술을 바탕으로 적외선 열 방식의 탐지기술을 이용하여 은닉카메라의 발열을 감지하고, 주변 온도 차이에 따른 각 파장의 반사율을 분석하여 오탐율도 줄이도록 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.102-110
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• 2009

본 논문은 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.493-505
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• 2023

Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.

• 대한원격탐사학회지
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• 제6권1호
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• pp.11-24
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• 1990

This is the study about the meteorological satellite cloud image classification by objective methods. For objective cloud classification, linear discriminant analysis was tried. In the linear discriminant analysis 27 cloud characteristic parameters were retrieved from GMS infrared image data. And, linear cloud classification model was developed from major parameters and cloud type coefficients. The model was applied to GMS IR image for weather forecasting operation and cloud image was classified into 5 types such as Sc, Cu, CiT, CiM and Cb. The classification results were reasonably compared with real image.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제19권1호
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• pp.102-111
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• 2015

This paper proposes an algorithm for recovering the colors of objects from multiple near-infrared (near-IR) images. The International Commission on Illumination (CIE) color coordinates of objects are recovered from a series of gray images captured under multiple spectral near-IR illuminations using polynomial regression. The feasibility of the proposed algorithm is tested experimentally by using 24 color patches of the Color Rendition Chart. The experimental apparatus is composed of a monochrome digital camera without an IR cut-off filter and a custom-designed LED illuminator emitting multiple spectral near-IR illuminations, with peak wavelengths near the red edge of the visible band, namely at 700, 740, 780, and 860 nm. The average color difference between the original and the recovered colors for all 24 patches was found to be 11.1. However, if some particular patches with high value are disregarded, the average color difference is reduced to 4.2, and this value is within the acceptability tolerance for complex image on the display.