활용빈도가 많은 항공영상과 같은 광학센서에 기반을 둔 자료의 경우 영상취득과정에서 발생하는 그림자는 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성(consistency)를 훼손하는 주된 원인으로써 원 영상의 영상정보를 훼손하여 영상이 갖는 고유정보를 정확하게 해석 하는데 있어서 제약요소로 작용하며 대상물에 대한 정확한 이해 및 영상정보의 활용을 어렵게 한다. 본 연구는 영상정보의 활용에 있어 광학 센서를 활용한 영상의 취득과정에서 필수적으로 나타나는 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 그림자 영향을 제거하고자 한다. 특히, 영상으로부터 그림자를 제거하기 앞서 필수적으로 선행되는 그림자영역 탐지를 위하여 영상내 그림자 영역의 화소값 특성을 이용하였다. 일반적으로 영상의 컬러를 표현하는 컬러모델 중의 하나이며 색상요소(Hue), 채도요소(Saturation), 명암요소(...
활용빈도가 많은 항공영상과 같은 광학센서에 기반을 둔 자료의 경우 영상취득과정에서 발생하는 그림자는 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성(consistency)를 훼손하는 주된 원인으로써 원 영상의 영상정보를 훼손하여 영상이 갖는 고유정보를 정확하게 해석 하는데 있어서 제약요소로 작용하며 대상물에 대한 정확한 이해 및 영상정보의 활용을 어렵게 한다. 본 연구는 영상정보의 활용에 있어 광학 센서를 활용한 영상의 취득과정에서 필수적으로 나타나는 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 그림자 영향을 제거하고자 한다. 특히, 영상으로부터 그림자를 제거하기 앞서 필수적으로 선행되는 그림자영역 탐지를 위하여 영상내 그림자 영역의 화소값 특성을 이용하였다. 일반적으로 영상의 컬러를 표현하는 컬러모델 중의 하나이며 색상요소(Hue), 채도요소(Saturation), 명암요소(Intensity)을 사용하는 HSI 컬러모델을 이용하였으며 영상처리에 있어 색상요소 및 채도요소만을 이용하여 명암요소의 영향을 둔감시키는 경우 그림자의 영향을 감소시킬 수 있다는 사실(전병태, 1994)에 착안하여 HSI모델의 각 요소 중 명암요소에 대한 특성을 이용하였다. 또한, 유사한 명암요소들을 군집화하는 알고리즘을 제시하여 영상내 유사 명암요소를 갖는 화소들을 군집화 함으로써 그림자 영역으로 추정되는 그룹을 추출하고 그림자 경계를 추출하였으며, 추출된 그림자 경계 영상 및 원 영상에 대한 RGB 영상으로부터 퓨리어 변환을 수행한 후 원영상의 RGB 컬러 정보를 복원함으로써 그림자를 제거하는 방법을 제시함으로써 궁극적으로는 그림자 영향에 기인한 영상의 왜곡 보정을 통한 정확하고 효율적인 지상판독 자료를 제공하고자 한다.
활용빈도가 많은 항공영상과 같은 광학센서에 기반을 둔 자료의 경우 영상취득과정에서 발생하는 그림자는 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성(consistency)를 훼손하는 주된 원인으로써 원 영상의 영상정보를 훼손하여 영상이 갖는 고유정보를 정확하게 해석 하는데 있어서 제약요소로 작용하며 대상물에 대한 정확한 이해 및 영상정보의 활용을 어렵게 한다. 본 연구는 영상정보의 활용에 있어 광학 센서를 활용한 영상의 취득과정에서 필수적으로 나타나는 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 그림자 영향을 제거하고자 한다. 특히, 영상으로부터 그림자를 제거하기 앞서 필수적으로 선행되는 그림자영역 탐지를 위하여 영상내 그림자 영역의 화소값 특성을 이용하였다. 일반적으로 영상의 컬러를 표현하는 컬러모델 중의 하나이며 색상요소(Hue), 채도요소(Saturation), 명암요소(Intensity)을 사용하는 HSI 컬러모델을 이용하였으며 영상처리에 있어 색상요소 및 채도요소만을 이용하여 명암요소의 영향을 둔감시키는 경우 그림자의 영향을 감소시킬 수 있다는 사실(전병태, 1994)에 착안하여 HSI모델의 각 요소 중 명암요소에 대한 특성을 이용하였다. 또한, 유사한 명암요소들을 군집화하는 알고리즘을 제시하여 영상내 유사 명암요소를 갖는 화소들을 군집화 함으로써 그림자 영역으로 추정되는 그룹을 추출하고 그림자 경계를 추출하였으며, 추출된 그림자 경계 영상 및 원 영상에 대한 RGB 영상으로부터 퓨리어 변환을 수행한 후 원영상의 RGB 컬러 정보를 복원함으로써 그림자를 제거하는 방법을 제시함으로써 궁극적으로는 그림자 영향에 기인한 영상의 왜곡 보정을 통한 정확하고 효율적인 지상판독 자료를 제공하고자 한다.
The aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple objectas like car to graphy and ground covercl assification,also in asocial object as like the cityplan, environment,disaster,...
The aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple objectas like car to graphy and ground covercl assification,also in asocial object as like the cityplan, environment,disaster,transportation etc.and moreover of ferinweb to service asacommercial object. However,the shadow which includes when taking the photos makes atrouble to interpret the ground information, and alsousers, whoneed the photo in their field task,have are striction. Generally the shadow occursby the building and surface to pography, and the detail causeis by changing of the illumination in an area. Therefore,itmisses a daylight component from the two illuminant components which are daylight and at mospher eairlight. With the improvement of computer several softwares have introduced about the imageprocessing and simply users can use the software in their fields, but the tool of removing shadow is not including in the software so it needs to study and develop constantly. Also,unlike the conventional methods which need the many data,it needs to chooseas impleprocedure to remove the shadow. This study is focused on detecting shadowing area and removing shadow form images. Especially, HSI color model,which is consisted by Hue,Saturation and Intensity and the Intensity data are used in this paper, is used for detecting shadowing area and Fourier transformation method isused for removing shadow.Also the algorism that clustering the intensity value for detecting shadowing area,is presented.Then,themain focus of this study issupport the ground identification datathrough thecorrection of imagedistortion cause of shadows.
The aerial photos is using to get the information around our spatial environment and it increases by geometric progression in many fields. The aerial photos need in a simple objectas like car to graphy and ground covercl assification,also in asocial object as like the cityplan, environment,disaster,transportation etc.and moreover of ferinweb to service asacommercial object. However,the shadow which includes when taking the photos makes atrouble to interpret the ground information, and alsousers, whoneed the photo in their field task,have are striction. Generally the shadow occursby the building and surface to pography, and the detail causeis by changing of the illumination in an area. Therefore,itmisses a daylight component from the two illuminant components which are daylight and at mospher eairlight. With the improvement of computer several softwares have introduced about the imageprocessing and simply users can use the software in their fields, but the tool of removing shadow is not including in the software so it needs to study and develop constantly. Also,unlike the conventional methods which need the many data,it needs to chooseas impleprocedure to remove the shadow. This study is focused on detecting shadowing area and removing shadow form images. Especially, HSI color model,which is consisted by Hue,Saturation and Intensity and the Intensity data are used in this paper, is used for detecting shadowing area and Fourier transformation method isused for removing shadow.Also the algorism that clustering the intensity value for detecting shadowing area,is presented.Then,themain focus of this study issupport the ground identification datathrough thecorrection of imagedistortion cause of shadows.
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