본 논문은 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assist System, ADAS) 및 자율주행자동차 등에 영상 정보를 제공하는 자동차용 열상카메라를 개발하고 그 영상의 디테일을 향상하기 위한 개선된 기법을 제안한다. 열상카메라는 온도 측정과 야간 영상 확보 등을 목적으로 의료, 산업, 군수 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 스마트자동차에서는 야간 영상 확보를 위하여 적용되고 있다. 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차 등의 영상 센서로 활용되기 위해서는 객체인식이 가능한 수준의 영상 해상도 및 디테일이 요구된다. 본 논문에서는 자동차에 적용 가능한 $640{\times}480$ 해상도의 열상카메라를 개발하고 영상의 디테일을 향상하기 위한 BDE(Block-Range Detail Enhancement) 기법을 적용한다. 다양한 주행 환경에서 얻어지는 영상 디테일을 향상하기 위하여 대상 픽셀과 주변 8개의 픽셀 간의 Block-Range 값을 계산하여 5단계로 구분하고 각기 다른 Factor를 가감하도록 함으로써 활용도가 높은 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개선된 기법은 130mK의 온도 차이까지 구분함으로써 영상의 어두운 부분도 상대적으로 세밀하게 구분하며, 영상의 밝은 부분과 어두운 부분 모두에서 고른 디테일 향상을 보여준다. 개발된 열상카메라와 디테일 향상 기법을 실차에 적용하고 시험하여 제안된 기법의 개선된 결과를 제시한다.
본 논문은 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assist System, ADAS) 및 자율주행자동차 등에 영상 정보를 제공하는 자동차용 열상카메라를 개발하고 그 영상의 디테일을 향상하기 위한 개선된 기법을 제안한다. 열상카메라는 온도 측정과 야간 영상 확보 등을 목적으로 의료, 산업, 군수 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 스마트자동차에서는 야간 영상 확보를 위하여 적용되고 있다. 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차 등의 영상 센서로 활용되기 위해서는 객체인식이 가능한 수준의 영상 해상도 및 디테일이 요구된다. 본 논문에서는 자동차에 적용 가능한 $640{\times}480$ 해상도의 열상카메라를 개발하고 영상의 디테일을 향상하기 위한 BDE(Block-Range Detail Enhancement) 기법을 적용한다. 다양한 주행 환경에서 얻어지는 영상 디테일을 향상하기 위하여 대상 픽셀과 주변 8개의 픽셀 간의 Block-Range 값을 계산하여 5단계로 구분하고 각기 다른 Factor를 가감하도록 함으로써 활용도가 높은 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개선된 기법은 130mK의 온도 차이까지 구분함으로써 영상의 어두운 부분도 상대적으로 세밀하게 구분하며, 영상의 밝은 부분과 어두운 부분 모두에서 고른 디테일 향상을 보여준다. 개발된 열상카메라와 디테일 향상 기법을 실차에 적용하고 시험하여 제안된 기법의 개선된 결과를 제시한다.
In this paper, the development of an automotive thermal imaging camera providing image information for ADAS (Advanced Driver Assist System) and autonomous vehicles is described and an improved technique to enhance the details of the image is proposed. Thermal imaging cameras are used in various fiel...
In this paper, the development of an automotive thermal imaging camera providing image information for ADAS (Advanced Driver Assist System) and autonomous vehicles is described and an improved technique to enhance the details of the image is proposed. Thermal imaging cameras are used in various fields, such as the medical, industrial and military fields, for the purpose of temperature measurement and night vision. In automobiles, they are utilized for night vision systems. For their utilization in ADAS and autonomous vehicles, appropriate image resolution and enhanced detail are required for object recognition. In this study, a $640{\times}480$ resolution thermal imaging camera that can be applied to automobiles is developed and the BDE (Block-Range Detail Enhancement) technique is applied to improve the details of the image. In order to improve the image detail obtained in various driving environments, the block-range values between the target pixel and the surrounding 8 pixels are calculated and classified into 5 levels. Then, different factors are added or subtracted to obtain images with high utilization. The improved technique distinguishes the dark part of the image by the resulting temperature difference of 130mK and shows an improvement in the fine detail in both the bright and dark parts of the image. The developed thermal imaging camera using the improved detail enhancement technique is applied to a test vehicle and the results are presented.
In this paper, the development of an automotive thermal imaging camera providing image information for ADAS (Advanced Driver Assist System) and autonomous vehicles is described and an improved technique to enhance the details of the image is proposed. Thermal imaging cameras are used in various fields, such as the medical, industrial and military fields, for the purpose of temperature measurement and night vision. In automobiles, they are utilized for night vision systems. For their utilization in ADAS and autonomous vehicles, appropriate image resolution and enhanced detail are required for object recognition. In this study, a $640{\times}480$ resolution thermal imaging camera that can be applied to automobiles is developed and the BDE (Block-Range Detail Enhancement) technique is applied to improve the details of the image. In order to improve the image detail obtained in various driving environments, the block-range values between the target pixel and the surrounding 8 pixels are calculated and classified into 5 levels. Then, different factors are added or subtracted to obtain images with high utilization. The improved technique distinguishes the dark part of the image by the resulting temperature difference of 130mK and shows an improvement in the fine detail in both the bright and dark parts of the image. The developed thermal imaging camera using the improved detail enhancement technique is applied to a test vehicle and the results are presented.
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제안 방법
1) 자동차에서 요구하는 방수, 충격, 진동 특성을 만족하도록 ES95400, ES96200 규격에 부합하는 영상카메라 모듈을 설계하고 개발하였다. 자동차 규격에서 특별한 시험방법을 지정하지 않은 항목들은 Mil-std810 군용 규격을 준용하여 시험하였다.
2) 640x480 해상도를 갖는 적외선 센서 출력 영상의 디테일을 향상하기 위하여 BDE 기법을 적용하고 개선된 효과를 검증하였다. 표준 테스트 패턴에서 130mK 온도 차이까지 구분이 가능하였다.
ADAS 및 자율주행자동차 등에서 활용하기 위한 원적외선 방식의 열상카메라를 개발하고 디테일 향상을 위한 개선된 기법을 적용하였다. 실차 시험을 통하여 개선된 효과를 검증하였으며, 요구 성능과 가격을 만족함으로써 상용화 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 열영상의 디테일 향상을 위해서 기준 픽셀과 주변 8개 픽셀 간의 Block-Range를 계산하여 이를 반영하였다. Block-Range는 적절한 보정 Factor를 대입하기 위한 영역 구분을 의미한다.
대상 데이터
본 논문에서 개발된 자동차용 열상카메라는 라디에이터 그릴에 장착되는 Uncooled 타입의 Amorphous Silicon Microbolometer 방식의 센서를 사용하였다. 상용화 가능한 가격과 최소 사양을 고려하여 8-14um의 Spectral Band를 갖는 VGA급 640x480 해상도로 결정하였다.
상용화 가능한 가격과 최소 사양을 고려하여 8-14um의 Spectral Band를 갖는 VGA급 640x480 해상도로 결정하였다. 센서 해상도와 요구되는 영상 특성을 고려하여 수평 19.4도, 수직 14.7도의 FOV를 갖는 렌즈시스템을 설계하고 제작하였다. 렌즈 전면부에는 실차에 장착되는 위치 특성을 반영하여 내충격 윈도우를 장착하였고 영상 출력 및 통신 방식은 자동차 규격을 따른다.
데이터처리
개발된 카메라 모듈과 디테일 향상 기법을 적용하여 열상카메라 알고리즘 시험에 사용되는 200mK 표준 테스트 패턴을 이용하여 시험 및 검증을 수행하였다.
이론/모형
1) 자동차에서 요구하는 방수, 충격, 진동 특성을 만족하도록 ES95400, ES96200 규격에 부합하는 영상카메라 모듈을 설계하고 개발하였다. 자동차 규격에서 특별한 시험방법을 지정하지 않은 항목들은 Mil-std810 군용 규격을 준용하여 시험하였다.
성능/효과
3) 실장 시험을 통하여 디테일 향상 효과로 인하여 도로 상의 다양한 객체 인식이 가능한 영상을 확보할 수 있음을 확인하였다.
10은 실차 주행 시험을 통하여 확보한 다양한 영상을 보여준다. 보행자, 노면표시, 전방차량 및 다양한 도로 상의 물체들에 대한 영상을 명확히 얻을 수 있음을 알 수 있으며, ADAS에서 요구하는 수준의 영상 해상도와 디테일을 확인 할 수 있었다.
ADAS 및 자율주행자동차 등에서 활용하기 위한 원적외선 방식의 열상카메라를 개발하고 디테일 향상을 위한 개선된 기법을 적용하였다. 실차 시험을 통하여 개선된 효과를 검증하였으며, 요구 성능과 가격을 만족함으로써 상용화 가능성을 확인하였다.
제안된 디테일 향상 기법은 어두운 영역은 더 세밀하게 표현하여 물체들 간의 구분이 가능하게 하고, 반대로 밝은 영역은 덜 세밀하게 표현하도록 고안되었다. 이를 통하여 영상의 에지가 강조되도록 하여 최적화된 영상을 얻을 수 있도록 하였다.
후속연구
따라서 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차에 적용되는 열상카메라에는 자동차에서 요구되는 내구성과 신뢰성, 상용화 가능한 가격 범위에서 적절한 고해상도 및 영상의 디테일을 향상할 수 있는 기법이 요구된다.
차후 영상 처리 및 패턴 인식 알고리즘을 적용하여 사람, 동물, 차량, 표지판 등을 인식하여 선택적으로 정보를 제공하는 후속 연구를 통하여 상용화가 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
열상카메라가 최근 다양한 분야로의 활용이 증가되고 있는 이유는?
열상카메라는 물체에서 방사하는 적외선을 검지하여 영상으로 변환하는 센서로써 국방, 보건의료, 산업현장, 연구, 보안 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 센서의 성능 향상과 가격 인하 등 기술적 요인으로 인하여 다양한 분야로의 활용이 증가하고 있다. 자동차 분야에서도 야간 주행 시의 안전도 향상을 위하여 전방의 열영상을 제공하는 Night Vision System[1]이 지속적으로 상용화되고 있다.
열상카메라란?
열상카메라는 물체에서 방사하는 적외선을 검지하여 영상으로 변환하는 센서로써 국방, 보건의료, 산업현장, 연구, 보안 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 센서의 성능 향상과 가격 인하 등 기술적 요인으로 인하여 다양한 분야로의 활용이 증가하고 있다.
자동차 분야에서도 야간 주행 시의 안전도 향상을 위하여 전방의 열영상을 제공하는 시스템은?
최근에는 센서의 성능 향상과 가격 인하 등 기술적 요인으로 인하여 다양한 분야로의 활용이 증가하고 있다. 자동차 분야에서도 야간 주행 시의 안전도 향상을 위하여 전방의 열영상을 제공하는 Night Vision System[1]이 지속적으로 상용화되고 있다.
참고문헌 (7)
T. Tsuji, H. Hattori, M. Watanabe, N. Nagaoka, " Development of night-vision system", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 3, no. 3, pp. 203-209, Sep. 2002 DOI: https://doi.org/10.1109/TITS.2002.802927
Tsz-Ho Yu, Yiu-Sang Moon, Jiansheng Chen, Hung-Kwan Fung, Hoi-Fung Ko and Ran Wang, "An Intelligent Night Vision System for Automobiles", MVA2009 IAPR Conference on Machine Vision Applications, pp. 505-508, May, 2009.
Ms. Shweta Tyagi, Mr. Hemant Amhia., Mr. Shivdutt Tyagi, "Comparative Study of Image Enhancement and Analysis of Thermal Images Using Image Processing and Wavelet Techniques", IJCER, vol. 03, no. 4, pp. 32-38, April, 2013.
Lo Tzer Yuan, Sim Kok Swee, Tso Chih Ping, "Infrared Image Enhancement Using Adaptive Trilateral Contrast Enhancement", Pattern Recognition Letters 54, pp. 103-108, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.011
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Chao Zuo, Qian Chen, Ning Liu, Jianle Ren, Xiubao Sui, "Display and detail enhancement for high-dynamic-range infrared images", Optical Engineering, vol. 50, no. 12, 127401, December, 2011. DOI: https://doi.org/10.1117/1.3659698
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