영상융합의 목적은 다양한 영상으로부터의 정보를 하나의 영상으로 통합하는 것이다. 위성영상의 융합에 있어, 고해상도의 전정영상과 저해상도의 다중분광영상을 결합하기 위해 많은 영상 융합기법들이 제안되어왔으며, 융합결과의 공간적 세밀함과 분광정보 모두를 보존하는 것은 매우 중요하다. 웨이블릿 변환을 이용한 영상 융합기법은 분광정보의 보존 측면에서 다른 융합 기법에 비해 좋은 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 IKONOS 영상을 이용한 수정된 a'trous 알고리즘 기반 웨이블릿 영상융합 기법을 제안한다. IKONOS 영상의 실험결과, 기존의 a'trous 알고리즘을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적인 기법임을 확인할 수 있었다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 워터마크된 영상이 일부 손상되었다 할지라도 기하학적 공격에 강인한 다중 비트 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 임의의 영상을 기 정의된 표준 영상으로 변형하는 표준 영상 정규화 과정과 표준 정규화 영상의 DCT 영역에 대역 확산(spread spectrum) 기법을 이용하여 워터마크를 삽입하는 과정으로 구성되어있다. 제안한 표준 영상 정규화 방법은 기존의 영상 정규화 방법을 개선한 것으로써 부분 손상과 임의 기하학적 공격에 강인한 특성을 가지고 있으며, 대역 확산 기법을 이용한 워터마크 삽입과정은 블러링, 샤프닝, 압축 등과 같은 영상 손실에 강인한 특성을 가지고 있다. 또한 제안한 워터마킹 방법은 워터마크 검출을 위해 원영상이 필요하지 않기 때문에 공개 워터마킹(public watermarking) 응용에 적합하다. 몇 가지 실험을 통해 제안한 워터마킹 방법이 부분 손상 및 기하학적 변형을 포함한 여러 가지 공격에 강인하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 비선형 연산자를 이용하여 영상 개선을 위한 새로운 보간 기법을 제시한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 에지 부분에서의 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 영상 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 비선형 연산자를 이용하여 입력 영상 데이타의 성질에 따라 고주파성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한 효율적인 브라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 원영상을 1-단계 웨이브릿 변환영역으로 변환하여 고주파 부분에 워터마크를 삽입한다. 워터마크삽입은 웨이브릿 변환 영역 중 HL, LH, HH 밴드의 서로 대응되는 위치에 있는 웨이브릿 계수값을 삽입하고자 하는 워터마크의 값에 따라 교환함으로써 이루어 진다. 그리고 워터마크의 추출은 원영상이 없이도 웨이브릿 계수값 간의 관계에 의해 워터마크된 영상만으로 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 정도로 우수한 화질을 가졌으며, 손실압축, 클리핑, 샤프닝 둥의 공격에도 강인성을 보였다.
본 논문은 원본 디지털 영상을 보호하고 동시에 저작권 정보 등을 저장할 수 있는 콘텐츠 기반 정지 영상 보호에 관한 새로운 방법을 제시한다. Gradient값을 이용한 기존의 알고리즘은 픽셀 단위의 소벨 연산자 알고리즘이 적용되었기 때문에 외부 공격에 대하여 상대적으로 민감하게 반응하고 저작권 정보 등을 정확하게 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 약점을 보완하기 위하여 블록 단위의 연산이 이루어지는 OCL(Orientation Certainty Level)을 적용하여 특징점을 선택하였다. 실험 결과 기존의 알고리즘에 비해 변화가 심한 공격에서도 99% 이상의 높은 검출도를 나타내는 것을 볼 수 있고 특히 회전 공격에 대해서는 10%이상의 큰 성능 향상을 보여주고 있다.
제로-워터마킹은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 삽입하지 않음으로써 데이터 왜곡과 품질 저하를 피할 수 있는 디지털 워터마킹 기법이다. 이 논문에서는 DCT 영역에서 CRT를 기반으로 한 제로-워터마킹 기법인 DCT0CRT를 제안한다. 무질서한 방식으로 선택된 DCT 블록의 DC 또는 낮은 주파수의 AC 계수들 중에서, 워터마크 정보와 매칭되는 CRT 기반 조건을 만족하는 것을 선택하고, 이러한 선택 정보를 키로 생성함으로써, DCT 영역에서 제로-워터마킹이 가능하도록 지원한다. 이 워터마킹 기법은 이미지에 어떤 변경도 하지 않기 때문에, 이 워터마킹 기법을 적용한 이미지의 품질은 다른 CRT 기반 워커마킹 기법에 비하여 우수하며, 샤프닝, 블러링, JPEG 손실 압축 등을 이용한 공격에도 워터마크가 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 피라미드 부호화에서 몇가지 수행이 간단한 방법을 사용하여 0.3~0.5bits/pel의 고감축율에서도 양호한 품질의 영상을 얻고자 하였다. 이를 위하여 Laplace 평면 구성의 궤환방식, 3차원 예측기, 그리고 중앙집중 양자화기를 부호화시 도입하였다. 또한 최하층의 비트율을 대폭 감축하기 위해 조건부로 전송하는 방식과 전송하지 않고 에지 선명화하는 방식을 새로이 적용하였다. 실험 결과, 에지 선명화 방식에 의한 부호화시 0.3bits/pel의 엔트로피로 구해진 비트율에서도 비교적 양호한 품질의 영상을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 이미지 기울기 영역에서 포아송 방정식을 이용한 빠른 이미지 재구성 기법을 제안한다. 포아송 방정식을 사용하는 이 접근법에서, 유도된 벡터 필드는 제 1 단계에서 선택된 영역 내에서 원본과 대상 이미지를 사용함으로써 생성된다. 다음으로, 유도된 벡터는 결과 이미지를 생성하는데 사용된다. 우리는 원하는 기울기 집합과 데이터 항을 근사화하는 2차원 함수를 재구성하는 문제를 분석했다. 결합된 데이터와 기울기는 원본 이미지에 가깝게 머무르는 동안 이미지 기울기를 수정하는 것처럼 작동 할 수 있다. 이 공식으로부터 우리는 물리학에서 알려진 포아송 방정식을 찾아냈다. 이 방정식은 FFT 도메인의 문제에 대한 효율적인 해결책을 제시한다. 이것은 2차원으로 알려진 포아송 모델을 해결하고 기울기 비례축소는 라플라스를 확실하게 일반화하는 잘 정의된 선명한 필터임을 공간 필터에 잘 나타냅니다. 포아송 모델을 기반으로 이산 코사인 변환을 사용하여 결과를 확인할 수 있었다.
광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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