푸쉬브룸 스캐너 PAN영상과 MS영상 사이에는 오프셋이 존재하며 서로 다른 시간과 각도로 촬영하고 있다. 이로 인하여 구름과 같이 빠르게 움직이는 물체는 오정합 점들을 생성하며 이는 PAN영상과 MS영상간의 상호영상등록의 오차를 발생시킨다. 특히 구름(안개 및 스모그 포함)이 있는 기상조건 하에서 얻어진 위성영상은 구름에 의해 가려진 지형정보를 추출하는 데 있어 많은 문제를 야기하기 때문에 정확한 영상등록을 위해서는 효과적인 구름 탐지 및 제거 알고리즘이 필요하다. 구름 제거를 위한 관련 연구들은 크게 다음과 같은 세 가지로 나누어지는데 (1) 구름 검출 알고리즘을 통해 구름으로 여겨지는 영역을 분리하여 구름영역을 제거하는 방법 (2) 다중분광영상의 밴드정보를 이용하는 방법 (3) 다시기 영상정보를 이용하는 방법들로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 구름 지역을 제거하는 방법과 다시기영상을 이용하는 방법을 사용하여 구름이 포함된 푸쉬브룸 스캐너 밴드간 영상등록의 정확도를 비교, 분석하였다.
최근에 컴퓨터를 이용한 영상처리기술 및 고속통신망의 발달과 더불어 하드웨어의 고성능화로 의학분야에서 발생되는 영상들에 대해 분석 및 처리를 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 말초혈액영상에서 혈구세포들을 자동으로 분석, 분류 및 카운트하기 위해 다층신경망에 기반한 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 먼저 CDD 카메라가 부착된 현미경으로부터 영상을 입력받아 적혈구와 백혈구 분류를 위한 다양한 특징추출 알고리즘을 적용하였다. 또한, PCA를 적용해 다차원의 특징을 저차원으로 줄여 분류기의 훈련과 인식 시간을 단축시킴으로서 보다 효율적인 분류기 시스템을 구축하였다. 따라서 , 본 논문에서는 제안된 시스템이 실제 임상 병리진단 가이드 시스템에 적용 가능함을 보일 수 있었다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
Ye, X.W.;Ni, Y.Q.;Wai, T.T.;Wong, K.Y.;Zhang, X.M.;Xu, F.
Smart Structures and Systems
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제12권3_4호
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pp.363-379
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2013
Dynamic displacement of structures is an important index for in-service structural condition and behavior assessment, but accurate measurement of structural displacement for large-scale civil structures such as long-span bridges still remains as a challenging task. In this paper, a vision-based dynamic displacement measurement system with the use of digital image processing technology is developed, which is featured by its distinctive characteristics in non-contact, long-distance, and high-precision structural displacement measurement. The hardware of this system is mainly composed of a high-resolution industrial CCD (charge-coupled-device) digital camera and an extended-range zoom lens. Through continuously tracing and identifying a target on the structure, the structural displacement is derived through cross-correlation analysis between the predefined pattern and the captured digital images with the aid of a pattern matching algorithm. To validate the developed system, MTS tests of sinusoidal motions under different vibration frequencies and amplitudes and shaking table tests with different excitations (the El-Centro earthquake wave and a sinusoidal motion) are carried out. Additionally, in-situ verification experiments are performed to measure the mid-span vertical displacement of the suspension Tsing Ma Bridge in the operational condition and the cable-stayed Stonecutters Bridge during loading tests. The obtained results show that the developed system exhibits an excellent capability in real-time measurement of structural displacement and can serve as a good complement to the traditional sensors.
근거리 감시정찰을 수행할 수 있는 헬리콥터형 무인항공기를 개발하였다. 임무수행 가능성을 검토한 결과 전동 모터로 구동되는 동축반전 헬리콥터형 비행체가 선정되었다. 자동비행을 위해 상용 자동비행장치와 무선통신 모뎀이 채택되었고, 공중촬영을 위한 CCD 카메라가 탑재되었다. 완성된 비행체는 수동 비행시험을 통해 성능을 검증하였으며, 자동비행장치 탑재 후 점항법 비행을 통해 임무수행이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서는 동축반전 무인항공기의 개발을 위한 설계 및 체계종합 전 과정에 관하여 기술하였다.
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 60개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다.
The commercial value of strawberries is affected by various factors such as their shape, size and color. Among them, size determined by weight is one of the main factors determining the quality grade of strawberries. In this study, image technology was developed to predict the weight of strawberries using the shape characteristics of strawberry cultivars. For realtime weight measurements of strawberries in transport, an image measurement system was developed for weight prediction with a charge coupled device (CCD) color camera and a conveyor belt. A strawberry weight prediction algorithm was developed for three cultivars, Maehyang, Sulhyang, and Ssanta, using the number of pixels in the pulp portion that measured the strawberry weight. The discrimination accuracy (R2) of the weight prediction models of the Maeyang, Sulhyang and Santa cultivars was 0.9531, 0.951 and 0.9432, respectively. The discriminative accuracy (R2) and measurement error (RMSE) of the integrated weight prediction model of the three cultivars were 0.958 and 1.454 g, respectively. These results show that the 2D imaging technology considering the shape characteristics of strawberries has the potential to predict the weight of strawberries.
This paper proposes a fusion imaging-based coating-defect classification method for steel structures that uses zero-shot learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured by an infrared (IR) camera, while photos of the coating surface are captured by a charge-coupled device (CCD) camera. The measured heat responses and visual images are then analyzed using zero-shot learning to classify the coating defects, and the estimated coating defects are visualized throughout the inspection surface of the steel structure. In contrast to older approaches to coating-defect classification that relied on visual inspection and were limited to surface defects, and older artificial neural network (ANN)-based methods that required large amounts of data for training and validation, the proposed method accurately classifies both internal and external defects and can classify coating defects for unobserved classes that are not included in the training. Additionally, the proposed model easily learns about additional classifying conditions, making it simple to add classes for problems of interest and field application. Based on the results of validation via field testing, the defect-type classification performance is improved 22.7% of accuracy by fusing visual and thermal imaging compared to using only a visual dataset. Furthermore, the classification accuracy of the proposed method on a test dataset with only trained classes is validated to be 100%. With word-embedding vectors for the labels of untrained classes, the classification accuracy of the proposed method is 86.4%.
본 연구에서는 집속초음파에 의한 하지정맥류 치료에서 치료의 효율과 안전성을 높이기 위한 영상유도 알고리즘을 제안하고자 하였다. 하지정맥류가 발생한 위치에 따라 영상 유도 기법을 달리하여 알고리즘을 수립 하였다. 심부성 하지정맥류의 경우는 획득된 초음파영상에서 혈관의 가로 단면 영상을 추출하고 혈관 중심부의 목표영역을 표시하도록 하였으며, 표재성 하지정맥류의 경우에는 인체의 표재정맥에서 획득한 CCD 카메라 영상에서 혈관 영역을 분리한 영상을 기반으로 한 영상 유도 시스템을 제작하고 하지정맥류 진행 정도에 따라 각기 다른 알고리즘을 설계 하였다. 실험결과 초음파 영상 기반의 알고리즘은 전체적으로 최대 $830{\mu}m$ 정도의 낮은 오차를 보였으나 CCD 영상 기반의 알고리즘은 일부 데이터에서 최대 8.3 mm 정도의 오차를 보였다. 이에 표재성 하지정맥류 영상 유도 알고리즘에 대해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 예상되며 이후 간단한 시스템을 구성함으로써 혈관 추적의 정확도를 평가할 필요성이 있을 것으로 예상된다.
집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS-F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 물체 식별정보와 물체 추적정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 이러한 두 가지 정보는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거 자료로 미흡하다. 그래서 양식장의 지형을 고려한 도적행위의 유효한 대응책을 검토한 후, 하나의 해결방안으로 물체의 영상정보를 고려하였다. 앙식장을 침입하는 물체의 실시간 영상을 획득하기 위하여 0.0001 룩스(Lux)의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용한 영상 획득 시스템을 구축하였다. 영상 획득 시스템을 부가한 GDSS-F2S의 현장실험 결과, 차량의 번호판과 외관, 사람의 행동과 특징 등을 주간은 물론 야간에도 선명하게 획득할 수 있었다. 따라서 영상획득 시스템을 부가하여 개선한 GDSS-F2S는 도적행위에 대한 충분한 법적 증거 제공이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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