• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.656-658
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• 2022

The purpose of infrared and visible image fusion is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for high-level computer vision task. Considering many deep networks only work in a single scale, this paper proposes a novel image fusion based on three-scale dense network to preserve the content and key target features from the input images in the fused image. It comprises an encoder, a three-scale block, a fused strategy and a decoder, which can capture incredibly rich background details and prominent target details. The encoder is used to extract three-scale dense features from the source images for the initial image fusion. Then, a fusion strategy called l₁-norm to fuse features of different scales. Finally, the fused image is reconstructed by decoding network. Compared with the existing methods, the proposed method can achieve state-of-the-art fusion performance in subjective observation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1761-1777
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• 2021

An image with infrared features and visible details is obtained by processing infrared and visible images. In this paper, a fusion method based on Laplacian pyramid and generative adversarial network is proposed to obtain high quality fusion images, termed as Laplacian-GAN. Firstly, the base and detail layers are obtained by decomposing the source images. Secondly, we utilize the Laplacian pyramid-based method to fuse these base layers to obtain more information of the base layer. Thirdly, the detail part is fused by a generative adversarial network. In addition, generative adversarial network avoids the manual design complicated fusion rules. Finally, the fused base layer and fused detail layer are reconstructed to obtain the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method can obtain state-of-the-art fusion performance in both visual quality and objective assessment. In terms of visual observation, the fusion image obtained by Laplacian-GAN algorithm in this paper is clearer in detail. At the same time, in the six metrics of MI, AG, EI, MS_SSIM, Q_abf and SCD, the algorithm presented in this paper has improved by 0.62%, 7.10%, 14.53%, 12.18%, 34.33% and 12.23%, respectively, compared with the best of the other three algorithms.

• 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.

• 한국광학회지
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• 제34권3호
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• pp.106-116
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• 2023

본 논문에서는 가시광선과 원적외선 전반의 파장대역에 걸쳐 사용 가능한 동축 듀얼카메라를 설계 및 분석하였다. 광학계는 빔 스플리터를 이용한 동축광학계 시스템으로 설계되었으며, 가시광선 광학계에서 적외선으로 인한 열 전달을 최소화하기 위해 hot mirror 타입의 빔 스플리터를 사용하였다. 원적외선 카메라는 비냉각형 검출기로 640×480의 센서 배열을 가지고, 가시광선은 1,945×1,097의 센서를 사용한다. 최적화 과정을 거친 후 최종 설계된 광학계의 정합도는 90% 이상이며, 기존에 존재하던 듀얼카메라에 비해 정합도가 향상된 효율적인 설계 결과를 얻었고, 테스트를 통해 향상된 정합도를 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제9권1호
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• pp.44-50
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• 2000

적외선 센서는 대상 물체의 열 분포를 감지할 수 있고, 그것으로부터 얻은 영상은 물체 내부의 결함과 그 물체표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 적외선 센서로부터 얻은 영상을 가시화 하는 방법으로 가시광선 영상과의 중첩방법을 제시한다. 이를 위해서 평행이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상과 중첩시킨다. 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 적외선 센서의 특성을 최대한 고려할 수 있기 때문에 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 쓰여질 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.

• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권4호
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• pp.524-531
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• 2009

In this paper, we propose an automatic image registration method for multi-sensor image fusion such as visible and infrared images. The registration is achieved by finding corresponding feature points in both input images. In general, the global statistical correlation is not guaranteed between multi-sensor images, which bring out difficulties on the image registration for multi-sensor images. To cope with this problem, mutual information is adopted to measure correspondence of features and to select faithful points. An update algorithm for projective transform is also proposed. Experimental results show that the proposed method provides robust and accurate registration results.