• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.183-185
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• 2003

Spatially referenced mobile mapping (MM) images contain rich information of man-made objects , e.g. road centerlines, buildings, light poles, traffic signs ,billboards and line trees etc. Therefore, the applications in transportation, urban 3D reconstruction, utility management are implemented increasingly. It’s a fundamental issue lies in MM image process that how to orient this image in the object space including interior orientation of camera and the exterior orientation of image. In this paper, the algorithm of automatic acquirement of DC (Digital Camera) parameters based on MM images is illustrated. And then, the mapping between image space and object space for MM images is described.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.229-234
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• 2020

Dehazing significantly improves image quality by restoring the loss of contrast and color saturation for images taken in the presence. However, when applied to images not taken according to the prior information, dehazing can cause unintended degradation of image quality. To avoid unintended degradations, we present a hazy scene detection algorithm using a single image based on the distributions of hue, saturation, and dark channel. Through a heuristic approach, we find out statistical characteristics of the distribution of hue, saturation, and dark channels in the hazy scene and make a detection model using them. The proposed method can precede the dehazing to prevent unintended degradation. The detection performance evaluated with a set of test images shows a high hit rate with a low false alarm ratio. Ultimately the proposed method can be used to control the effect of dehazing so that the dehazing can be applied to wide variety of images without unintended degradation of image quality.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.421-424
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• 2022

허프변환은 에지 영상에서 직선을 검출하는 대표적인 알고리즘이다. 허프변환은 에지 화소에서 발생 가능한 직선들의 파라미터들을 파라미터 공간상에 대응시키고, 주어진 조건을 만족하는 유효 파라미터를 직선으로 검출한다. 일반적인 허프변환에서는 직선의 파라미터들은 영상 원점을 기준점으로 계산되고 있다. 그러나 본 논문에서는 영상 중심이 기준점인 허프변환을 수행하고 그 성능을 기존 허프변환과 비교분석하고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.484-491
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• 2015

항공영상은 디지털 광학 영상 기술의 성장과 무인기(UAV)의 발달로 인하여 영상의 도입 및 공급이 크게 증가하였고, 이러한 항공영상 데이터를 기반으로 지상의 속성 추출, 분류, 변화탐지, 영상 융합, 지도 제작 형태로 활용되고 있다. 특히, 영상분석 및 활용에 있어 딥 러닝 알고리즘은 패턴인식 분야의 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 보여주고 있다. 본 논문은 딥 러닝 알고리즘인 ConvNet기반으로 항공영상의 영역분할 및 분류 결과를 통한 더욱더 넓은 범위와 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 제시한다. 학습데이터는 도로, 건물, 평지, 숲 총 3000개 4-클래스로 구축하였고 클래스 별로 일정한 패턴을 가지고 있어 특징 벡터맵을 통한 결과가 서로 다르게 나옴을 확인할 수 있다. 본 연구의 알고리즘은 크게 두 가지로 구성 되어 있는데 특징추출은 ConvNet기반으로 2개의 층을 쌓았고, 분류 및 학습과정으로 다층 퍼셉트론과 로지스틱회귀 알고리즘을 활용하여 특징들을 분류 및 학습시켰다.

• 한국정밀공학회지
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• 제18권11호
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• pp.51-57
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• 2001

A light beam reflected from a machined surface generally containes information concerning about its surface roughness. This study examines and proposes a surface roughness measurement technique for on-machine measurement of machined surfaces. The technique is based on the measurement of a reflected laser beam pattern and the statistical analysis of its light intensity distribution. The surface roughness was found to be closely related to the standard deviation of the light intensity on the primary axis of the reflected pattern. An image acquisition device is made up of a laser diode, a half mirror, a screen, and a CCD camera. The exact image with the primary and secondary axes of a reflected laser beam pattern is calculated through such image processing algorithm as thresholding, edge detection, image rotation, segmentation, etc. A median filter and a surrounding light correction algorithm are improve the image quality and reduce the measuring error. Using the developed measuring device the effect of screen materials and workpiece and workpiece materials was investigated. Experimental results regarding to relatively high-quality surfaces machined by grinding, polishing, lapping processes have shown the measurement error is within 10% in the range of $0.1{mu}m~0.8{\mu}m R_q.$Therefore, the proposed method is thought to be effectively used when quick measurements is needed with workpieces fixed on the machine.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.441-443
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• 2022

현재 IT 기술 발전에 따라 영상 분석, 영상 인식, 공장자동화 등 여러 분야에서 영상처리가 활용되고 있다. 영상을 획득하거나 송출하는 과정 등에서 다양한 외부요인으로 인해 Salt and Pepper 잡음이 발생하여 영상의 품질을 저하시키므로 영상의 품질을 향상시키기 위한 잡음제거는 필수적이다. Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 방법이 제시되었으며, 대표적으로 AF, MF, A-TMF 등이 있다. 하지만 기존의 필터는 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음판단을 진행한 후 비잡음일 경우 원화소로 대체하고, 잡음일 경우에만 변형된 거리가중치 필터를 이용하여 원화소를 추정하여 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 PSNR을 사용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.324-327
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• 2022

노후화된 구조물의 균열 검사는 검사원이 직접 현장에서 측량 도구를 사용하여 육안으로 검사를 하는 방식이 대부분이다. 이러한 방식은 전문 작업 인력의 주관성에 크게 의존하게 되고, 많은 시간과 비용이 소모된다. 일관성과 신뢰성 있는 판단을 하기 위해 인공지능 이미지 분류 알고리즘을 활용하고 있다. 2018년부터는 이미지 전처리 단계에서 이미지 증강 기법이 높은 성능 향상을 이끌고 있어 사용되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이미지 증강 기법을 활용하여 콘크리트 구조물 균열에 관한 분석 알고리즘을 개발하고 증강 비율에 따른 정확도와 속도를 비교 측정하여 최적화를 하였다. 그 결과 정확성을 향상시키고 경제성을 감안했을 경우 8배에서 적정한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.1-10
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• 2005

오늘날 급격한 멀티미디어 정보의 증가에 따라 영상에서의 시각적 특성을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색하는 내용 기반 영상 검색 기법에 대한 관심이 크게 늘어나고 있다. 본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 새로운 접근으로서 edge correlogram과 color coherence vector를 이용한 에지 기반의 공간 기술자를 제안한다. 우선 color vector angle기법을 이용하여 주어진 영상을 고주파 성분과 저주파 성분의 영상으로 나눈다. 저주파 성분의 영상에서는 color coherence vector를 이용하여 평탄 화소의 공간적인 색상 분포를 추출함으로써 이를 평탄 영역에서의 특징 정보로서 활용한다. 반면, 고주파 성분의 영상에서는 edge correlogram으로부터 에지 화소들 간의 분포를 추출하여 이를 에지 영역에서의 특징 정보로 이용한다. 제안된 방법은 색상 간의 지엽적인 특성과 전체적인 특성을 모두 가지고 있기 때문에, 영상 간의 비교에 있어서 영상의 모양과 크기의 급격한 변화로 인한 오검출 등에 매우 강건하다. 또한, 영상에서의 구조적인 특징을 이용함으로써 복잡한 영상에 대해서도 간단하고 유연한 특징을 제공한다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 알고리즘이 최근의 여러 히스토그램 정밀화 기법에 비하여 더 효과적임을 보여준다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용하였다.