• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.1-7
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• 2012

일반적으로 바랜 영상 보정 방법들은 색 바램의 현상은 광원의 효과로서, Gray World Assumption 또는 White Patch Retinex와 같은 광원 추정 알고리즘을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 염료의 특성, 온도, 습도, 광원 등에 따라 다르게 바래는 색에 대한 보정은 부정확함을 나타냈다. 본 논문에서는 LCybCrg 색 공간에서의 분류맵을 이용한 바랜 색 보정 방법을 제안한다. 먼저 입력의 색 바랜 영상은 LCybCrg의 보색 공간의 색도를 기반으로 하여 분류되었다. 그리고 RGB 색 공간에서 Gray World Assumption을 기반으로 하여 바랜 색도를 보정하였다. 또한 CybCrg 값으로부터 계산된 가중치는 각각의 영역에서 발생 할 수 있는 윤곽효과를 줄이기 위해 적용되었다. 그 결과 제안한 방법은 바랜 영상에 대해 이전 방법들 보다 더 나은 보정 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.592-601
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• 2019

관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델 대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.708-708
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• 2002

Recent developments in sensor technologies have provided remotely sensed data with very high spatial resolution. In order to fully utilize the potential of high resolution images, new image classification strategies are necessary. Unfortunately, the high resolution images increase the spectral within-field variability, and the classification accuracy of traditional methods based on pixel-based classification algorithms such as Maximum-Likelihood method may be decreased (Schiewe 2001). Recent development in Object Oriented Classification based on image segmentation algorithms can be used for the classification of forest patches on rugged terrain of Korea. The objectives of this paper are as follows. First, to compare the pros and cons of image classification methods based on pixel-based and object oriented classification algorithm for the forest patch classification. Landsat ETM＋ data and IKONOS data will be used for the classification. Second, to investigate ways to increase classification accuracy of forest patches. Supplemental data such as DTM and Forest Type Map of 1:25,000 scale are used for topographic correction and image segmentation. Third, to propose the best classification strategy for forest patch classification in terms of accuracy and data requirement. The research site for this paper is Namhansansung Provincial Park located at the eastern suburb of Seoul Metropolitan City for its diverse forest patch types and data availability. Both Landsat ETM＋ and IKONOS data are used for the classification. Preliminary results can be summarized as follows. First, topographic correction of reflectance is essential for the classification of forest patches on rugged terrain. Second, object oriented classification of IKONOS data enables higher classification accuracy compared to Landsat ETM＋ and pixel-based classification. Third, multi-stage segmentation is very useful to investigate landscape ecological aspect of forest communities of Korea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제10권2호
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• pp.133-160
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• 1994

In this paper, we propose a comprehensive geometric correction algorithm of Along Track Scanning Radiometer(ATSR) images. The procedure consists of two cascaded modules; precorrection and fine co-location. The pre-correction algorithm is based on the navigation model which was derived in mathematical forms. This model was applied for correction raw(un-geolocated) ATSR images. The non-systematic geometric errors are also introduced as the limitation of the geometric correction by this analytical method. A fast and automatic algorithm is also presented in the paper for co-locating nadir and forward views of the ATSR images by using a binary cross-correlation matching technique. It removes small non-systematic errors which cannot be corrected by the analytic method. The proposed algorithm does not require any auxiliary informations, or a priori processing and avoiding the imperfect co-registratio problem observed with multiple channels. Coastlines in images are detected by a ragion segmentation and an automatic thresholding technique. The matching procedure is carried out with binaty coastline images (nadir and forward), and it gives comparable accuracy and faster processing than a patch based matching technique. This technique automatically reduces non-systematic errors between two views to .$\pm$ 1 pixel.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.611-623
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• 2013

Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권8호
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• pp.459-466
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• 2014

오랜 시간 보관된 사진 및 인쇄물의 색 바랜 현상은 염료의 특성, 보관 온도, 습도 및 광원 등의 환경적 요인에 따라 다르게 나타난다. 이러한 바랜 영상의 보정을 위해 회색계 알고리즘(gray world algorithm) 또는 WR(white patch retinex)과 같은 전역적 광원 추정을 기반으로 한 방법이 제안되었다. 그러나 색 바랜 현상은 지역적으로 다르게 나타나므로 기존의 전역적 방법으로는 잘 보정되지 않는다. 이에 본 논문에서는 바랜 영상의 지역적 보정을 위해 보정계수 통합 기반 색 보정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 제안한 방법은 다중 크기의 평균 필터를 적용해 지역적인 처리를 수행하고, 회색계 알고리즘을 기반으로 한 영상의 보정계수를 얻는다. 다음으로, R과 B 채널에 적용하기 위해 계산된 다중 크기의 보정계수들을 가중처리하여 합하고, 이 가중처리된 보정계수를 회색계 알고리즘 처리를 통해 결과 영상을 얻는다. 그 결과 제안한 방법은 전역적, 지역적으로 바랜 영상들에 대해 기존의 방법들보다 나은 보정 결과를 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권3호
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• pp.16-26
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• 2024

수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.146-158
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• 2022

중적외선 카메라의 초점면배열 검출기는 검출기 화소마다 응답 특성이 달라 검출기 화소 간 불균일이 발생한다. 또한 카메라 운용 중 카메라 내부 발열 등의 영향으로도 영상에 불균일이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 카메라 제작 단계에서 흑체를 이용해 검출기 화소 간 차이 교정용으로 이득과 오프셋 테이블을 생성해 보정하는 것이 일반적이다. 장비 운용 중 내부 발열 등에 의한 불균일을 보정하는 방법은 입력 영상을 기반으로 한 새로운 오프셋 값을 생성하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 장비 운용 중 발생하는 영상 불균일 보정을 위한 방법으로 입력되는 영상을 블록 형태의 패치로 분할한 후 균질한 영상 패치만 불균일 보정 테이블 생성에 사용하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 불균일 보정 테이블 생성을 위해 획득하는 영상의 카메라 시선 움직임으로 인해 발생하는 움직임 자국 형태의 인공 패턴 노이즈 발생을 방지할 뿐만 아니라, 적은 수의 영상으로도 불균일 보정 성능 향상을 꾀할 수 있다. 실험 결과 기존 전통적인 영상 기반 불균일 보정 방법에서 발생하는 영상 흐름 자국 형태의 왜곡이 발생하지 않았으며 기존 방법 대비 50% 이상 적은 수의 영상으로도 양호한 보정 성능을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.129-137
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• 2020

최근 소프트웨어가 다양한 분야에 적용되면서 소프트웨어 규모와 프로그램 코드의 복잡성이 증가하였다. 이에 따라 소프트웨어 버그의 존재가 불가피하게 발생하고, 소프트웨어 유지보수의 비용이 증가하고 있다. 오픈 소스 프로젝트에서는 개발자가 할당 받은 버그 리포트를 해결할 때 많은 디버깅 시간을 소요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SeqGAN 알고리즘을 소프트웨어 버그 정정에 적용한다. 자세히는 SeqGAN 알고리즘을 활용하여 프로그램 소스코드를 학습한다. 학습과정에서 공개된 유사 소스코드도 같이 활용한다. 생성된 후보 패치에 대한 적합성을 평가 하기 위해 적합도 함수를 적용하고, 주어진 모든 테스트 케이스를 통과하면 소프트웨어 버그 정정이 되었다고 본다. 제안한 모델의 효율성을 평가하기 위해 베이스라인과 비교하였으며, 제안한 모델이 더 잘 정정하는 것을 보였다.