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수중드론을 활용한 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정에 대한 연구
A Study on Underwater Camera Image Correction for Ship Bottom Inspection Using Underwater Drone 원문보기

한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.20 no.4, 2019년, pp.186 - 192  

하연철 (부산대학교 선박해양플랜트기술연구원) ,  박준모 (동명대학교 전자및의용공학부)

초록
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일반적으로 운항 중인 선박이나 건조 중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물들이 부착된다. 이러한 현상으로 인해 선박 표면의 거칠기가 증가하여 선박속도의 손실이 발생하게 되고 결과적으로 경제적 손실 및 환경오염 등의 발생을 초래하게 된다. 본 연구에서는 선박 선저에 부착된 해양생물 및 선저 상태를 검사하는 수중드론 등의 카메라 영상을 획득/활용한다. 획득된 해당 영상은 관리자 육안확인에 의해 해양 생물들에 따른 거칠기 등을 판단하게 된다. 이에 영상을 보정하는 필터 알고리즘을 원본 영상에 적용함으로써 해양 생물들 부착 여부 등에 대한 올바른 판단에 도움을 줄 수 있다. 수중 영상의 보정 알고리즘에는 다양한 필터가 필요하며, 어두운 수중 환경에 맞는 조명이 판단에 많은 영향을 미치므로 조명의 밝기 정도에 따른 해양 생물 부착 여부 판단에 대한 내용도 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 보정 알고리즘 및 각 알고리즘별 조명 밝기에 따른 연구테스트 결과는 많은 분야에 적용 가능할 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In general, many marine organisms are attached to the bottom of a ship in operation or a ship in construction. Due to this phenomenon, the roughness of the ship surface increases, resulting in loss of ship speed, resulting in economic losses and environmental pollution. This study acquires / utilize...

주제어

#선저검사   #수중드론   #난반사 보정 알고리즘   #수중 조명  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 수중드론을 활용한 수중 영상의 보정 알고리즘 기법 및 해당 기법별 수중 조명 밝기 차이에 따른 연구 및 테스트를 통해 수중에서 획득한 영상의 식별성 제고를 위한 방법 적용에 대해 소개하려고 한다.
  • 본 논문에서는 선박의 선저검사용 수중드론 및 수중 카메라에서 추출한 영상에 대한 난반사 보정 알고리즘 기법들에 대해서 구현 및 테스트 하였다. 또한 바다 속 환경에서 수집하는 영상 확인의 주요 변수가 될 수 있는 카메라와 객체간 거리, 해당 객체 촬영 시 적용한 수중 조명의 밝기 값을 활용한 테스트를 실시하였다.

가설 설정

  • 본 케이스에서는 카메라와 해당 객체 간 거리는 1m로 가정하였으며, 난반사 보정 알고리즘 필터로는 median과 sharpen을 사용하였다. Table 2는 각 알고리즘 필터에 해당하는 수중 조명 밝기별 PSNR 결과 값이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
수중 카메라 영상에 난반사 보정 알고리즘 기법을 적용한 뒤 테스트를 했을 때 어떤 결과를 얻을 수 있는가? 테스트 결과 다양한 바다 환경에 모두 맞출 수 없다는 한계를 발견할 수 있었으나, 여러 가지 알고리즘 필터의 적용과 조명의 밝기에 따른 각 알고리즘 필터의 적용 결과 및 특성을 알 수 있었으며, 거리와 수중 조명 밝기 기준이 우수한 수중의 영상 획득에 반드시 필요한 변수임을 이해할 수 있었다. 이에, 향후에는 물리적으로 우수한 품질을 보장하는 카메라와 보다 다양한 조건의 수중 조명의 환경에서 테스트를 실시한다면 더 구체적인 수중 환경에서의 영상 획득 및 보정에 관한 연구가 될 수 있을 것으로 사료된다.
speckle은 무엇인가? 난반사 보정을 위한 다양한 필터 중 median, homomorphic, sharpen filter를 사용하였다. 영상 질의 저하를 가져오는 요인으로 여러 가지 잡음이 존재하는데 그 중 가장 큰 여향을 미치는 것인 speckle이다. coherent source와 noncoherent detector에서 얻어지는 신호에서 상대적인 위상 중첩에 의한 얼룩무늬 패턴이 다.
영상 필터중 sharpening 필터의 특징은 무엇인가? sharpening은 날카로운 느낌(객체의 윤곽이 두렷하게 구분되는)이 나도록 영상을 변경하는 필터링 기법이다. 블러링을 적용하여 부드러워진 영상을 활용해, 반대로 날카로운 영상을 생성하는 방식을 사용하고 있다[2-6].
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참고문헌 (7)

  1. Yong Sun Kim, Duk Oon Lee, and Jong Beom Ra, "Subjective Quality Enhancement in 2D B-mode Ultrasound Images", Proceedings of the 17th Workshop on Image Processing and Understanding, 2005 (in Korean). 

  2. N. Limare, J.L. Lisani, J.M. Morel, A.B. Petro, and C. Sbert, "Simplest Color Balance", Image Processing On Line, 2011. 

  3. G. Bianco, M. Muzzupappa, F. Bruno, R. Garcia, and L. Neumann, "A New Color Correction Method for Underwater Imaging", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol XL-5/W5, 2015. 

  4. Kim Han Bo ram, "Implementation and Per formance Comparison of Automatic White Correction Algorithm", Master's Thesis, Chungnam National University, 2012 (in Korean). 

  5. Seo Yun Su, "Design and Implementation of Underwater Diffuse Compensation System for Digital Image Processing Kiba," Master's Thesis, Incheon University, 2013 (in Korean). 

  6. Lee Hyun Suk, "A Study on Real-World Pho tography of Underwater Photography", Master's Thesis, Kyungsung University, 2000 (in Korean). 

  7. Wikipedia, https://ko.wikipedia.org/wiki/최대_신호_대_잡음비 

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