수질오염의 효율적 관리를 위한 오염총량관리제(TMDL)의 적용에는 하천 수질모델링이 우선 되어야 하며, 이러한 모델링은 하천중심선의 추출이 필수이다. 반면, 현재는 수질모델링을 수행하는 기관들이 제각기 다른 기준으로 하천중심선을 제작하여 정확도가 높지 않으며, 이로 인하여 수질모델링의 수행기관에 따라 통일 유역임에도 수질모델링 결과가 달라지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정확한 하천중심선 추출방법의 개발을 주요 목표로 하였다. 이를 위하여 최대내접원을 활용한 중심선 추출방법을 GIS 기술과 결합하여 자동화 모듈을 개발하였다. 연구 결과 기존 방법의 하천중심선 추출보다 개발된 모듈을 이용한 하천중심선의 추출이 하천형상의 변화를 보다 세부적으로 표출하는 것이 가능하였으며, 정확도 역시 향상되었다. 또한, 기존 방법의 한계점이었던 섬을 포함한 하천의 중심선 추출도 가능하여 보다 정확한 수질모델링의 지원이 가능하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5073-5086
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2015
The rock fracture detection by image analysis is significant for fracture measurement and assessment engineering. The paper proposes a novel image segmentation algorithm for the centerline tracing of a rock fracture based on Hessian Matrix at Multi-scales and Steger algorithm. A traditional fracture detection method, which does edge detection first, then makes image binarization, and finally performs noise removal and fracture gap linking, is difficult for images of rough rock surfaces. To overcome the problem, the new algorithm extracts the centerlines directly from a gray level image. It includes three steps: (1) Hessian Matrix and Frangi filter are adopted to enhance the curvilinear structures, then after image binarization, the spurious-fractures and noise are removed by synthesizing the area, circularity and rectangularity; (2) On the binary image, Steger algorithm is used to detect fracture centerline points, then the centerline points or segments are linked according to the gap distance and the angle differences; and (3) Based on the above centerline detection roughly, the centerline points are searched in the original image in a local window along the direction perpendicular to the normal of the centerline, then these points are linked. A number of rock fracture images have been tested, and the testing results show that compared to other traditional algorithms, the proposed algorithm can extract rock fracture centerlines accurately.
Park, Seung-Ran;Kim, Tae-Jung;Jeong, Soo;Kim, Kyung-Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.34-39
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2002
Road information is very important for topographic mapping, transportation application, urban planning and other related application fields. Therefore, automatic detection of road networks from spatial imagery, such as aerial photos and satellite imagery can play a central role in road information acquisition. In this paper, we use least squares correlation matching alone for road center tracking and show that it works. We assumed that (bright) road centerlines would be visible in the image. We further assumed that within a same road segment, there would be only small differences in brightness values. This algorithm works by defining a template around a user-given input point, which shall lie on a road centerline, and then by matching the template against the image along the orientation of the road under consideration. Once matching succeeds, new match proceeds by shifting a matched target window further along road orientation at the target window. By repeating the process above, we obtain a series of points, which lie on a road centerline successively. A 1m resolution IKONOS images over Seoul and Daejeon were used for tests. The results showed that this algorithm could extract road centerlines in any orientation and help in fast and exact he ad-up digitization/vectorization of cartographic images.
본 연구의 목적은 규칙기반 모델링을 구성하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 그 동안 지도 일반화에 대한 연구는 제한된 지도요소를 대상으로 선형사상의 형태변형을 위한 알고리즘 개발과 평가에 집중되었다. 규칙 기반 모델링은 지도제작 원리와 공간현상의 분포패턴을 분석하여, 그 결과를 일반화 과정에 적용하기 때문에 기존의 일반화 알고리즘 개선에 도움이 된다. 규칙기반 모델링은 다양한 지도요소들을 대상으로 일반화를 적용할 수 있고, 디지털 환경하에서 다축척 지도제작에 효과적이다. 본 연구에서 개발된 하계망 규칙기반 모델링은 일반화 규칙, 중심선 추출 그리고 선형사상 일반화 알고리즘으로 구성된다. 일반화를 적용하기 앞서, 하계망은 논리적 오류를 최소화하기 위해 저수지와의 연결관계를 분석하였다. 모델을 적용한 결과, 108개의 실폭 하천 중 17개 하천이 중심선으로 추출되었다. 하천의 총길이는 1:25,000에서 17%, 1:50,000에서는 29%로 감소하였다. 선형사상 일반화를 위해 개발된 Simoo 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. Doug]as-Peucker 알고리즘은 자료점 간격과 편각이 커지게 되어 선의 형태가 거칠어지는 반면, Simoo 알고리즘에서 선형사상은 축척이 감소함에 따라 보다 완만해진다.
본 연구에서는 무선조정 헬리곱터 사진측량시스템을 이용하여 도로의 중심선 좌표 및 기타 도로시설물을 추출하는 새로운 방법을 제시하였다. 또한, 추출된 도로 중심선 측량에서 X방향은 -0.117m ~ 0.103m, Y축으로는 -0.014m ~ 0.009m 정도의 오차를 얻을 수 있었으며, 이는 기존의 도로 중심선 측량방법보다 나은 값으로 분석되었다. 향후, 이 시스템을 적용하여, 도로시설물의 유지관리뿐만 아니라 교통이 혼잡하고 접근하기 어려운 지역이나 소지역에서의 위치선정 및 선형설계에 필요한 DB을 구축할 수 있다고 판단된다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로중심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
On the road, geometric structure such as horizontal alignment, vortical alignment and crossing inclination ate important to explain characteristics of road and safety analysis. Especially, horizontal and vortical alignment are have to do with safety of covering. In existing road, for the safety analysis or alignment improvement and expansion pavement, it needs alignment factor of road. Alignment factor of road can be acquired by design drawing. But, design drawing can be not exist because of rack of facility management and national policy that centered to construction. And also, existing design drawing have a lot of differences in comparison with another existing design drawing cause of alignment improvement. In this case, for the precise analysis of alignment, 3-dimensional location information on the road centerline and acquisition of location information which related geometric structure are must to be preceded. In this study, therefore, it provide alignment factors which needed to alignment improvement and road safety analysis by acquisition of road space information and extraction of road centerline data using LiDAR data.
In this paper, we propose a system that can detect the shape of a hand at high speed using an FPGA. The hand-shape detection system is designed using Verilog HDL, a hardware language that can process in parallel instead of sequentially running C++ because real-time processing is important. There are several methods for hand gesture recognition, but the image processing method is used. Since the human eye is sensitive to brightness, the YCbCr color model was selected among various color expression methods to obtain a result that is less affected by lighting. For the CbCr elements, only the components corresponding to the skin color are filtered out from the input image by utilizing the restriction conditions. In order to increase the speed of object recognition, a median filter that removes noise present in the input image is used, and this filter is designed to allow comparison of values and extraction of intermediate values at the same time to reduce the amount of computation. For parallel processing, it is designed to locate the centerline of the hand during scanning and sorting the stored data. The line with the highest count is selected as the center line of the hand, and the size of the hand is determined based on the count, and the hand and arm parts are separated. The designed hardware circuit satisfied the target operating frequency and the number of gates.
본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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