[논문]디지털 영상처리기법를 이용한 멀티빔 음향측심기의 음압자료 향상 연구

최혜원; 김두표

doi:10.21289/ksic.2023.26.1.133

[국내논문] 디지털 영상처리기법를 이용한 멀티빔 음향측심기의 음압자료 향상 연구
A Study of Improve on a Backscatter Data of Multibeam Echo-sounder Using Digital Image Processing 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.26 no.1, 2023년, pp.133 - 141

최혜원 (동의과학대학교 공간정보지적과) , 김두표 (부산과학기술대학교 드론공간정보과)

Abstract ▼ AI-Helper

Accurate measurement of seafloor topography plays a crucial role in developing marine industries such as maritime safety, resource exploration, environmental protection, and coastal management. The seafloor topography is constructed using side scan sonar (SSS) and single beam echosounder (SBES) or multibeam echosounder (MBES), which transmit and receive ultrasound waves through a device attached to a marine survey vessel. However, the use of a sonar system is affected by noise pollution areas, and the single beam has a limited scope of application. At the same time, the multibeam is mainly applicable for depth observation. For these reasons, it is difficult to determine the boundaries and areas of seafloor topography. Therefore, this study proposes a method to improve the backscatter data of multibeam echosounder, which has a relationship with the seafloor quality, by using digital image processing to classify the shape of the underwater surface.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1 Study workflow
그림 Fig. 2 Work flow for data correction processing
그림 Fig. 3 0.1mPixel
그림 Fig. 4 1m Pixel
그림 Fig. 5 5m Pixel
그림 Fig. 6 Seafloor topography
그림 Fig. 7 Image mosaic
표 Table 1. Results of image classification according to intensity of backscatter data
그림 Fig. 8 Morphological opening processed image
그림 Fig. 9 Histogram of morphology image
그림 Fig. 10 Histogram of equalization image
그림 Fig. 11 Binary image
그림 Fig. 12 Gradient map
그림 Fig. 14 Comparison of boundary lines between extracted from binary image and sea floor map
그림 Fig. 13 Extracted boundary line, having greater than 5% gradient
그림 Fig. 15 Comparison of boundary lines between extracted from binary image and gradient map

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 멀티빔 음향측심기로 취득된 해저면 탐사자료와 부가적으로 기록되는 음압자료를 이용 하여 해저면 지형을 분류하고 경계와 면적을 추출 한 연구이다. 정확도 검증을 위하여 실제 해저면 측량 후 제작된 3차원 지형을 디지타이징 하고 취득된 음압자료를 영상화하여 디지털 영상처리한 데이터와 비교한 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
하지만 멀티 빔 음향측심기는 주로 수심 관측, 해저면의 형상정보 추출, 그리고 해저표층 분류 등의 목적으로 만 활용되어 왔다. 이에 본 연구는 멀티빔 음향측 심기의 후방산란 음압자료를 이용하여 생성된 영 상을 디지털 영상처리 기법을 바탕으로 보정하여 해저면 형상의 분류 정밀도를 높이고자 하였다. 전체적인 흐름은 Fig.

제안 방법

본 연구는 멀티빔 음향측심기 beam의 입사각 에 따라 후방산란 강도가 달라지는 특성으로 발생 하는 노이즈를 보정하여 후방산란 영상을 개선하였다. 일반적으로 후방산란 강도의 특성은 항적라 인의 직하방 픽셀 값이 높은 값으로 생성된다.
그러나 해저지형 경계 의 신뢰도를 정성적으로 판단하는 것은 가능하다. 본 연구에서 해저지형 분류의 정확성을 알아보기 위하여 지귀도 부근의 해저지형자료를 이용하여 비교하였다. 평탄한 지역에서 급격하게 경사가 변화한다면 해저지형이 변화한다고 가정을 하였으 며, 경사도가 높은 지역의 경계를 디지타이징 하 여 분류된 영상과 비교하였다.
셋째 해저면 분류의 정확도를 높이기 위하여 전처리된 음압자료를 각종 연산자를 적용하여 모 폴로지 기법, 히스토그램 평활화 등을 통해 디지 털 영상처리를 수행하였다. 경사도가 높은 지역의 경계를 디지타이징 하여 분류된 영상과 지형도와 비교 결과 추출된 영상의 외곽선은 경사도에 비하 여 유연하게 생성된 것을 알 수 있었다.
본 연구는 멀티빔 음향측심기로 취득된 해저면 탐사자료와 부가적으로 기록되는 음압자료를 이용 하여 해저면 지형을 분류하고 경계와 면적을 추출 한 연구이다. 정확도 검증을 위하여 실제 해저면 측량 후 제작된 3차원 지형을 디지타이징 하고 취득된 음압자료를 영상화하여 디지털 영상처리한 데이터와 비교한 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.

대상 데이터

음압 모자익 영상화 작업은 멀티빔 전용 처리 프로그램인 Caris Hips & Sips를 이용하여 제작 하였으며, 국내에서 사용되고 있는 Simrad 사의 EM3002 멀티빔 음향측심기를 대상으로 연구를 수행하였다.
취득된 자료는 제주특별자치도 지귀도 인근 해 역으로 암반과 비암반의 구성이 적절하게 구성되 어 있어 분류가 용이할 것으로 판단되어 선정하였 으며. 1m급의 단위격자로 제작하여 8bit의 그레이 스케일로 영상화하였다.

데이터처리

이 를 개선하기 위하여 항적라인의 직하방 픽셀 값을 상용프로그램 CARIS HIPS & SIPS를 사용하여 삭 제하였다

이론/모형

음압자료의 개선을 위해 다양한 디지털 영상처 리 기법을 활용하였으며. 객체의 특징을 추출하고 분리하는데 가장 많이 사용하는 영상처리 방법인 모폴로지 기법을 먼저 수행하였다. 잡음 성분이나 작은 돌기와 같은 단일 화소 물체들을 제거하는 개방 연산을 사용하여 영상의 불필요한 잡음을 제 거하였으며.
2 는 해저지형자료로 제작하는 과정 중 취득된 자료 의 보정과정을 나타내었다. 본 연구에 이용되는 3 차원 해저지형도 및 음압영상 모자이크의 경우 일 반적인 상용프로그램과 호환을 고려하여 Geo-Tiff 형식으로 제작하였다.
음압자료의 개선을 위해 다양한 디지털 영상처 리 기법을 활용하였으며. 객체의 특징을 추출하고 분리하는데 가장 많이 사용하는 영상처리 방법인 모폴로지 기법을 먼저 수행하였다.

성능/효과

셋째 해저면 분류의 정확도를 높이기 위하여 전처리된 음압자료를 각종 연산자를 적용하여 모 폴로지 기법, 히스토그램 평활화 등을 통해 디지 털 영상처리를 수행하였다. 경사도가 높은 지역의 경계를 디지타이징 하여 분류된 영상과 지형도와 비교 결과 추출된 영상의 외곽선은 경사도에 비하 여 유연하게 생성된 것을 알 수 있었다.
둘째, 재료에 따른 음압값을 분류하기 위해 다 양한 임계값을 적용하였을 때 이미지 노이즈로 인 해 특정 임계값에 따라 해저지형을 명확하게 분류 하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 이미지 노 이즈를 제거하기 위해서는 형태학적 기법과 같은 이미지 필터링을 먼저 적용해야 한다는 것을 알 수 있었다.
또한 격자의 크기가 큰 경우 (5m) 분류 중 공간 해상도 손실로 인해 정확한 데이터를 얻을 수 없는 것으로 나 타났다. 따라서 공간 해상도 및 음압 값의 손실을 고려하여 단위 격자 적절한 크기를 고려해야 하며, 단위 격자 적정 크기는 1m에서 2m 사이 임 을 알수 있었다.
둘째, 재료에 따른 음압값을 분류하기 위해 다 양한 임계값을 적용하였을 때 이미지 노이즈로 인 해 특정 임계값에 따라 해저지형을 명확하게 분류 하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 이미지 노 이즈를 제거하기 위해서는 형태학적 기법과 같은 이미지 필터링을 먼저 적용해야 한다는 것을 알 수 있었다.
1m) 일부 지역의 측심 밀도 변화 로 인해 대푯값이 왜곡되고 중간 압력 값이 손실 되는 현상이 있음을 알 수 있었다. 또한 격자의 크기가 큰 경우 (5m) 분류 중 공간 해상도 손실로 인해 정확한 데이터를 얻을 수 없는 것으로 나 타났다. 따라서 공간 해상도 및 음압 값의 손실을 고려하여 단위 격자 적절한 크기를 고려해야 하며, 단위 격자 적정 크기는 1m에서 2m 사이 임 을 알수 있었다.
첫째, 멀티빔 음향측심기의 음압값을 이용하여 모자이크영상의 제작 시 단위 격자의 크기가 너무 미세한 경우 (0.1m) 일부 지역의 측심 밀도 변화 로 인해 대푯값이 왜곡되고 중간 압력 값이 손실 되는 현상이 있음을 알 수 있었다. 또한 격자의 크기가 큰 경우 (5m) 분류 중 공간 해상도 손실로 인해 정확한 데이터를 얻을 수 없는 것으로 나 타났다.

후속연구

향후 음압자료에 대한 분석 후 보다 체계적인 연구를 수행한다면 해저면 형상에 대한 연안 해역 기본도 형태로 제작할 수 있으며 멀티빔 음향측심 기를 이용한 수심측량을 비롯한 다양한 해양탐사 에 활용될 것으로 사료된다. 또한 해양, 지질, 수 산, 양식, 해상 안전 등 다양한 분야의 활용이 가 능할 것으로 기대된다.
해저지형은 직접측량이 어려우므로 정확도의 신 뢰도 검증에 한계가 있다. 그러나 해저지형 경계 의 신뢰도를 정성적으로 판단하는 것은 가능하다.
향후 음압자료에 대한 분석 후 보다 체계적인 연구를 수행한다면 해저면 형상에 대한 연안 해역 기본도 형태로 제작할 수 있으며 멀티빔 음향측심 기를 이용한 수심측량을 비롯한 다양한 해양탐사 에 활용될 것으로 사료된다. 또한 해양, 지질, 수 산, 양식, 해상 안전 등 다양한 분야의 활용이 가 능할 것으로 기대된다.

참고문헌 (7)

C. S. Lee, "underwater acoustic imaging", Jipmoon,？1999.
Y. S. Park, "Current status of offshore multi-beam acoustic exploration technology and domestic？and international projects", Chungnam University？Marine Research institute Symposium, Vol. 14,？pp. 85-104, (2006).
S. B. Kim, "A Study on Extraction of Acoustic？Seafloor Sediments Classification Parameters", Master's dissertation, Donga University, (2007).
Y. S. P ark, S. J. Lee, W. J. Seo, G. S. Gong,？H. S. Han, S. C. Park, "Surficial Sediment？Classification using Backscattered Amplitude？Imagery of Multibeam Echo Sounder(300 kHz)",？Economic and Environmental Geology, Vol. 41？No. 6, pp. 747-767, (2008).
J. M. Kim, "Real Time Hand Shape Recognition？using Edge Orientation Histogram", Master's？dissertation, Chonnam National University, (2004).
J. W. Lee, S. H. Hong, "Histogram Equalization？based on Differential Compression for Image？Contrast Enhancement", Journal of broadcast？engineering, Vol. 19, no. 1, pp. 96-108, (2014).

원문보기 상세보기
K. A. Shin, "Counting the Number of Vehicles？and Parking Area Detection by Morphology and？Histogram Analysis", Master's dissertation, Hanbat？National University, (2007).

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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