This paper proposes a new image enhancement method for an infrared thermal image. The proposed method uses both Laplacian and Prewitt edge detectors. Without a visible light, it uses an infrared image for the edge detection. The method subtracts contour images from the infrared thermal image. It results black contours of objects in the infrared thermal image. That makes the objects in the infrared thermal image distinguished clearly. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared thermal images. The results show that the proposed method is successful for image enhancement of an infrared thermal image.
본 논문은 열적외선 카메라 이미지를 영상 처리 기법을 활용하여 실시간으로 구현하는데 그 목적이 있다. 열적외선 영상 데이터는 온도의 변화에 따라 Hot Mapping, Cool Mapping, Rainbow Mapping을 하였으며, 열적외선 이미지의 명암대비 기능을 알아보기 위해 히스토그램 영상처리 기법을 사용하였고, 물체의 구분을 위해서 열적외선 이미지의 에지 부분을 추출하였다. 또한 이미지에서 온도를 추출해 내기 위해 이미지 정보 프로그램을 만들어 온도를 측정할 수 있었다.
가시광 영상과 원적외선 영상은 각각 질감 정보와 열 정보를 가지므로 서로 다른 정보를 표현한다. 그러므로 가시광 영상 개선을 위해 가시광 영상의 정보만을 이용하는 것보다 가시광 영상에서 존재하지 않는 원적외선 영상의 열 정보를 이용하는 것이 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 원적외선 영상을 이용한 효과적인 가시광 영상 개선을 위해 가시광 영상에서 개선이 필요한 정도에 따라 가중치 맵을 만든다. 가중치 맵은 채도와 밝기를 이용하여 계산하며 원적외선 영상에서 열 정보를 고려하여 값을 조정한다. 마지막으로 조정된 가중치 맵을 이용하여 원적외선 영상의 정보와 가시광 영상의 정보를 융합함으로써 두 영상의 정보를 효과적으로 포함한 결과 영상을 생성한다. 실험결과에서는 가시광 영상에서 개선이 필요한 영역을 원적외선 영상 정보와의 융합으로 원본의 가시광 영상보다 향상된 결과를 보여준다.
To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
Jeong, Woojin;Han, Bok Gyu;Yang, Hyeon Seok;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3092-3107
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2019
Visible-infrared image fusion is a process of synthesizing an infrared image and a visible image into a fused image. This process synthesizes the complementary advantages of both images. The infrared image is able to capture a target object in dark or foggy environments. However, the utility of the infrared image is hindered by the blurry appearance of objects. On the other hand, the visible image clearly shows an object under normal lighting conditions, but it is not ideal in dark or foggy environments. In this paper, we propose a multi-guided filter and a real-time image fusion method. The proposed multi-guided filter is a modification of the guided filter for multiple guidance images. Using this filter, we propose a real-time image fusion method. The speed of the proposed fusion method is much faster than that of conventional image fusion methods. In an experiment, we compare the proposed method and the conventional methods in terms of quantity, quality, fusing speed, and flickering artifacts. The proposed method synthesizes 57.93 frames per second for an image size of $320{\times}270$. Based on our experiments, we confirmed that the proposed method is able to perform real-time processing. In addition, the proposed method synthesizes flicker-free video.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기법에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지검출 방법으로 좌우영상의 깊이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
Thermal infrared camera have poor image qualities compared to commercial CCD cameras, as in contrast, brightness, and. resolution. To compensate the poor Image quality problems associated with the thermal infrared camera, the technique of superimposing thermal infrared image into real ccd image is proposed. The mobile robot KAEROT/m2, loaded with sensor head system at the mast, is entered to monitor leakage of heavy water and thermal abnormality of the calandria reactor area in overhaul period. The sensor head system is composed of thermal infrared camera and cod camera In parallel. When thermal abnormality on observation points and areas of calandria reactor area is occurred, unusual hot image taken from thermal infrared camera is superimposed on real CCD image. In this inspection experiment, more accurate positions of thermal abnormalities on calandria reactor area can be estimated by using technique of mapping thermal infrared image into CCD image, which include characters arranged in MPOQ order.
소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기댐에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지 검출 방법으로 좌우영상의 길이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
적외선 영상은 외광의 밝기에 영향을 적게 받아서 원격 탐사 및 영상 보안 등의 응용에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 안개와 같은 기상 악화상황으로 인하여 해당 적외선 영상의 화질이 크게 저하되는 경우가 빈번하게 발생한다. 칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어온 반면 적외선 영상의 안개제거 기술은 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 근적외선 대역 영상에 대하여 적외선 영상의 통계학적 특징을 이용한 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 기계학습 기법을 활용하여 전달량을 보정하고 다중 후처리 기법을 적용하여 정확한 전달량을 구하였다. 제안 기술을 이용하여 복원한 적외선 영상이 기존 칼라영상에 기반한 알고리즘을 적외선 영상에 적용하여 얻은 결과보다 화질이 좋다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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