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문제 정의
- 본 논문에서는 가시광선이 있는 밝은 곳에서 촬영한 열화상 영상뿐만 아니라 가시광선이 없는 어두운 곳에서 촬영한 열화상 영상도 물체의 윤곽선을 개선하는 새로운 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 디지털 영상처리에서 폭넓게 사용되는 에지 검출(edge detection) 방법을 이용하여 열화상 카메라의 영상을 개선하여 유사 색상으로 표현된 열화상 영상에서 물체를 쉽게 구별할 수 있게 하는 간단하고 효과적인 새로운 방법을 제안한다.
- 본 논문에서는 최근에 일반 사용자들도 점차 폭넓게 사용하고 있는 열화상 카메라의 영상을 개선하는 간단하고 효과적인 새로운 방법을 제안했다. 열화상 카메라의 영상은 물체가 스스로 발산하는 적외선의 세기에 따라 유사 색상으로 표현되므로 물체간 적외선의 세기가 비슷한 경우 물체의 구분이 없게 된다.
- 열화상 카메라의 영상은 물체가 스스로 발산하는 적외선의 세기에 따라 유사 색상으로 표현되므로 물체간 적외선의 세기가 비슷한 경우 물체의 구분이 없게 된다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 물체의 윤곽선을 추출하여 열화상 영상과차분하여 합성하였다. 결과 영상은 제안한 방법이 기존의 MSX 영상 개선보다 우수함을 나타냈다.
- 또한 이 영상은 앞에서 언급된 MSX 처리로도 전혀 개선이 안되었다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 앞에서와 마찬가지로 적외선 영상에서 에지 검출을 하여 윤곽선을 추출하였다. Fig.
가설 설정
- 온도가 높은 선풍기 모터 부분만 노랑색과 빨강색 등으로 열화상 영상에는 보여진다. 따라서 Fig 10(b) 영상만 봐서는 무슨 물체인지 식별하는 것이 대단히 어렵다. 이 영상을 라플라시안 연산 처리를 한 윤곽선으로 개선한 영상 Fig.
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