This paper discusses various algorithms to the fusion of multi-spectral image. These fusion techniques have a wide variety of applications that range from hospital pathology to battlefield management. Different algorithms in each fusion level, namely data, feature, and decision are compared. The PCT-Based algorithm, which has the characteristic of data compression, is described. The algorithm is experimented on a foliated aerial scene and the fusion result is presented.
광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 최근 소개된 curvelet 변환 구성을 사용하여 하잇브리드 다초점 이미지 융합 기법을 다룬다. 하잇브리화는 MS 융합 규칙을 새로운 "복제" 방법과 결합시킴으로써 얻어진다. 제안된 기법은 MS 규칙을 사용하여 각 분해 레벨 이미지의 스펙트럼내에 m개의 가장 두드러진 항들만을 융합시킨다. 이 기법은 이미지의 어떠한 스케일과 방향, 이동에서 변환 집합의 MSC에 충실하여 m-항 융합으로 합성이 이루어진다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 Xydeas 와 Petrovic이 제안한 경계선에 민감한 객관적 품질 척도를 적용하였다. 실험 결과는 제안한 기법이 잉여, 쉬프트-불변 Dual-Tree 복소수 웨이블릿 변환에 대한 대안으로서의 가능성을 보여주었다. 특히, 50%의 m-항 융합은 어떤 시각적인 품질 저하를 갖지 않는 결과를 주는 것이 확인되었다.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
HDR(high dynamic range) 영상 생성은 실세계의 고명암비 영상을 재현하는 방법이다. Exposure fusion은 여러 HDR 영상 생성방법 중 한 가지로 true-HDR 영상을 생성하지 않고, 바로 pseudo-HDR 영상을 생성하는 방법이다. 그러나 노출이 다른 여러 입력영상들 중에서 이동하는 물체가 존재하면 잔상 효과가 발생하여 pseudo-HDR 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 일치성 평가를 통한 무 잔상 exposure fusion을 제안하였다. 먼저 다중 역치 및 밝기를 이용한 비트맵과 색도 일관성 맵을 이용하여 각 입력 영상들간의 일치성을 평가하였고, 이를 시간 영역 가중치 맵으로 나타내었다. 그리고 기존 exposure fusion에서의 공간 영역 가중치 맵과 결합하여 최종 가중치 맵을 생성하였다. 마지막으로 각각 입력 영상에 최종 가중치 맵을 적용한 후, 합성하여 잔상이 제거된 pseudo-HDR 영상을 생성하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 pseudo-HDR이 기존의 방법보다 잔상이 더 많이 제거되어 화질이 개선됨을 확인하였고, 객관적인 평가 방법인 기준 영상 대비 오차도 더 적게 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 원통모델과 스테레오 카메라를 이용하여 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 입력으로 하나의 영상을 취할 수 있는 경우와 스테레오 영상을 취할 수 있는 경우의 두 가지로 나누어 다룬다. 단일 입력 영상인 경우 정면이 아닌 입력 영상에 대하여 원통 모델을 이용하여 좌우방향(yaw)으로 포즈를 보상하고, 스테레오 입력 영상인 경우 스테레오 기하학을 이용하여 예측된 상하방향(pitch) 포즈로 대상의 상하 변화까지 보상한다. 또한 스테레오 카메라를 통하여 동시에 두 개의 영상을 얻는다는 장점이 있기 때문에 결정 단계 융합(decision-level fusion) 방법을 이용하여 전체적인 인식률을 향상시킨다. 실험 결과, 좌우 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 94.76%로 향상되었음을 볼 수 있었고, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델과의 비교 결과 인식률이 양호함을 확인할 수 있었다. 또한 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 얼굴이 위로 향한 영상일 경우 5.24%의 인식률을 향상시켰고, 결정 단계융합에 의해 추가로 3.34%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 영상 데이터의 저작권 보호를 위하여 원영상의 DC 영역 및 각 주파수 영역에 이진 로고 영상의 주파수 계수를 삽입하는 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 패턴을 인식할 수 있는 인간 시각 시스템으로 인해 기호가 숫자보다 훨씬 더 설득력이 있으므로, 워터마크로 64*64 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용한다. 제안한 워터마크 알고리즘은 로고 영상을 1 레벨 DWT하고, 이 DWT 계수값에 인간시각시스템(HVS: human visual system)을 적용하여 영상의 주파수 영역에 있어서 중요 부분(ROI: region of interest)을 기준으로 삽입한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크 검출시 저작권을 바로 확인할 수 있고, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 ROI를 이용해 삽입함으로써 비가시성과 견고성이 뛰어나다는 장점이 있다.
Kim, Jin;Jeong, Soowoong;Kim, Yong-Ho;Lee, Sangkeun
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권3호
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pp.130-139
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2013
This paper proposes a new approach for enhancing digital images based on red channel information, which has the most analogous characteristics to invisible infrared rays. Specifically, a red channel in RGB space is used to analyze the image contents and improve the visual quality of the input images but it can cause unexpected problems, such as the over-enhancement of reddish input images. To resolve this problem, inter-channel correlations between the color channels were derived, and the weighting parameters for visually pleasant image fusion were estimated. Applying the parameters resulted in significant brightness as well as improvement in the dark and bright regions. Furthermore, simple contrast and color corrections were used to maintain the original contrast level and color tone. The main advantages of the proposed algorithm are 1) it can improve a given image considerably with a simple inter-channel correlation, 2) it can obtain a similar effect of using an extra infrared image, and 3) it is faster than other algorithms compared without artifacts including halo effects. The experimental results showed that the proposed approach could produce better natural images than the existing enhancement algorithms. Therefore, the proposed scheme can be a useful tool for improving the image quality in consumer imaging devices, such as compact cameras.
본 논문에서는 이진 로고영상의 1레벨 DWT(Discrete Wavelet Transform) 계수값을 워터마크로 사용하여 대상영상의 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입하였다. 이것이 본 논문에서 제안한 영상융합이다. 워터마크는 웨이블릿 영역의 동일 주파수 영역에 삽입시 중요 계수들에 삽입된다. 중요 계수는 영상에서 중요한 윤곽선이나 중요 평탄 영역의 정보를 가지고 있다. 워터마크는 절대값이 임계값 이상인 중요계수들에 삽입된다. 강건성을 위해 워터마크의 삽입 가중치로 계수값들의 표준편차를 이용한다. 따라서 제안 기법은 영상에 적응적 기법이며, 워터마크가 삽입된 영상이 절단이나 필터링 또는 압축으로 왜곡되었을 때 제안된 두 가지 검출 알고리즘이 왜곡에 적응적으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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