[논문]모폴로지 기법과 보완된 DSP를 이용한 레이더 영상에서의 물체 추출

최선아; 김도현; 강동구; 차의영

모폴로지 기법과 보완된 DSP를 이용한 레이더 영상에서의 물체 추출
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최선아 (부산대학교 일반대학원 전자계산학과) , 김도현 (부산대학교 일반대학원 전자계산학과) , 강동구 (부산대학교 일반대학원 전자계산학과) , 차의영 (부산대학교 일반대학원 전자계산학과)

본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.

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문제 정의

레이다 영상은 2차원 평면이기에 직교좌표상에서의 평면극좌표계를 사용하여 실이미지와의 오차를 줄이고자 했다. 분해능이 0.
본 논문에서는 먼저 전처리 과정으로 레이더 영상의 차 영상을 추출한 후, 모폴로 지 연산과 레이블링 연산을 적용시켜 섬이나 데이터 변화에 의한 잡영을 효율적으로 제거한 뒤, 움직임 값 즉, 픽셀 차가 threshold 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 물체를 추적하고자 한다 [1][3].

제안 방법

이 경우 물체의 특징점 자체가 없어지므로 레이블링보다는 움직임의 변화를 확연히 알 수 있는 차영상 기법을 사용하기로 했다. 각 프레임마다 영상 전체가 흔들리는 문제점이 있으나 이전 프레임의 정보를 기억해서 현 프레임과의 차영 상을 구해 그 Object의 움직임이 클 경우에만 배영역으로 추출했다. 아래 식의 이용하여 차 영상의 이미지를 구 한다 [2][3].
데이터 용량이 큰 레이더 영상에 대한 시간 단축을 위해 전처리 과정을 거쳐 데이터 파일을 순차적으로 읽지 않고 약간의 데이터 손실을 감수하고 일정한 간격으로 데이터를 읽어들였다. 이는 Object의 움직임을 보다 확실하게 나타낸다.
데이터 용량이 큰 레이더 영상을 효율적으로 보여주기 위해 전처리 과정을 통해 영상의 Resize로 그 처리 시간을 단축시켰다. 이는 실시간으로 레이더 영상을 처리해야하는 경우에 사용할 수 있음을 보여준다.
레이더 영상의 데이터 자체가 깨끗하지 못하기 때문에 약간의 이미지 손실이 있다 하더라도 그 정도가 미미하다. 데이터 파일을 읽기 위해 전처리 과정이 끝난 후 처리 시간올 고려하여 이미지를 원래 영상보다 작게 Resize를 하고, 모폴로 지 연산과 레이블링에 의한 잡영제거를 했다 [2].
아래 [그림2]과 수식은 직교 좌표 (*, y) 와 극좌표 (乙。) 와의 관계를 수식(1),(2), (3)으로 표현한 것이다. 본 논문에서는 데이터 영상이 시계방향으로 읽어옴을 감안하여 X 축과 y 축이 90° 회전하여 실험하였다.〔그림 3]의 모습이 극좌표계 를 이용한 부산 앞바다의 모습을 레이더 영상으로 나타낸 것이다.
섬 바로 옆에 정박해 있는 선박의 경우 레이블링 처리 시 섬과 하나의 레이블ID를 가지고 있기에 그 구분이 불가능하여 이 또한 해결해야 할 향후 과제이다. 앞으로 이 문제점들을 보완하여 실제 레이더 영상에서의 배라는 물체를 추출하여 1개 이상의 각각의 배에 대한 정보즉, 실제 크기와 배의 속도, 가는 방향 등을 나타낼 수 있도록 하고자 한다.
원영상에서 섬과 배 그리고 잡영을 구분하기 위해 먼저 이진화 처리를 한 후 Morphology의 closing 처리를 통해 잡영제거를 했다. 그 영상 처리 결과가 그림 4, 5와 같이 나타났다.

이론/모형

레이다 영상은 2차원 평면이기에 직교좌표상에서의 평면극좌표계를 사용하여 실이미지와의 오차를 줄이고자 했다. 분해능이 0.2°씩 이므로 Radian 공식을 (식3)과 같이 맞추어 활용했다. 아래 [그림2]과 수식은 직교 좌표 (*, y) 와 극좌표 (乙。) 와의 관계를 수식(1),(2), (3)으로 표현한 것이다.

성능/효과

잡영제거를 위해 시도했던 이미지 처리에 의해 소비되는 속도시간이 이미지 처리 전보다 속도면에서 늦어짐을 알 수 있었다. 작은 배의 경우 배영역을 설정하기 위해 평균으로 낸 픽셀의 갯수와 사각 영역을 미리 지정했기 때문에 이에 포함이 안 될 경우 잡영으로 오인하여 영상에서 삭제가 되거나 비록 픽셀의 개수와 사각 영역 안에 있는 배들이라도 두 개 이상의 배가 가까이 스치는 경우나 혹은 같이 정박해 있는 경우, 레이블링의 특성상 하나의 Object로 간주하는 문제점이 있다.

후속연구

작은 배의 경우 배영역을 설정하기 위해 평균으로 낸 픽셀의 갯수와 사각 영역을 미리 지정했기 때문에 이에 포함이 안 될 경우 잡영으로 오인하여 영상에서 삭제가 되거나 비록 픽셀의 개수와 사각 영역 안에 있는 배들이라도 두 개 이상의 배가 가까이 스치는 경우나 혹은 같이 정박해 있는 경우, 레이블링의 특성상 하나의 Object로 간주하는 문제점이 있다. 섬 바로 옆에 정박해 있는 선박의 경우 레이블링 처리 시 섬과 하나의 레이블ID를 가지고 있기에 그 구분이 불가능하여 이 또한 해결해야 할 향후 과제이다. 앞으로 이 문제점들을 보완하여 실제 레이더 영상에서의 배라는 물체를 추출하여 1개 이상의 각각의 배에 대한 정보즉, 실제 크기와 배의 속도, 가는 방향 등을 나타낼 수 있도록 하고자 한다.

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