KR101480172B1 - Apparatus for measuring size of cost area using image pictured by camera and the method thereof - Google Patents

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KR101480172B1
KR101480172B1 KR1020140087642A KR20140087642A KR101480172B1 KR 101480172 B1 KR101480172 B1 KR 101480172B1 KR 1020140087642 A KR1020140087642 A KR 1020140087642A KR 20140087642 A KR20140087642 A KR 20140087642A KR 101480172 B1 KR101480172 B1 KR 101480172B1
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박진영
최용호
김귀남
진동환
신민석
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Abstract

The present invention relates to an apparatus and method for calculating an area of a coast region using a camera image. An intertidal zone topography change monitoring apparatus includes: an average image creating unit creating an average image of coast images captured for a predetermined time by a plurality of cameras; a high resolution correction image creating unit converting the average image into an image displayed on a plan view according to a perspective to create a high resolution image; a color profile analysis unit extracting a characteristic value for each pixel from the average image created by the average image creating unit; and a coastline extracting unit calculating a moving average for the characteristic value for each pixel extracted by the color profile analysis unit, calculating a difference between the moving average value and pixel characteristic value, classifying pixels having a threshold value or greater, and selecting a land side pixel from between two adjacent pixels whose total average value is between two values among the classified pixels to extract a coastline; and an area calculation unit setting a land side boundary of an area calculation target region to a high resolution corrected average image of a coast region including a coastline extracted by the coastline extraction unit, wherein the area of the area calculation target area can be easily calculated by capturing the area calculation target region including the coastline.

Description

카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR MEASURING SIZE OF COST AREA USING IMAGE PICTURED BY CAMERA AND THE METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR MEASURING SIZE OF COST AREA USED IMAGE PICTURED BY CAMERA AND THE METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 해빈 영역의 면적 산출에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 항공 또는 인공위성 등을 이용한 촬영 작업을 수행함이 없이, 카메라를 이용하여 해빈의 해안선을 포함하는 특정 영역에 대한 면적을 자동으로 산출할 수 있도록 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
More particularly, the present invention relates to a method for automatically calculating an area for a specific area including a shoreline of a beach using a camera without performing photographing operation using aviation, artificial satellites, or the like The present invention relates to an apparatus and method for calculating an area area using a camera image.

최근 연안 개발과 자연환경의 변화로 인하여 연안 침식 지역이 급격히 증가하는 추세에 있어, 이로 말미암아 경제적 손실뿐만 아니라 환경 및 사회적 문제로 크게 대두됨으로써 장기적인 연안 침식 모니터링의 필요성이 증대하고 있으며, 이에 따라 해안선의 인접 지역의 면적 측정의 필요성이 대두되고 있다.Recently, coastal erosion area is rapidly increasing due to coastal development and changes in natural environment. As a result, not only economic loss but also environmental and social problems are increasing. Therefore, there is an increasing need for long term coastal erosion monitoring. There is a need to measure the area of the adjacent area.

또한, 갯벌이나 백사장 등의 해양 자원을 효율적으로 보존하고 관리하기 위해서는 해당 갯벌의 면적을 효율적이고 정밀하게 관측하여 지형 변화를 정확하게 파악하는 것이 필요하다. In addition, in order to efficiently preserve and manage marine resources such as tidal flats and sandy beaches, it is necessary to accurately and precisely observe the area of the tidal flats to accurately grasp the terrain change.

이 경우 해안선을 포함하는 해빈 영역에 대한 정확한 면적 산출을 위해서는 해안선의 정확한 추출이 필요하다. 이에 따라 같이, 종래 해안 영역의 면적 변화의 산출을 위해서는 장기간의 연속적인 관측 및 모니터링이 필요하게 되며, 이에 따라 인력이 투입되어 일일이 실측을 하거나, 인공위성 사진을 통해 분석하는 방법, 대한민국 등록특허 제10-0571121호의 항공레이저 측량데이터를 이용하는 방법 등이 있다.In this case, accurate extraction of the shoreline is necessary for accurate area calculation of the sea area including coastline. Accordingly, in order to calculate the change in the area of the coastal area in the past, it is necessary to continuously observe and monitor for a long period of time. As a result, there is a method in which a human force is applied to perform actual measurements or analysis through satellite photos, And a method using airborne laser surveying data of -0571121.

하지만, 이러한 방법들은 해빈 영역의 면적 산출을 위한 해안선 측정 및 지형변환 측정에 많은 수의 인력 동원이 요구되고, 고가의 장비가 사용되므로 많은 비용이 소요되며, 실시간의 연속적인 관측이 불가능한 한계가 있었다.However, these methods require large manpower mobilization for coastline measurement and terrain conversion measurement for calculating the area of the sea area, and expensive equipment is used, which is costly and can not be continuously monitored in real time .

또한, 연안 해빈의 지역적, 계절적 특성만을 고려하여 추출옵션을 고정값으로 설정함에 따라, 시간적 흐름에 따라 변하는 태양의 고도 변화에 대응하지 못하여, 일출 혹은 일몰 시 생기는 역광 및 해안선 색 변화에 의해 해안선 추출 오류가 빈번히 발생하는 문제점이 있었다.In addition, considering the regional and seasonal characteristics of the coastal habitats, the extraction option is set to a fixed value, so that it can not cope with the change of the altitude of the sun which changes with time. Therefore, There is a problem that frequent errors occur.

이에 따라. 대한민국 공개특허 제2007-0044610호에서는 다수의 카메라를 이용하여 해빈 영역을 촬영한 후, 일몰, 일출, 흐린 날씨, 역광, 맑은 날 관련 픽셀 정보를 데이터베이스를 저장한 후, 촬영된 영상의 픽셀 값을 데이터 베이스의 정보와 비교하여 해안선을 추출할 수 있도록 하는 방법을 개시하고 있다.Accordingly. Korean Patent Publication No. 2007-0044610 discloses a method of photographing a beach area using a plurality of cameras, storing pixel information related to sunset, sunrise, cloudy weather, backlight, and clear day in a database, Discloses a method for extracting a coastline in comparison with information in a database.

그러나 대한민국 공개특허 제2007-0044610호의 비디오 카메라를 이용한 실시간의 파랑 및 해안선 변화의 정보 추출 시스템 또한 기준 값을 설정하여야 하므로, 날씨, 촬영 시간 등에 따라 기준 값이 달리 적용되어야 하는 문제점이 생김은 물론, 기준 값을 잘 못 설정하는 경우, 해안선 임에도, 해당 영역의 픽셀 정보가 기준 값에 미치지 못하여, 상술한 종래기술 또한, 시간적 흐름에 따라 변하는 태양의 고도 변화에 대응하지 못하고, 일출 혹은 일몰 시 생기는 역광 및 해안선 색 변화에 의해 빈번한 오류가 발생하는 문제점을 가지고 있어, 이렇게 추출된 해안선을 이용하여 해빈 영역의 특정 영역에 대한 면적을 산출하는 경우 그 정확도가 현저히 떨어지는 문제점을 가진다.However, since a reference value must be set in the information extraction system of real-time blue and shoreline change using a video camera of Korean Patent Laid-Open Publication No. 2007-0044610, the reference value must be differently applied according to weather, shooting time, When the reference value is set incorrectly, the pixel information of the corresponding area does not reach the reference value even in the coastline, and the above-described conventional technique can not cope with the change in altitude of the sun varying with time, And frequent errors occur due to the color change of the shoreline. Thus, when the area of the specific area of the sea area is calculated by using the extracted shoreline, there is a problem that the accuracy is remarkably deteriorated.

또한, 종래기술의 해안선 추출 방법 중 흐린 날 촬영된 영상을 이용하는 때에는, C(cyan), Y(yellow), H(hue), S(saturation) 의 색상 중 H를 이용하는 방법이 있다. 이 경우 일반적으로 바다 쪽은 H가 100 이상의 값을 나타내고, 백사장 쪽은 30 이하의 값을 나타낸다. 따라서 일정 값(예, 50)을 기준으로 설정한고, 그 이하의 H 값을 갖는 첫 번째 픽셀의 위치를 해안선으로 판단하였다. 그러나 이 경우에는 흐린 정도에 따라 설정값에 미치지 못하는 픽셀을 해안선으로 판단하는 오류가 발생하는 문제가 있었다. 따라서 이러한 방식으로 추출된 해안선을 이용하여 해빈 영역의 면적 변화를 검출하는 경우 그 정확도 및 신뢰성이 현저히 저하되는 문제점을 가진다.
Among the shoreline extraction methods of the prior art, there is a method of using H among colors of C (cyan), Y (yellow), H (hue) and S (saturation) when using an image taken on a cloudy day. In this case, H generally represents a value of 100 or more on the sea side, and a value of 30 or less on the white side. Therefore, the position of the first pixel with the H value less than the predetermined value (eg, 50) was determined as the shoreline. However, in this case, there is a problem that an error occurs in which a pixel that does not meet the set value is determined as a shoreline depending on the degree of fog. Therefore, when the area change of the sea area is detected using the shoreline extracted in this manner, the accuracy and reliability of the shoreline are significantly deteriorated.

따라서 본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 해빈 영역의 해안선을 포함하는 일정한 영역을, 항공 또는 위성 사진 촬영을 수행하거나, 측량 작업을 수행함이 없고, 날씨나, 촬영 시간 및 환경에 관계없이 해빈 영역 내의 해안선을 포함하는 특정 영역의 면적을 용이하게 산출할 수 있도록 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made keeping in mind the above problems occurring in the prior art, and it is an object of the present invention to provide a navigation system, a navigation system, Which can easily calculate an area of a specific area including a shoreline in a shanty area regardless of the shanty area of the shanty area, and a method for calculating the shanty area using the camera image.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 카메라 영상을 이용한 조간대 지형 변화 모니터링 장치는, 다수의 카메라에 의해 일정 시간 동안 촬영된 해빈 영역 영상의 평균영상을 생성하는 평균영상생성부; 상기 평균영상을 원근법에 따라 표시되는 평면도상에 표시되는 영상으로 변환하여 정사보정 영상을 생성하는 정사보정영상생성부; 상기 평균영상생성부에서 생성된 평균영상에서 각 픽셀별 특성값을 추출하는 색상프로파일분석부; 상기 색상프로파일분석부에서 추출된 각 픽셀별 특성값에 대한 이동평균들을 산출하여, 이동평균값과 픽셀특성 값의 차를 산출한 후, 이동평균값과 픽셀특성값의 차가 임계값 이상인 픽셀들 중 픽셀 특성 값이 전체 평균 이하 혹은 이상인 값들 중 육지쪽의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출하는 해안선추출부; 및 상기 해안선추출부에서 추출된 해안선을 포함하는 해빈 영역의 정사보정된 평균 영상에 면적 산출 대상 영역의 육지쪽 경계를 설정하여 해안선과 함께 폐곡면을 형성한 후 면적을 산출하는 면적산출부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for monitoring a terrain terrain change using a camera image, the apparatus comprising: an average image generation unit for generating an average image of a background region image photographed by a plurality of cameras for a predetermined time; An ortho corrected image generation unit for generating an ortho corrected image by converting the average image into an image displayed on a plan view displayed according to a perspective view; A color profile analyzer for extracting a characteristic value for each pixel from the average image generated by the average image generator; Calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value by calculating moving average of the characteristic value for each pixel extracted by the color profile analyzing unit and then calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value, A shoreline extracting unit for extracting a shoreline by selecting a shoreline pixel as a first pixel on the land side among values whose values are less than or equal to the overall average; And an area calculating unit for calculating an area after forming a curved surface together with a coastline by setting a land boundary of an area calculation target area on an ortho corrected average image of a coastline extracted from the coastline extracting unit And the like.

상기 이동평균값은 픽셀특성값 패턴을 나타내는 제1이동평균과 에러픽셀의 증폭을 저감시키는 제2이동평균을 포함하고, 상기 제1이동평균 구간은 상기 제2이동평균구간보다 작게 설정되는 것을 특징으로 한다.
Wherein the moving average value includes a first moving average representing a pixel characteristic value pattern and a second moving average for reducing amplification of an error pixel, and the first moving average section is set to be smaller than the second moving average section do.

상기 해안선추출부는 각 픽셀에 대응하는 상기 제1이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제1이동평균픽셀특성값차를 구하는 것에 상기 픽셀특성값 패턴을 가지는 제1이동평균픽셀특성값차분포를 산출하고, 상기 제2이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제2이동평균픽셀특성값차를 구하여 바다쪽에서 해안선으로 잘못 선택될 수 있는 픽셀의 제2이동평균픽셀특성값차를 감소시켜 잘못된 특성값을 가지는 픽셀이 해안선 픽셀로 검출되는 것을 방지하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
The shoreline extraction unit calculates a first moving average pixel characteristic value difference distribution having the pixel characteristic value pattern by obtaining a first moving average pixel characteristic difference value obtained by subtracting a characteristic value of each pixel from the first moving average value corresponding to each pixel A second moving average pixel characteristic value difference obtained by subtracting a characteristic value of each pixel from the second moving average value is obtained to reduce a second moving average pixel characteristic difference of a pixel that can be erroneously selected from the sea side to the shoreline, Is prevented from being detected as a shoreline pixel.

또한, 상기 해안선추출부는, 상기 제1이동평균픽셀특성값차와 상기 제2이동평균픽셀특성값차의 절대 값을 곱하는 것에 의해 픽셀들의 특성값차를 증폭하는 이동평균픽셀값차증폭을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
The shoreline extraction unit is configured to perform a moving average pixel value difference amplification for multiplying a characteristic value difference of pixels by multiplying the absolute value of the first moving average pixel characteristic value difference and the absolute value of the second moving average pixel characteristic value difference .

또한, 상기 해안선추출부는, 상기 증폭된 이동평균픽셀값차들 중 임계값 이상의 값들을 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀로 선택하고, 상기 선택된 픽셀들 중에서 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 작은 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이하의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하고, 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 큰 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이상의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
In addition, the shoreline extraction unit may select, as shoreline candidate pixels, pixels having a value equal to or larger than a threshold value among the amplified moving average pixel value differences, and, when the pixel characteristic value is selected as a small value, The first pixel below the total average is selected as the shoreline pixel, and when the pixel characteristic value is selected as the land value, the first pixel above the entire average is selected as the shoreline pixel.

상기 해안선추출부는, 상기 평균 영상 중 바다 쪽부터 픽셀들의 색상 정보를 비교하여 해안선을 추출하도록 구성되는 것에 의해, 육지 쪽부터 비교하는 경우 무채색 혹은 바다와 비슷한 색을 띄고 있는 물체에 의해 해안선이 잘 못 추출되는 것을 방지하는 것을 특징으로 한다.
The shoreline extraction unit is configured to extract the shoreline by comparing the color information of the pixels from the sea side of the average image, so that when the shoreline is compared from the land side, the shoreline is not easily recognized by an object having an achromatic color or a color similar to the sea So that it is prevented from being extracted.

상기 해빈 영역 면적 산출 장치는, 상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 저장하는 저장부;를 더 포함하여 구성되고, 상기 정사보정부는, 상기 평균 영상에 대한 정사보정영상의 생성 시 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며, 상기 면적산출부는 상기 정사보정영사에 표시된 상기 면적 산출 대상 폐곡면 내의 픽셀들을 이용하여 상기 폐곡면에 대응하는 실제 영역의 실제 면적을 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
The apparatus of claim 1, further comprising: a storage unit for storing GCP coordinate information of the background region, wherein the ortho correction unit comprises: The GCP measurement coordinates are used to calculate the pixels so as to reflect the actual distance, thereby generating an ortho corrected image in which the correspondence between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object is quantitatively matched, and the area calculating unit calculates the area And calculate the actual area of the actual area corresponding to the closed curved surface using pixels in the closed curved surface to be calculated.

상기 해빈 영역 면적 산출 장치는, 상기 저장부에 해빈 영역의 수치지형도맵을 저장하고, 상기 정사보정부는, 상기 평균 영상에 대한 정사보정영상의 생성 시 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며, 상기 면적산출부는 생성된 정사보정영상에 상기 수치지형도맵을 중첩하여 면적 산출 대상 폐곡면 내의 면적을 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.
Wherein the roughness correction unit stores the digital topographic map of the depth region in the storage unit and the pixels are reflected on the actual distance using the GCP measurement coordinates when generating the ortho corrected image of the average image And the area calculating unit superimposes the digital topographical map on the generated ortho corrected image to calculate an area in the closed area of the area to be calculated, Is calculated.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법은, 다수의 카메라에 의해 일정 시간 동안 촬영된 연안 해빈 영상들을 평균하여 평균영상을 생성하는 평균영상생성과정; 상기 평균영상을 원근법에 따라 평면도상에 표시되는 영상을 변환하여 정사보정 영상을 생성하는 정사보정영상생성과정; 상기 정사보정영상생성과정에서 생성된 평균 영상의 정사보정영상에서 각 픽셀별 색상프로파일을 추출하는 색상프로파일분석과정; 상기 색상프로파일분석과정에서 추출된 각 픽셀별 특성값에 대한 이동평균들을 산출하여, 이동평균값과 픽셀특성 값의 차를 산출한 후, 이동평균값과 픽셀특성값의 차가 임계값 이상인 픽셀들 중 픽셀 특성 값이 전체 평균 이하 혹은 이상인 값들 중 육지쪽의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출하는 해안선추출과정; 및 상기 해안선을 포함하는 해빈 영역의 정사보정된 평균 영상 내의 면적 산출 대상 영역의 육지 쪽 경계를 설정하여 해안선과 함께 폐곡면을 형성한 후 면적을 산출하는 면적산출과정;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for calculating a surface area using a camera image, the method comprising: averaging an average of coastal images taken by a plurality of cameras for a predetermined period of time; An ortho-corrected image generating step of generating an ortho corrected image by converting an image displayed on a plane view according to a perspective view of the average image; A color profile analyzing process of extracting a color profile for each pixel in the ortho corrected image of the average image generated in the ortho corrected image generation process; Calculating a moving average of characteristic values of each pixel extracted in the color profile analysis process to calculate a difference between the moving average value and the pixel characteristic value and then calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value, A shoreline extraction process in which the shoreline is extracted by selecting the first pixel on the land side as a shoreline pixel among the values whose values are below or above the overall average; And an area calculating step of calculating an area after setting a land boundary of an area calculation target area in an ortho corrected average image of the beach area including the shoreline to form a closed curve together with a coast line, do.

상기 해안선추출과정의 상기 이동평균값은 픽셀특성값 패턴을 나타내는 제1이동평균과 에러픽셀의 증폭을 저감시키는 제2이동평균을 포함하고, 상기 제1이동평균 구간은 상기 제2이동평균구간보다 작게 설정되는 것을 특징으로 한다.
Wherein the moving average value of the shoreline extraction process includes a first moving average representing a pixel characteristic value pattern and a second moving average for reducing amplification of error pixels, the first moving average interval being smaller than the second moving average interval .

상기 해안선추출과정은, 각 픽셀에 대응하는 상기 제1이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제1이동평균픽셀특성값차를 구하는 것에 상기 픽셀특성값 패턴을 가지는 제1이동평균픽셀특성값차분포를 산출하는 제1이동평균특성값분포산출과정; 및 상기 제2이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제2이동평균픽셀특성값차를 구하여 바다쪽에서 해안선으로 잘못 선택될 수 있는 픽셀의 제2이동평균픽셀특성값차를 감소시키는 것에 의해 잘못된 특성값을 가지는 픽셀이 해안선 픽셀로 검출되는 것을 방지하는 제2이동평균픽셀특성값차분포산출과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
The shoreline extraction process may include obtaining a first moving average pixel characteristic difference value obtained by subtracting a characteristic value of each pixel from the first moving average value corresponding to each pixel, and calculating a first moving average pixel characteristic difference distribution having the pixel characteristic value pattern Calculating a first moving average characteristic value distribution; And a second moving average pixel characteristic difference value obtained by subtracting the characteristic value of each pixel from the second moving average value to obtain a second moving average pixel characteristic difference value of a pixel that can be erroneously selected from the sea side to the shoreline, And a second moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step of preventing the pixel from being detected as a shoreline pixel.

또한, 상기 해안선추출과정은, 상기 제1이동평균픽셀특성값차와 상기 제2이동평균픽셀특성값차의 절대 값을 곱하는 것에 의해 픽셀들의 특성값차를 증폭하는 이동평균픽셀값차증폭과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
The shoreline extraction process further includes a moving average pixel difference difference amplifying step of amplifying a characteristic difference of pixels by multiplying the absolute value of the first moving average pixel characteristic value difference and the absolute value of the second moving average pixel characteristic difference, .

또한, 상기 해안선추출과정은, 상기 증폭된 이동평균픽셀값차들 중 임계값 이상의 값들을 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀로 선택하는 이동평균해안선후보픽셀선택과정; 및 상기 선택된 픽셀들 중 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 작은 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이하의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하고, 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 큰 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이상의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하는 이동평균해안선픽셀선택과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
Also, the shoreline extraction process may include: a moving average shoreline candidate pixel selection process of selecting, as shoreline candidate pixels, pixels having a value equal to or greater than a threshold value among the amplified moving average pixel value differences; And when the pixel characteristic value of the selected pixels is selected as a small value on the land side, the first pixel below the overall average is selected as a shoreline pixel, and when the pixel characteristic value is selected as a large value on the land side, And a moving average shoreline pixel selection process of selecting a first pixel over the entire average as a shoreline pixel.

또한, 본 발명의 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법은, 상기 정사보정영상생성과정은 저장부에 저장된 상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며, 상기 면적산출과정은 상기 면적 산출 대상 폐곡면 내의 픽셀들을 이용하여 실제 면적을 산출하도록 이루어지는 것을 특징으로 한다.
Also, in the method for calculating the area of the background using the camera image of the present invention, the ortho-corrected image generation process may include a step of calculating the area of the image by using the GCP (ground control point) measurement coordinate information stored in the storage unit And an area calculating step of calculating an area using the pixels in the area to be calculated is characterized in that the area calculating step calculates an area by using pixels in the area to be calculated, do.

이와 달리, 본 발명의 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법은, 상기 정사보정영상생성과정은 저장부에 저장된 상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며, 상기 면적산출부는 생성된 정사보정영상에 저장부에 저장된 수치지형도맵을 중첩하여 산출 대상 페곡면 영역을 설정한 후, 상기 폐곡면 내의 면적을 산출하도록 이루어지는 것을 특징으로 한다.
Alternatively, in the method for calculating the area area using the camera image according to the present invention, the ortho-corrected image generation process may include the steps of: calculating the actual distance by using the GCP (ground control point) measurement coordinate information stored in the storage unit; And the area calculating unit superimposes the digital topographic map stored in the storage unit on the generated ortho corrected image to calculate the area to be calculated, Area is set, and then the area in the closed curved surface is calculated.

상술한 구성의 본 발명은, 인공위성이나 항공기에 의한 사진 촬영을 수행하거나, 구체적의 실제의 측량 절차를 수행함이 없이, 해빈 영역을 카메라를 촬영하는 것에 의해 실시간으로 해안선을 포함하는 해빈 영역 내의 면적 산출 대상 영역의 면적을 현저히 용이하고, 정확하며, 신뢰성 높게 산출할 수 있도록 하는 효과를 제공한다.
The present invention having the above-described configuration can be applied to a method for realizing an area calculation in a sea area including a coastline by photographing a sea area by photographing a camera without performing photographing by a satellite or an airplane or performing a specific actual measurement procedure The area of the target area can be remarkably easily, accurately, and reliably calculated.

도 1은 본 발명의 실시예에 따르는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치(200)의 구성도.
도 2는 도 1의 해빈 영역 면적 산출 장치(200)가 해빈 영역 면적 산출을 위해 구축된 예를 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따르는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법의 처리과정을 나타내는 순서도.
도 4는 카메라에 의해 촬영된 순간영상들의 사진.
도 5는 평균영상생성부(100)에 의해 생성된 평균영상 이미지.
도 6은 촬영영상 좌표의 개념도.
도 7은 평균영상을 정사보정하여 형성된 정사보정영상의 사진.
도 8은 정사보정영상의 좌표계의 개념도.
도 9는 도 3의 색상프로파일분석과정(S40)에 의해 산출된 픽셀특성값분포를 나타내는 그래프.
도 10은 도 3의 해안선추출과정(S50)의 상세처리과정을 나타내는 순서도.
도 11은 제1이동평균선과 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프.
도 12는 도 8의 픽셀특성값의 급격한 변화 영역의 확대 그래프.
도 13은 제1이동평균값과 픽셀특성값들의 차의 절대값의 분포도.
도 14는 제2이동평균선과 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프.
도 15는 제1이동평균선과 제2이동평균선 및 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프.
도 16은 제2이동평균값과 픽셀특성값들의 차의 절대값의 분포도.
도 17은 1차 및 제2이동평균값과 픽셀특성값차를 곱하여 증폭된 이동평균값과 픽셀특성값 차 분포를 나타내는 도면.
도 18은 증폭된 이동평균값과 픽셀특성값 차를 이용하여 임계값 이상의 차이 값을 가지도록 추출된 픽셀들의 분포를 나타내는 그래프.
도 19는 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀 중 전체픽셀의 평균값과의 비교를 통해 해안선 픽셀을 도출하는 과정을 나타내는 그래프.
도 20은 면적 산출 대상 영역의 폐곡면 설정을 나타내는 사진.
도 21은 수치지형도맵을 적용한 면적 산출을 나타내는 도면.
FIG. 1 is a block diagram of an apparatus 200 for calculating a screen area area using a camera image according to an embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a diagram showing an example in which the apparatus for calculating the area area 200 of Fig. 1 is constructed for calculating the area area. Fig.
3 is a flowchart showing a process of a method of calculating a screen area area using a camera image according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a photograph of instantaneous images taken by the camera.
FIG. 5 shows an average image image generated by the average image generation unit 100; FIG.
6 is a conceptual diagram of photographic image coordinates;
7 is a photograph of an ortho corrected image formed by ortho correction of an average image.
8 is a conceptual diagram of a coordinate system of an ortho corrected image.
FIG. 9 is a graph showing a pixel characteristic value distribution calculated by the color profile analysis process (S40) of FIG. 3;
FIG. 10 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the coastline extraction process (S50) of FIG. 3;
11 is a graph showing a first moving average line and a pixel characteristic value distribution.
Fig. 12 is an enlarged graph of the abrupt change area of the pixel characteristic value of Fig. 8;
13 is a distribution diagram of the absolute value of the difference between the first moving average value and the pixel characteristic values;
14 is a graph showing a second moving average line and a pixel characteristic value distribution.
15 is a graph showing a first moving average line and a second moving average line and a pixel characteristic value distribution.
16 is a distribution diagram of the absolute value of the difference between the second moving average value and the pixel characteristic values;
FIG. 17 is a diagram showing a moving average value and a pixel characteristic value difference distribution amplified by multiplying the first and second moving average values and the pixel characteristic value difference; FIG.
18 is a graph showing a distribution of pixels extracted so as to have a difference value equal to or greater than a threshold value by using the difference between the amplified moving average value and the pixel characteristic value.
19 is a graph showing a process of deriving shoreline pixels through comparison with an average value of all pixels among pixels having a value equal to or greater than a threshold value.
20 is a photograph showing the setting of the closed curved surface of the area to be calculated.
21 is a diagram showing an area calculation using a digital topographic map.

이하, 본 발명의 실시예를 나타내는 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings showing embodiments of the present invention.

하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
Embodiments in accordance with the concepts of the present invention can make various changes and have various forms, so that specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in this specification or application. It should be understood, however, that the embodiments according to the concepts of the present invention are not intended to be limited to any particular mode of disclosure, but rather all variations, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the present invention.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises ",or" having ", or the like, specify that there is a stated feature, number, step, operation, , Steps, operations, components, parts, or combinations thereof, as a matter of principle.

도 1은 본 발명의 실시예에 따르는 카메라 영상을 이용한 조간대 지형 모니터링장치(200)의 구성도이다.1 is a block diagram of a terrestrial terrestrial monitoring apparatus 200 using camera images according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 상기 조간대 지형 모니터링 장치(200)는, 지형 모니터링 대상이 되는 조간대의 일정 시간 동안의 촬영 이미지인 순간영상들을 입력 받은 후 평균하여 평균영상 이미지를 생성하는 평균영상생성부(205), 상기 평균영상에 대한 정사보정영상을 생성하는 정사보정영상생성부(220), 상기 평균영상에서 각 픽셀별 색상프로파일을 추출하여 기록하는 색상프로파일 분석부(230), 각 픽셀별 색상프로파일을 이용하여 해안선을 추출하는 해안선추출부(240), 상기 해안선추출부(240)에서 추출된 해안선을 포함하는 정사보정된 영상에서 면적 산출 대상 영격을 폐곡면으로 생성한 후 면적을 산출하는 면적산출부(250) 및 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보 또는 해빈 영역의 수치지형도맵 중 하나 이상을 저장하는 저장부(260)을 포함하여 구성된다. 도면에서 면적표시부(300)는 정사보정영상, 폐곡면 영역 및 면적 값을 출력하는 디스플레이 장치 등의 외부 장치를 의미한다.1, the inter-terrestrial terrestrial monitoring apparatus 200 includes an average image generating unit 210 for receiving an instantaneous image, which is a captured image of a tidal flat for a predetermined period of time, A color profile analyzer 230 for extracting and recording a color profile for each pixel in the average image, a color profile analyzer 230 for calculating a color profile of each pixel, A shoreline extracting unit 240 for extracting a shoreline by using a profile, an area for calculating the area after the subject for area calculation is created as a closed curve in the ortho corrected image including the shoreline extracted from the shoreline extracting unit 240 (260) for storing at least one of a calculation unit (250) and a ground control point (GCP) measurement coordinate information of a depth region or a digital topographic map of a depth region It is configured. In the drawing, the area display unit 300 refers to an external device such as a display device for outputting an ortho corrected image, a closed curved area, and an area value.

또한, 상술한 해빈 영역 면적 산출 장치(200)는 해빈 영역의 일정 지역에 대한 면적 산출의 정확성 및 신뢰성 향상을 위해, 상기 평균영상생성부(205)에서 생성된 평균영상 이미지에 대조도를 강화하는 대조도강화부(210)를 더 포함하여 구성될 수 있으며, 본 발명의 실시예를 나타내는 도 1은 대조도강화부(210)를 포함하는 것으로 도시하였다.  In order to improve the accuracy and reliability of the calculation of the area of a predetermined region of the background region, the above-described area area calculation apparatus 200 enhances the contrast of the average image generated by the average image generation unit 205 And a contrast enhancement unit 210, and FIG. 1, which illustrates an embodiment of the present invention, includes a contrast enhancement unit 210. FIG.

상술한 구성 중 상기 순간영상들은 산출 대상 영역을 포함하는 해빈 영역을 디지털 카메라 등의 카메라를 이용하여 일정 시간 동안, 일정 시간 간격으로, 그리고 각각의 시간 간격에서 해안선 도출을 위하여 4 ~ 5회 등 다수의 촬영된 영상들이다.Among the above-mentioned constructions, the instantaneous images are generated by using a camera such as a digital camera for a predetermined time interval, at predetermined time intervals, and at a time interval of 4 to 5 times .

일예로 면적 산출 대상이 되는 해빈 영역을 1시간 동안 약 2분 간격으로 매 4 ~ 5초 간격으로 촬영된 영상들이 순간 영상으로 사용될 수 있다.For example, images taken every 4 ~ 5 seconds at intervals of about 2 minutes for 1 hour in the sea area to be area calculation can be used as instant images.

상기 평균영상생성부(205)는 상기 순간 영상들을 수신한 후, 각 시간대 별 촬영 영상들의 픽셀 값을 중첩 평균하여 각 촬영 기간 간격별 평균 영상들을 생성한다.After receiving the instantaneous images, the average image generating unit 205 superimposes averages of pixel values of the photographed images for each time period to generate average images for each imaging period.

상술한 평균 영상들은 파랑에 의해 끊임없이 변화하는 해안선을 명확히 구분할 수 있도록 한다. 각각의 촬영 시간 간격별 해안선을 가진다. 상술한 바와 같은 평균 영상들의 생성 과정에서 픽셀의 중첩 평균을 수행하면 이동하는 물체는 색상 평균과 같은 필터링을 통해 영상에서 사라진다. 이러한 과정은 전체 촬영 프레임에 걸쳐 적용 되므로, 평균 영상에서는 고정적인 대상물만 나타나고, 이동하는 물체는 사라지게 된다. 따라서 각 촬영 시간 간격별로 형성된 평균 영상들은 해당 촬영 시간대의 해안선이 백색 선으로 표시되어 명확히 구별된다.The averaged images described above can clearly distinguish the coastline that is constantly changing by the wave. Each shoreline has a time interval. When a pixel overlapping average is generated in the process of generating the average images as described above, the moving object disappears from the image through filtering such as color averaging. Since this process is applied throughout the entire shooting frame, only the fixed object appears in the average image, and the moving object disappears. Therefore, the average images formed at each photographing time interval are clearly distinguished by displaying the shoreline of the photographing time period as a white line.

상기 대조도강화부(210)는 상기 평균 영상에서 밝은 부분은 더욱 밝게, 어두운 부분은 더욱 어둡게 설정하여 대상물의 인식도를 높이기 위해 대조도를 강화한 후 정사보정영상생성부(220)로 출력한다. 상기 대조도 강화부(210)는 조간대 지형 변화 모니터링의 정확성 및 신뢰성을 높이기 위한 선택적 구성이다.The contrast enhancement unit 210 enhances the contrast of the image to enhance the degree of recognition of the object by setting the bright portion of the average image to be brighter and the dark portion to be darker, and outputs the enhanced image to the ortho corrected image generation unit 220. The contrast enhancement unit 210 is an optional configuration for increasing the accuracy and reliability of monitoring the terrestrial terrain change.

상기 정사보정영상생성부(220)는 원근법에 따라 표시되는 영상을 평면도상에 표시되는 영상으로 변환하여 정사보정 영상을 생성한 후, 색상 프로파일 분석부(230)에 제공한다. 상기 정사보정영상생성부(220)는 대조도 강화된 영상을 제공받아 촬영 각도에 따라 변하는 영상의 형태를 투사면 위의 점이 투영 중심에 대해 공간 좌표계로 투영된 것과 같이 변환하여 정사보정 영상을 생성한다.The ortho corrected image generation unit 220 converts an image displayed according to the perspective method into an image displayed on a plane view to generate an ortho corrected image, and provides the ortho corrected image to the color profile analysis unit 230. The ortho correction image generation unit 220 receives the enhanced contrast image and converts the shape of the image that changes according to the shooting angle into a projection image of a point on the projection surface such that the point is projected in a spatial coordinate system to generate an ortho corrected image do.

즉, 상기 정사보정영상생성부(220)는 상기 평균 영상에 대한 정사보정영상의 생성 시 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성할 수 있다.That is, the ortho-corrected image generation unit 220 calculates the orthogonal correction image using the GCP measurement coordinates when generating the ortho corrected image for the average image so that the corresponding relationship between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object is It is possible to generate an ortho corrected image quantitatively.

또한, 상기 정사보정된 영상에서 육지쪽 경계가 불분명한 경우에는 상기 GCP 측량좌표가 반영된 정사보정된 영상에 상기 수치지형도맵을 중첩시켜 면적을 산출한다.If the land boundaries are unclear in the ortho corrected image, the area is calculated by superimposing the digital topographic map on the ortho corrected image in which the GCP survey coordinates are reflected.

즉, 상기 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 수치지형도에 맵핑하여 실제 면적을 산출할 수 있으며, 수치지형도와의 맵핑과정을 거치지 않더라도 정사보정영상의 1픽셀당 실제 면적이 정해져 있으므로 대상지역의 면적은 폐곡면 안에 포함된 픽셀의 수만으로도 면적을 구할 수 있다.In other words, the actual area can be calculated by mapping the ortho corrected image in which the correspondence between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object are quantitatively matched to the digital topographical map. Even if the mapping process with the digital topographical map is not performed, Since the actual area per pixel is fixed, the area of the target area can be obtained only by the number of pixels included in the closed surface.

상기 색상 프로파일 분석부(230)는 RGB 프로파일 분석 모듈(232) 및 CMYK 프로파일 분석 모듈(234)을 포함한다. 상기 색상 프로파일 분석부(230)는 수신된 평균영상 또는 대조도가 강화되고 정사보정된 평균 영상에서 각 픽셀별로 레드(red), 그린(green), 블루(blue) 또는 사이안(cyan), 마젠타(magenta), 옐로우(yellow), 블랙(black)의 색상 정보, 휴(hue), 사츄레이션(saturation) 정보, 레벨 정보 등의 픽셀 특성 값을 추출한다. 상기 픽셀 특성 값의 추출은 생성된 평균 영상의 처음 픽셀부터 마지막 픽셀까지 순차적으로 수행된다. 그리고 상기 처음 픽셀은 평균 영상 이미지 픽셀 중 바다 영역으로서 육지에서 먼 바다 끝의 픽셀이 된다.The color profile analyzer 230 includes an RGB profile analyzing module 232 and a CMYK profile analyzing module 234. The color profile analyzing unit 230 analyzes the received average image or the average of the contrast of the pixels of each of the pixels in the rectified and corrected average image, pixel values such as color information of magenta, yellow, and black, hue, saturation information, and level information are extracted. The extraction of the pixel characteristic values is performed sequentially from the first pixel to the last pixel of the generated average image. And the first pixel is a sea area of the average image image pixel, which is a pixel at the sea edge far from the land.

상술한 색상프로파일 분석부(230)로 입력되는 영상 이미지 데이터는 정사보정영상생성부(220)에 의해 생성된 정사보정된 평균 영상들이다.The image image data input to the color profile analyzer 230 are ortho corrected average images generated by the ortho corrected image generator 220. [

이때, 평균영상들에서 직접 색상프로파일이 분석되는 경우 또는 평균영상이 직접 정사보정된 후 색상프로파일이 분석되는 경우에는 도 1의 대조도강화부(210)는 구비되지 않을 수도 있다.In this case, when the color profile is directly analyzed in the average images, or when the color profile is analyzed after the average image is directly orally corrected, the contrast enhancement unit 210 of FIG. 1 may not be provided.

상기 해안선추출부(240)는 상기 색상프로파일 분석부(230)에서 분석된 평균 영상의 각 픽셀들의 특성값들의 전체 평균을 산출한다. 그리고 바다쪽부터 시작하는 서로 다른 2개의 이동평균구간을 이용하여 2개의 이동평균집합을 생성한다. 이때, 작은 이동평균구간의 이동평균집합은 해안선 픽셀을 추출하는데 이용되며, 보다 큰 이동평균구간의 이동평균집합은 바다 영역에서 해안선으로 추출될 수 있는 픽셀정보를 갖는 픽셀의 이동평균값과 픽셀특성값의 차를 감소시켜 해당픽셀이 해안선 픽셀로 선택되는 것을 방지하는 데 이용된다.The shoreline extracting unit 240 calculates the average of the characteristic values of pixels of the average image analyzed by the color profile analyzer 230. Then, two moving average sets are generated using two different moving average intervals starting from the sea side. In this case, the moving average set of the small moving average section is used for extracting shoreline pixels, and the moving average set of the larger moving average section is the moving average value of pixels having pixel information that can be extracted from the sea area to the shoreline, Is used to prevent the pixel from being selected as a shoreline pixel.

상술한 두 개의 이동평균집합의 이동평균값에서 픽셀별 특성값의 차를 구한 후, 각각의 차의 절대 값을 서로 곱하는 것에 의해 두 개의 이동평균과 픽셀 특성값 차를 증폭한다. 이 후, 이동평균과 픽셀 특성값차의 증폭된 값들 중 임계값 이상의 값을 가지는 값에 대응하는 픽셀들을 선택한다. 여기서 상기 임계값은 정확도에 따라 상위 0.5%, 1%, 5% 등으로 임의로 설정될 수 있다. 그리고 평균값의 선과 비교하여, 이동평균값과 픽셀특성값의 차가 임계값 이상인 픽셀들 중에서 픽셀의 특성값이 전체 평균 이하 혹은 이상인 값들 중 육지 쪽의 첫 번 째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출한다. 예를 들면, 픽셀 특성 값이 R(red)로 설정된 경우 바다 쪽은 R 값이 작고 육지 쪽은 R 값이 크므로, 상기 전체 평균 이상의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택한다. 이와 달리 픽셀 특성값이 B(blue)로 설정된 경우에는 바다 쪽의 B 값이 더 크고, 육지 쪽의 B 값은 작으므로, 상기 전체 평균 이하의 첫 번 째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출한다.The differences between the pixel-by-pixel characteristic values are obtained from the moving average values of the two sets of moving average, and then the difference between the two moving averages and the pixel characteristic value is amplified by multiplying the absolute values of the respective differences. Thereafter, pixels corresponding to a value having a value equal to or larger than a threshold value among the amplified values of the moving average and the pixel characteristic value difference are selected. Here, the threshold may be arbitrarily set to 0.5%, 1%, 5%, etc. depending on the accuracy. Among the pixels whose difference value between the moving average value and the pixel characteristic value is greater than or equal to the threshold value, the first pixel on the land side is selected as the shoreline pixel and the shoreline is extracted . For example, when the pixel characteristic value is set to R (red), the first pixel above the entire average is selected as the shoreline pixel because the R value is small on the sea side and the R value is large on the land side. On the contrary, when the pixel characteristic value is set to B (blue), since the B value on the sea side is larger and the B value on the land side is smaller, the first pixel below the overall average is selected as a shoreline pixel, do.

또한, 상기 해안선추출부(240)는 종래기술에서와 같이, R값과 B값이 교차하는 픽셀을 선택하는 것과, 휴 값에 임계값을 부여하여 임계값 이상 또는 이하로 되는 픽셀 중 첫 번 째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하거나, 일출, 일몰, 날씨 등의 환경 정보에 따른 보정을 수행하여 해안선을 추출하는 방법 등의 다양한 해안선 추출 방법이 적용될 수 있다.
In addition, the shoreline extraction unit 240 may be configured to select a pixel whose R value and B value intersect with each other as in the prior art, to select a pixel whose threshold value is greater than or equal to a threshold value, A method of selecting a pixel as a shoreline pixel or a method of extracting a shoreline by performing correction according to environmental information such as sunrise, sunset, and weather may be applied.

상술한 바와 같이 해안선 추출부(240)에 의해 해안선이 추출된 후에는, 상기 면적산출부(250)가 면적 산출 대상으로 설정되는 영역을 폐곡면으로 표시한 후, 해당 폐곡면의 실제 면적을 산출된다.After the shoreline is extracted by the shoreline extraction unit 240 as described above, the area calculation unit 250 displays the area set as the area calculation target as a closed curve, and then calculates the actual area of the closed curve do.

구체적으로, 상기 면적산출부(250)는 상기 정사보정부(230)에 의해서 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하는 것에 의해 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하도록 생성된 정사보정영상 내에서 폐곡면에 포함되는 픽셀의 수를 파악하여 면적을 산출하거나, 정사보정영상을 수치지형도맵에 맵핑하여 면적을 산출한다.
Specifically, the area calculating unit 250 calculates the pixels using the GCP measurement coordinates by the ortho correction unit 230 so that the corresponding relationship between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object is quantitative The area is calculated by grasping the number of pixels included in the closed curved surface in the generated ortho corrected image or the area is calculated by mapping the ortho corrected image to the digital topographic map.

도 2는 도 1의 해빈 영역 면적 산출장치(200)가 면적 산출 영역을 포함하는 해빈 영역에 면적 산출을 위해 구축된 해빈 영역 면적 산출 시스템의 일 예를 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a diagram showing an example of a topographic area calculation system constructed for area calculation in a topographic area including an area calculation area in the topographic area calculation device 200 of FIG.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 해빈 영역 면적 산출장치(200)를 이용한 해빈 영역 면적 산출을 수행하기 위한 시스템에 적용되는 경우, 상기 시스템은, 복수의 디지털카메라(10)들, 비디오 서버(20), 네트워크 허브(30), 해빈 영역 면적 산출장치(200), 모뎀(50), 중앙자료처리 서버(60), 그리고 인터넷 홈페이지를 관리하는 웹서버(70) 등을 포함하는 시스템으로 구축될 수 있다. 2, the system includes a plurality of digital cameras 10, a video server 20 (hereinafter, referred to as " video camera "), ), A network hub 30, a space area calculation apparatus 200, a modem 50, a central data processing server 60, and a web server 70 for managing an internet homepage. have.

상기 디지털 카메라(10)들은 조간대 영역의 파랑 및 해안선 영상을 실시간으로 촬영하여 통신망을 통해 상기 비디오 서버(20)로 전송한다. The digital cameras 10 capture the blue and coastline images of the intertidal zone in real time and transmit them to the video server 20 through a communication network.

상기 비디오 서버(20)는 전송받은 영상을 네트워크 허브(30)를 통해 상기 해빈 영역 면적 산출장치(200)로 전송한다.The video server 20 transmits the received image to the area area calculation device 200 through the network hub 30.

상기 해빈 영역 면적 산출장치(200)는 상술한 바와 같이, 수신된 파랑 및 해안선 영상을 포함하는 해빈 영역의 영상들을 픽셀별로 중첩 평균하여 평균 영상을 구한다.As described above, the gamut area calculation apparatus 200 superimposes the images of the background region including the received wave and shoreline images on a pixel-by-pixel basis to obtain an average image.

이 후 평균 영상을 정사보정영상으로 생성한 후, 정사보정된 평균 영상의 각 픽셀들의 전체 평균값과 이동평균값들을 이용하여 해안선을 추출한다.After the average image is generated as the ortho corrected image, the shoreline is extracted by using the average value and the moving average value of each pixel of the ortho corrected average image.

이 후 면적산출부(250)가 추출된 해안선으로부터 육지 쪽의 경계가 이루는 폐곡면에 대한 면적을 산출한다. 이 경우, 정사보정 영상의 생성에 GCP 정보가 적용되어 있으므로, 면적산출 대상 영역을 나타내는 폐곡면 내의 픽셀의 수를 산출하여 면적을 산출한다. 또한, 정사보정된 영상 내에서 육지 쪽의 경계가 불명확한 경우에는 정사보정된 영상이미지에 수치지형도맵을 중첩 적용하여 해안선을 포함하는 일정 영역에 대한 면적을 산출한다.
Then, the area calculating unit 250 calculates the area of the closed curved surface formed by the land side boundary from the extracted shoreline. In this case, since the GCP information is applied to the generation of the ortho corrected image, the area is calculated by calculating the number of pixels in the closed curved surface representing the area to be calculated. Also, if the boundary of the land side is unclear in the ortho corrected image, the area of the predetermined area including the shoreline is calculated by superimposing the digital topographic map on the ortho corrected image.

도 3은 본 발명의 실시예에 따르는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법의 처리과정을 나타내는 순서도이고, 도 4는 카메라에 의해 촬영된 순간영상들의 사진이며, 도 5는 평균영상생성부(100)에 의해 생성된 평균영상 이미지를 나타내는 도면이고, 도 6은 촬영영상 좌표의 개념도이며, 도 7은 평균영상을 정사보정하여 형성된 정사보정영상의 사진이고, 도 8은 정사보정영상의 좌표계의 개념도이며, 도 9는 도 3의 색상프로파일분석과정(S40)에 의해 산출된 픽셀특성값분포를 나타내는 그래프이다.FIG. 3 is a flow chart illustrating a process of calculating a screen area area using a camera image according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a photograph of instantaneous images photographed by a camera, FIG. 7 is a photograph of an ortho corrected image formed by ortho correction of an average image, FIG. 8 is a conceptual diagram of a coordinate system of an ortho corrected image, FIG. And FIG. 9 is a graph showing the pixel characteristic value distribution calculated by the color profile analysis process (S40) of FIG.

도 3에 도시된 바와 같이, 상기 해빈 영역 면적 산출 방법은, 해빈영역영상촬영과정(S10), 평균영상생성과정(S20), 정사보정영상생성과정(S30), 색상프로파일분석과정(S40), 해안선 추출과정(S50) 및 면적산출과정(S50)을 포함하여 이루어진다.As shown in FIG. 3, the method for calculating the area of the background region includes the steps of capturing a background region image S10, an average image generation process S20, an ortho corrected image generation process S30, a color profile analysis process S40, A shoreline extraction process (S50), and an area calculation process (S50).

도 1 과 도 2 및 도 3 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법 중 정상보정영상생성과정(S30)까지를 먼저 설명한다.First, a normal corrected image generation process (S30) among the method of calculating the area of the background area using the camera image of the present invention will be described with reference to FIGS. 1, 2, and 3 to 9. FIG.

상기 해빈영역영상촬영과정(S10)은 상기 도 2에 도시된 바와 같이 해빈 영역을 촬영하도록 설치된 다수의 디지털 카메라(10)들을 통해 해빈 영역의 영상을 도 4와 같은 순간 영상들로 획득한다. 이 때 상기 순간 영상들은 일정 시간 동안 특정 시간 간격으로 다수회 촬영된 해빈 영역의 영상들이다. 일예로, 한 시간 동안 2분, 3분 또는 5분 등의 시간 간격으로, 2 ~ 3 초 또는 4 ~ 5 초 등의 다양한 시간 간격으로 해빈 영역을 촬영한다. 상술한 바와 같이, 디지털 카메라(10)들에 의해 촬영된 순간 영상들은 해빈 영역 면적 산출을 위해 통신망을 통해 해빈 영역 면적 산출 장치(200)로 전송된다.The image capturing process S10 of FIG. 2 acquires an image of the image area through the plurality of digital cameras 10 installed to capture the image area as shown in FIG. 2, as shown in FIG. At this time, the instant images are images of the background region photographed a plurality of times at a specific time interval for a predetermined time. For example, at a time interval of 2 minutes, 3 minutes, or 5 minutes for one hour, the beach area is photographed at various time intervals such as 2 to 3 seconds or 4 to 5 seconds. As described above, the instant images photographed by the digital cameras 10 are transmitted to the background area calculation apparatus 200 through the communication network for calculating the background area.

상기 평균영상생성과정(S20)은 상술한 해빈영역영상촬영과정(S10)에 의해 순간 영상들을 수신한 해빈 영역 면적 산출장치(200)의 평균영상생성부(205)가 순간 영상들을 픽셀별로 중첩한 후 평균하는 것에 의해 도 5와 같은 하나의 평균 영상을 생성한다. 상기 평균 영상에는 상술한 바와 같이, 이동하는 물체의 정보는 사라지게 되어, 쇄파대에서 파쇄되는 파랑의 하얀색 포말이 하나의 선으로 나타난다. 따라서 명확하게 해안선을 구별할 수 있게 된다. The average image generation process S20 is a process in which the average image generation unit 205 of the background region area calculation apparatus 200 receiving the instantaneous images by the image capturing process S10 described above superimposes real- And averaging is performed to generate one average image as shown in FIG. As described above, the information of the moving object disappears in the average image, and a blue, white foam that is broken at the breaking wave appears as a line. Thus, the coastline can be clearly distinguished.

상기 평균영상생성과정(S20)에서 평균영상생성부(205)에 의해 생성된 영상은 정사보정영상생성부(220)로 전송되어 정사보정영상으로 변환된다. 이때 정사보정영상의 생성이전에 상기 평균영상은 대조도강화부(210)에 의해 대조도가 강화될 수 있다.In the average image generation process S20, the image generated by the average image generation unit 205 is transmitted to the ortho corrected image generation unit 220 and converted into an ortho corrected image. At this time, the contrast of the average image may be enhanced by the contrast enhancement unit 210 before the ortho corrected image is generated.

상기 정사보정영상생성과정(S30)에서는 원근법에 따라 표시되는 영상을 GCP측량좌표를 적용하고, 평면도상에 표시되는 영상으로 변환하여 도 7과 같은 정사보정 영상을 생성한 후, 색상 프로파일 분석부(230)에 제공한다. 상기 정사보정 영상 생성부(220)는 대조도 강화된 영상을 제공받아 촬영 각도에 따라 변하는 영상의 형태를 투사면 위의 점이 투영 중심에 대해 공간 좌표계로 투영된 것과 같이 변환하여 정사보정 영상을 생성한다. 이 경우 촬영 영상은 도 6과 같이 영역 분할되며, 정사보정 영상은 도 8과 같이 실제 크기를 반영하도록 변환된다.In the ortho-corrected image generating step S30, the image displayed according to the perspective method is applied to the GCP measurement coordinates and converted into an image displayed on the floor plan to generate an ortho corrected image as shown in FIG. 7, 230). The ortho correction image generation unit 220 receives the enhanced contrast image and converts the shape of the image that changes according to the shooting angle into a projection image of a point on the projection surface such that the point is projected in a spatial coordinate system to generate an ortho corrected image do. In this case, the photographed image is divided into regions as shown in FIG. 6, and the ortho corrected image is converted to reflect the actual size as shown in FIG.

상술한 바와 같이 정사보정된 영상은 이 후 색상프로파일분석부(230)로 전송된다.
The ortho corrected image is then transmitted to the color profile analyzer 230 as described above.

도 9는 도 3의 색상프로파일분석과정(S40)에 의해 산출된 픽셀특성값분포를 나타내는 그래프이고, 도 10은 도 3의 해안선추출과정(S50)의 상세처리과정을 나타내는 순서도이며, 도 11은 제1이동평균선과 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프이고, 도 12는 도 8의 픽셀특성값의 급격한 변화 영역의 확대 그래프이며, 도 13은 제1이동평균값과 픽셀특성값들의 차의 절대값의 분포도이고, 도 14는 제2이동평균선과 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프이며, 도 15는 제1이동평균선과 제2이동평균선 및 픽셀특성값 분포를 나타내는 그래프이고, 도 16은 제2이동평균값과 픽셀특성값들의 차의 절대값의 분포도이며, 도 17은 1차 및 제2이동평균값과 픽셀특성값차를 곱하여 증폭된 이동평균값과 픽셀특성값 차 분포를 나타내는 도면이고, 도 18은 증폭된 이동평균값과 픽셀특성값 차를 이용하여 임계값 이상의 차이 값을 가지도록 추출된 픽셀들의 분포를 나타내는 그래프이며, 도 19는 임계값 이상의 값을 갖는 픽셀 중 전체픽셀의 평균값과의 비교를 통해 해안선 픽셀을 도출하는 과정을 나타내는 그래프이다.FIG. 9 is a graph showing the distribution of pixel characteristic values calculated by the color profile analysis process (S40) of FIG. 3, FIG. 10 is a flowchart showing a detailed process of the shoreline extraction process (S50) FIG. 12 is an enlarged graph of the abrupt change area of the pixel characteristic value in FIG. 8, and FIG. 13 is a graph showing the distribution of the absolute value of the difference between the first moving average value and the pixel characteristic values 15 is a graph showing a first moving average line, a second moving average line, and a pixel characteristic value distribution, FIG. 16 is a graph showing a second moving average value and a pixel characteristic value distribution, 17 is a diagram showing a moving average value and a pixel characteristic value difference distribution amplified by multiplying the first and second moving average values and the pixel characteristic value difference. FIG. 18 is a graph showing the difference between the amplified moving average value and the moving average value pixel FIG. 19 is a graph showing the distribution of pixels extracted to have a difference value equal to or greater than a threshold value by using the characteristic value difference. FIG. 19 illustrates a process of deriving shoreline pixels through comparison with an average value of all pixels among pixels having a value equal to or greater than a threshold value FIG.

상기 도 12 내지 도 19를 참조하여, 본 발명의 처리 과정 중 해안선추출과정(S50)까지를 설명한다.The coastline extraction process (S50) during the process of the present invention will be described with reference to FIGS. 12 to 19. FIG.

상기 색상프로파일분석과정(S40)에서는 RGB 프로파일 분석 모듈(232) 및 CMYK 프로파일 분석 모듈(234)을 포함하는 상기 색상 프로파일 분석부(230)가, 수신된 정사보정된 영상에서 각 픽셀별로 레드(red), 그린(green), 블루(blue) 또는 사이안(cyan), 마젠타(magenta), 옐로우(yellow), 블랙(black)의 색상 정보, 휴(hue), 사츄레이션(saturation) 정보, 레벨 정보 등의 픽셀 특성값을 도 9와 같이 추출한다. 상기 픽셀 특성 값의 추출은 생성된 평균 영상의 처음 픽셀부터 마지막 픽셀까지 순차적으로 수행된다. 그리고 상기 처음 픽셀은 평균 영상 이미지 픽셀 중 바다 영역으로서 육지에서 먼 바다 끝의 픽셀이 된다. 추출된 평균 영상 이미지의 특성 값들은 해안선추출부(240)로 출력된다.In the color profile analysis process S40, the color profile analyzer 230 including the RGB profile analysis module 232 and the CMYK profile analysis module 234 calculates red Color information of hue, saturation, level information of green, blue, or cyan, magenta, yellow, and black, As shown in FIG. The extraction of the pixel characteristic values is performed sequentially from the first pixel to the last pixel of the generated average image. And the first pixel is a sea area of the average image image pixel, which is a pixel at the sea edge far from the land. The characteristic values of the extracted average image are output to the shoreline extraction unit 240.

상기 해안선추출과정(S50)에서는 도 9의 각각의 정사보정된 평균영상의 픽셀 특성값들에 대한 전체 평균을 구하고, 두 개의 이동평균구간에 대한 이동평균과 픽셀의 특성값의 차를 이용하여 해안선 후보 픽셀을 선택한다. 이 후, 선택된 후보 픽셀들 중 특성값이 전체평균 이하 또는 이상이 되는 육지쪽의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 추출하고 이를 반복 수행하는 것에 의해 해안선을 추출한다.In the shoreline extraction process (S50), the average of the pixel characteristics of each of the ortho corrected average images of FIG. 9 is obtained, and the difference between the moving average and the pixel characteristic values of the two moving average sections is used to calculate the shoreline Select a candidate pixel. Then, the shoreline is extracted by extracting the first pixel on the land side where the characteristic value of the selected candidate pixels is less than or equal to the overall average as shoreline pixels and repeating the extraction.

도 10은 상술한 도 3의 해안선추출과정(S50)의 상세 처리과정을 나타낸다. 도 10과 같이, 상기 해안선추출과정(S50)은 제1이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S51), 제2이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S52), 이동평균픽셀값차증폭과정(S53), 이동평균해안선후보픽셀선택과정(S54), 이동평균해안선픽셀선택과정(S55)을 포함하여 이루어져 정사보정된 평균영상이미지에서 해안선을 자동으로 추출한다.FIG. 10 shows a detailed processing procedure of the coastline extraction process (S50) of FIG. 10, the shoreline extraction process S50 includes a first moving average pixel characteristic value difference distribution calculation step S51, a second moving average pixel characteristic difference value distribution calculation step S52, a moving average pixel difference difference amplification step S53, A moving average shoreline candidate pixel selection process S54, and a moving average shoreline pixel selection process S55 to automatically extract the shoreline from the ortho corrected average image.

구체적으로 상기 제1이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S51)에서는 작은 이동평균 구간, 즉, 구간을 전체 픽셀의 2%로 설정한 것과 같은, 이동평균구간들에 대한 이동평균들을 산출한 후, 정사보정된 평균영상의 픽셀들의 특성값과 함께 선으로 표시한다. 도 11은 상술한 바와 같이 제1이동평균선과 픽셀특성값의 분포, 즉, 픽셀특성값 변화패턴을 나타내는 그래프이고, 도 12는 도 11의 그래프 중 픽셀 특성값이 변화를 나타내는 원부분의 확대 그래프이다. 도 9의 그래프에서 590에서 595픽셀 사이의 픽셀들에서 제1이동평균값으로부터 멀리 벗어나는 특성값을 가지는 픽셀들이 존재하는데, 이러한 특성값들은 에러로서 차후 제2이동평균에 의해 해안선 후보 픽셀로 선택되는 것이 방지 된다. Specifically, in the calculation of the first moving average pixel characteristic value difference distribution step S51, moving averages for moving average sections, such as setting a small moving average section, that is, a section to 2% of all pixels, And is displayed in a line with the characteristic values of the pixels of the ortho corrected average image. 11 is a graph showing the distribution of the first moving average line and the pixel characteristic value, that is, the pattern of pixel characteristic value change as described above. Fig. 12 is a graph showing the magnitude of the pixel characteristic value to be. In the graph of FIG. 9, there are pixels with characteristic values deviating from the first moving average value in pixels between 590 and 595 pixels, and these characteristic values are selected as shoreline candidate pixels by the second moving average as an error .

다음으로, 각 픽셀들의 제1이동평균값에서 픽셀특성값을 뺀 제1이동평균픽셀특성값차를 구한 후 절대값을 취해 제1이동평균픽셀특성값차 분포를 산출한다. 도 13은 상술한 바와 같이 제1이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S51)에 의해 산출된 제1이동평균픽섹특성값차 분포를 나타내는 그래프이다.Next, a first moving average pixel characteristic value difference obtained by subtracting the pixel characteristic value from a first moving average value of each pixel is obtained, and then an absolute value is taken to calculate a first moving average pixel characteristic difference value distribution. FIG. 13 is a graph showing the distribution of the characteristic value differences of the first moving average pixel calculated by the first moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step S51 as described above.

다음으로, 상기 제2이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S52)에서는 제1이동평균구간보다 큰 이동평균구간을 설정하여 제2이동평균을 산출한다. 예로서, 제2이동평균구간은 전체 픽셀수의 10%로 설정될 수 있다. 구간을 전체 픽셀의 10%로 설정한 것과 같은, 이동평균구간들에 대한 이동평균들을 산출한 후 정사보정된 평균영상의 픽셀들의 특성값과 함께 선으로 표시한다. Next, in the second moving average pixel characteristic value difference value calculating step S52, a moving average section larger than the first moving average section is set to calculate the second moving average. By way of example, the second moving average interval may be set to 10% of the total number of pixels. The moving averages for the moving average intervals, such as setting the interval to 10% of the whole pixels, are calculated and displayed as lines along with the characteristic values of the pixels of the ortho corrected average image.

도 14는 상술한 바와 같이 제2이동평균선과 픽셀특성값의 분포를 나타내는 그래프이고, 도 15는 550픽셀부터 650픽셀까지 제1이동평균선과 제2이동평균선 및 픽셀 특성값 분포를 나타내는 그래프이다. 도 15에서 제2이동평균값의 선은 제1이동평균값보다 기울기가 완만하게 감소하게 되므로, 그래프에서 590에서 595픽셀 사이의 픽셀들은 제2이동평균값과 인접하게 된다. 이에 따라 제1이동평균값과 큰 차를 가지는 특성값을 가지는 에러 픽셀들이 제2이동평균값과 픽셀 특성값의 차를 구하는 경우 차이가 적어지게 되어, 차후 증폭과정에서 전체평균과의 차이가 작어져 해안선 후보 픽셀로 선택되는 것이 방지된다.FIG. 14 is a graph showing the distribution of the second moving average line and the pixel characteristic value as described above, and FIG. 15 is a graph showing the first moving average line, the second moving average line and the pixel characteristic value distribution from 550 pixels to 650 pixels. In FIG. 15, since the slope of the second moving average value gradually decreases from the first moving average value, pixels between 590 pixels and 595 pixels are adjacent to the second moving average value. Accordingly, when the difference between the second moving average value and the pixel characteristic value is found, error pixels having characteristic values having a large difference from the first moving average value have a smaller difference, It is prevented from being selected as a candidate pixel.

다음으로, 각 픽셀들의 제2이동평균값에서 픽셀특성값을 뺀 제2이동평균픽셀특성값차를 구한 후 절대값을 취해 제2이동평균픽셀특성값차 분포를 산출한다. 도 16은 상술한 바와 같이 제2이동평균픽셀특성값차분포산출과정(S52)에 의해 산출된 제2이동평균픽섹특성값차 분포를 나타내는 그래프이다.Next, the second moving average pixel characteristic value difference obtained by subtracting the pixel characteristic value from the second moving average value of each pixel is obtained, and the absolute value is obtained to calculate the second moving average pixel characteristic value difference distribution. FIG. 16 is a graph showing the distribution of the characteristic value difference of the second moving average pixel calculated by the second moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step S52 as described above.

상술한 바와 같이 제1이동평균픽셀특성값차와 제2이동평균픽셀특성값차가 산출된 후에는, 전체 픽셀들의 평균값과의 비교를 용이하게 하기 위해 각각의 픽셀별로 제1이동평균픽셀특성값차와 제2이동평균픽셀특성값차의 절대치를 서로 곱하는 것에 의해 이동평균값에 대한 특성값들의 차이를 크게 하는 이동평균픽셀특성값차증폭과정(S53)을 수행한다. 도 17은 상술한 이동평균픽셀특성값차증폭과정(S53)에 의해 증폭된 이동평균픽셀특성값차의 분포를 나타내는 그래프이다.After the difference between the first moving average pixel characteristic value difference and the second moving average pixel characteristic value is calculated as described above, in order to facilitate comparison with the average value of all the pixels, The moving average pixel characteristic value difference amplifying step S53 of increasing the difference in the characteristic values with respect to the moving average value by multiplying the absolute values of the two moving average pixel characteristic value differences with each other. 17 is a graph showing the distribution of the moving average pixel characteristic value difference amplified by the moving average pixel characteristic differential value amplification step (S53).

이 후 도 10의 이동평균해안선추보픽셀선택과정(S54)에서는 증폭된 이동평균픽셀특성값차의 분포에서 특정 임계값 이상의 차를 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀들로 추출한다. 이때 특정 임계값은 해안선 추출의 정확도에 따라 상위 0.5%, 1%, 5% 등으로 임의로 설정될 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 상위 1%의 값을 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀들로 추출하였다. 도 18은 상술한 바와 같이 추출된 해안선후보픽셀들의 분포를 나타낸다.Then, in the moving average shoreline pixel selection step S54 of FIG. 10, pixels having a difference greater than a specific threshold value in the distribution of the amplified moving average pixel characteristic value difference are extracted as shoreline candidate pixels. At this time, the specific threshold value can be arbitrarily set to 0.5%, 1%, 5%, etc. according to the accuracy of shoreline extraction. In the embodiment of the present invention, the pixels having the upper 1% value are extracted as shoreline candidate pixels. 18 shows the distribution of the shoreline candidate pixels extracted as described above.

도 19는 도 10의 이동평균해안선픽셀선택과정(S55)에서 해안선 픽셀을 선택하는 과정을 나타내는 그래프이다. 상술한 바와 같이 해안선후픽셀들이 추출된 후에는 픽셀들의 특성값의 전체 평균선을 도 19와 같이 해안선후보픽셀들과 중첩하여 표시한다. 그리고 픽셀 특성값의 선택 방식에 따라 전체 평균선의 이하 또는 이상이 되는 픽셀들 중 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택한다. 본 발명의 실시예에의 경우에는 B와 같이 바다 쪽 특성 값이 큰 픽셀 특성값을 적용하였다. 도 19에서 바다 쪽은 전체 평균 이상의 특성값을 가지며, 육지쪽은 전체 평균 이하의 특성값을 가진다. 따라서 전체평균 이하의 픽셀들 중 첫 번째 픽셀이 해안선 픽셀로 선택된다.FIG. 19 is a graph illustrating a process of selecting shoreline pixels in the moving average shoreline pixel selection process (S55) of FIG. After the pixels after the shoreline are extracted as described above, the entire average line of the characteristic values of the pixels is superimposed on the shoreline candidate pixels as shown in FIG. And selects the first pixel among the pixels that is less than or equal to the total average line as the shoreline pixel according to the selection method of the pixel characteristic value. In the case of the embodiment of the present invention, a pixel characteristic value having a large sea side characteristic value such as B is applied. In Fig. 19, the sea side has a characteristic value above the overall average, and the land side has a characteristic value below the overall average. Thus, the first of the pixels below the overall average is selected as the shoreline pixel.

이상의 과정을 전체 평균영상의 픽셀 라인에 따라 반복 수행하여 선택된 해안선 픽셀들을 연결하는 것에 의해 평균영상 내에서 해안선을 자동으로 추출할 수 있게 된다.By repeating the above process according to the pixel line of the entire average image and connecting the selected shoreline pixels, the shoreline can be automatically extracted in the average image.

이외에도 상술한 해안선추출과정(S50)은 종래기술에서와 같이, R값과 B값이 교차하는 픽셀을 선택하는 것과, 휴 값에 임계값을 부여하여 임계값 이상 또는 이하로 되는 픽셀 중 첫 번 째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하거나, 일출, 일몰, 날씨 등의 환경 정보에 따른 보정을 수행하여 해안선을 추출하는 방법 등의 다양한 해안선 추출 방법이 적용될 수 있다.In addition, the shoreline extraction process (S50) described above may be performed by selecting pixels whose R and B values intersect with each other as in the prior art, selecting a pixel having a threshold value greater than or equal to a threshold value A method of selecting a pixel as a shoreline pixel or a method of extracting a shoreline by performing correction according to environmental information such as sunrise, sunset, and weather may be applied.

상술한 바와 같은 처리과정에 의해 추출된 해안선 정보는 이 후 면적산출부(250)로 전송된다.
The shoreline information extracted by the process as described above is then transmitted to the area calculation unit 250.

도 20은 면적 산출 대상 영역의 폐곡면 설정을 나타내는 사진이고, 도 21은 수치지형도맵을 적용한 면적 산출을 나타내는 도면이다.20 is a photograph showing the setting of the closed curved surface of the area to be calculated, and Fig. 21 is a diagram showing an area calculation using the digital topographic map.

이하, 도 20 내지 도 21을 참조하여 도 3의 처리과정 중 면적산출과정(S60)을 설명한다.Hereinafter, an area calculating process (S60) in the process of FIG. 3 will be described with reference to FIGS. 20 to 21. FIG.

상기 면적산출과정(S60)에서는 상기 면적산출부(250)가 수신된 정사보정된 평균 영상 내에서 도 20과 같이, 기 설정된 면적 산출 대상 영역을 포함하는 육지 쪽의 경계와 해안선으로 이루어지는 폐곡면을 생성한다.In the area calculating process S60, the area calculating unit 250 calculates the area of the land surface including the predetermined area calculation target area and the closed curve consisting of the coastline, as shown in FIG. 20, in the received ortho corrected average image .

이 후 면적 산출 프로그램을 적용하여 해당 폐곡면의 면적을 산출하게 된다.Then, the area calculating program is applied to calculate the area of the closed curved surface.

이때 정사보정 영상에 GCP정보가 적용되므로 페곡면 내의 픽셀들을 센 후 각각의 픽셀에 대응하는 실제 면적을 곱하는 것에 의해 페곡면이 이루는 지역의 실제 면적을 산출하게 된다.Since the GCP information is applied to the ortho corrected image, the pixels in the curved surface are counted and then the actual area corresponding to each pixel is multiplied to calculate the actual area of the curved surface.

또한, 상기 면적산출과정(S60)은 도 21과 같이 정사보정된 영상에 수치지형도맵을 중첩하여 면적을 산출하도록 구성될 수도 있다.In addition, the area calculation process S60 may be configured to calculate the area by superimposing the digital topographic map on the ortho corrected image as shown in FIG.

상술한 GCP 측량 정보는 GCP 측량을 한 번만 수행하면, 이후에는 측량절차를 수행함이 없이 해빈 영역을 촬영하는 것만으로, 해안선을 포함하는 특정 지역의 면적을 용이하게 산출할 수 있게 된다.
If the GCP surveying information is performed only once, then the area of a specific area including the coastline can be easily calculated only by photographing the beach area without performing the surveying procedure.

200: 해빈 영역 면적 산출장치 205: 평균영상 생성부
210: 대조도강화부 220: 정사보정영상생성부
230: 색상 프로파일 분석부 232: RGB 프로파일 분석 모듈
233: CMYK 프로파일 분석 모듈 240: 해안선추출부
250: 면적산출부 260: 저장부
300: 면적 표시부
10: 카메라 20: 비디오서버
30: 네트워크 서버 50: 모뎀
60: 중앙자료처리서버 70: 웹서버
200: area area area calculating device 205: average image generating part
210: contrast enhancement unit 220: ortho correction image generation unit
230: color profile analyzer 232: RGB profile analyzer module
233: CMYK profile analysis module 240: Shoreline extraction section
250: area calculating unit 260:
300:
10: camera 20: video server
30: network server 50: modem
60: central data processing server 70: web server

Claims (15)

다수의 카메라에 의해 일정 시간 동안 일정 간격으로 촬영한 연안 해빈의 순간 영상들의 각 픽셀별 색상정보를 중첩 평균하여 해빈의 평균영상을 생성하는 평균영상생성부;
상기 평균영상을 원근법에 따라 표시되는 평면도상에 표시되는 영상으로 변환하여 정사보정 영상을 생성하는 정사보정영상생성부;
상기 평균영상생성부에서 생성된 평균영상에서 각 픽셀별 특성값을 추출하는 색상프로파일분석부;
상기 색상프로파일분석부에서 추출된 각 픽셀별 특성값에 대한 이동평균들을 산출하여, 이동평균값과 픽셀특성 값의 차를 산출한 후, 이동평균값과 픽셀특성값의 차가 임계값 이상인 픽셀들 중 픽셀 특성 값이 전체 평균 이하 혹은 이상인 값들 중 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출하는 해안선추출부; 및
상기 해안선추출부에서 추출된 해안선을 포함하는 해빈 영역의 정사보정된 평균 영상에 면적 산출 대상 영역의 육지쪽 경계를 설정하여 해안선과 함께 폐곡면을 형성한 후 면적을 산출하는 면적산출부;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
An average image generation unit for generating an average image of the shots by superimposing a plurality of color information of each pixel of the instantaneous images of the coastal shore taken at regular intervals for a predetermined time by a plurality of cameras;
An ortho corrected image generation unit for generating an ortho corrected image by converting the average image into an image displayed on a plan view displayed according to a perspective view;
A color profile analyzer for extracting a characteristic value for each pixel from the average image generated by the average image generator;
Calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value by calculating moving average of the characteristic value for each pixel extracted by the color profile analyzing unit and then calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value, A shoreline extraction unit for extracting a shoreline by selecting a first pixel among the values whose values are less than or equal to the overall average as shoreline pixels; And
And an area calculating unit for calculating an area after forming a closed curve along with the coastline by setting a land boundary of the area to be calculated on the average corrected image of the sea area including the coastline extracted by the coastline extracting unit And calculating the area of the image area using the camera image.
청구항 1에 있어서, 상기 이동평균값은,
픽셀특성값 패턴을 나타내는 제1이동평균값과 에러픽셀의 증폭을 저감시키는 제2이동평균값을 포함하고, 제1이동평균값 구간은 제2이동평균값 구간보다 작게 설정되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
The apparatus of claim 1,
A first moving average value indicating a pixel characteristic value pattern and a second moving average value for reducing amplification of error pixels, and the first moving average value interval is set smaller than the second moving average value interval. Area area calculating device.
청구항 2에 있어서, 상기 해안선추출부는,
각 픽셀에 대응하는 상기 제1이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제1이동평균픽셀특성값차를 구하는 것에 상기 픽셀특성값 패턴을 가지는 제1이동평균픽셀특성값차분포를 산출하고,
상기 제2이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제2이동평균픽셀특성값차를 구하여 바다쪽에서 해안선으로 잘못 선택될 수 있는 픽셀의 제2이동평균픽셀특성값차를 감소시키는 것에 의해 잘못된 특성값을 가지는 픽셀이 해안선 픽셀로 검출되는 것을 방지하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
The system according to claim 2,
Calculating a first moving average pixel characteristic value difference distribution having the pixel characteristic value pattern by calculating a first moving average pixel characteristic value difference obtained by subtracting a characteristic value of each pixel from the first moving average value corresponding to each pixel,
By subtracting the characteristic value of each pixel from the second moving average value to obtain a second moving average pixel characteristic value difference to reduce the second moving average pixel characteristic difference of the pixel that can be erroneously selected from the sea side to the shoreline, Wherein the pixel is configured to prevent the pixel from being detected as a shoreline pixel.
청구항 3에 있어서, 상기 해안선추출부는,
상기 제1이동평균픽셀특성값차와 상기 제2이동평균픽셀특성값차의 절대 값을 곱하는 것에 의해 픽셀들의 특성값차를 증폭하는 이동평균픽셀값차증폭을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
[4] The method according to claim 3,
And performing a moving average pixel value difference amplification for multiplying a characteristic value difference of pixels by multiplying the absolute value of the first moving average pixel characteristic value difference and the absolute value of the second moving average pixel characteristic difference value. Area area calculating device.
청구항 4에 있어서, 상기 해안선추출부는,
상기 증폭된 이동평균픽셀값차들 중 임계값 이상의 값들을 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀로 선택하고,
상기 선택된 픽셀들 중에서 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 작은 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이하의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하고, 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 큰 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이상의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
[5] The apparatus of claim 4,
Pixels having values equal to or greater than a threshold value among the amplified moving average pixel value differences are selected as shoreline candidate pixels,
When the pixel characteristic value is selected as a shoreline pixel, the first pixel below the overall average is selected as a shoreline pixel when the pixel characteristic value is selected as a small value on the land side, And selecting a first pixel above the average as a shoreline pixel.
청구항 5에 있어서, 상기 해안선추출부는,
상기 평균 영상 중 바다 쪽부터 픽셀들의 색상 정보를 비교하여 해안선을 추출하도록 구성되는 것에 의해, 육지 쪽부터 비교하는 경우 무채색을 띄고 있는 물체에 의해 해안선이 잘 못 추출되는 것을 방지하는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
[6] The method according to claim 5,
And comparing the color information of the pixels from the sea side of the average image to extract the shoreline, the shoreline is prevented from being extracted by the achromatic object when compared from the land side. An apparatus for calculating the surface area of an image using an image.
청구항 1에 있어서,
상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 저장하는 저장부;를 더 포함하여 구성되고,
상기 정사보정영상생성부는, 상기 평균 영상에 대한 정사보정영상의 생성 시 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며,
상기 면적산출부는 상기 정사보정영상에 표시된 상기 면적 산출 대상 폐곡면 내의 픽셀들을 이용하여 상기 폐곡면에 대응하는 실제 영역의 실제 면적을 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
The method according to claim 1,
And a storage unit for storing GCP (ground control point) measurement coordinate information of the background region,
Wherein the ortho corrected image generation unit calculates the ortho corrected image using the GCP measurement coordinates when generating the ortho corrected image with respect to the average image so that the pixels correspond to the actual distance so that the corresponding relationship between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object quantitatively coincides Generates a corrected image,
Wherein the area calculating unit is configured to calculate an actual area of an actual area corresponding to the closed curved surface using pixels in the area to be calculated calculated in the ortho corrected image, .
청구항 1에 있어서,
상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보와 수치지형도맵을 저장하는 저장부;를 더 포함하여 구성되고,
상기 정사보정영상생성부는, 상기 평균 영상에 대한 정사보정영상의 생성 시 GCP 측량좌표를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며,
상기 면적산출부는 생성된 정사보정영상에 상기 수치지형도맵을 중첩하여 면적 산출 대상 폐곡면 내의 면적을 산출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 장치.
The method according to claim 1,
And a storage unit for storing ground control point (GCP) measurement coordinate information and a digital topographic map of the navigation area,
Wherein the ortho corrected image generation unit calculates the ortho corrected image using the GCP measurement coordinates when generating the ortho corrected image with respect to the average image so that the pixels correspond to the actual distance so that the corresponding relationship between the pixels of the image and the geographical coordinates of the object quantitatively coincides Generates a corrected image,
Wherein the area calculating unit is configured to calculate the area in the closed curved surface to be calculated by superimposing the digital topographic map on the generated ortho corrected image.
다수의 카메라에 의해 일정 시간 동안 일정 간격으로 촬영한 연안 해빈의 순간 영상들의 각 픽셀별 색상정보를 중첩 평균하여 해빈의 평균영상을 생성하는 평균영상생성과정;
상기 평균영상을 원근법에 따라 평면도상에 표시되는 영상을 변환하여 정사보정 영상을 생성하는 정사보정영상생성과정;
상기 정사보정영상생성과정에서 생성된 평균 영상의 정사보정영상에서 각 픽셀별 색상프로파일을 추출하는 색상프로파일분석과정;
상기 색상프로파일분석과정에서 추출된 각 픽셀별 특성값에 대한 이동평균들을 산출하여, 이동평균값과 픽셀특성 값의 차를 산출한 후, 이동평균값과 픽셀특성값의 차가 임계값 이상인 픽셀들 중 픽셀 특성 값이 전체 평균 이하 혹은 이상인 값들 중 첫번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하여 해안선을 추출하는 해안선추출과정; 및
상기 해안선을 포함하는 해빈 영역의 정사보정된 평균 영상 내의 면적 산출 대상 영역의 육지 쪽 경계를 설정하여 해안선과 함께 폐곡면을 형성한 후 면적을 산출하는 면적산출과정;을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
An average image generation process of generating an average image of a beach by superimposing and averaging the color information of each pixel of the instantaneous images of coastal beaches taken at regular intervals by a plurality of cameras;
An ortho-corrected image generating step of generating an ortho corrected image by converting an image displayed on a plane view according to a perspective view of the average image;
A color profile analyzing process of extracting a color profile for each pixel in the ortho corrected image of the average image generated in the ortho corrected image generation process;
Calculating a moving average of characteristic values of each pixel extracted in the color profile analysis process to calculate a difference between the moving average value and the pixel characteristic value and then calculating a difference between the moving average value and the pixel characteristic value, A shoreline extraction process in which a shoreline is extracted by selecting the first pixel among the values whose values are less than or equal to the overall average as shoreline pixels; And
And an area calculating step of calculating an area after forming a closed curve along with a coastline by setting a land boundary of an area calculation target area in an orthonally corrected average image of the beach area including the coastline A method for calculating area area using camera images.
청구항 9에 있어서,
상기 해안선추출과정의 상기 이동평균값은 픽셀특성값 패턴을 나타내는 제1이동평균값과 에러픽셀의 증폭을 저감시키는 제2이동평균값을 포함하고, 제1이동평균값 구간은 제2이동평균값 구간보다 작게 설정되는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method of claim 9,
The moving average value of the shoreline extraction process includes a first moving average value representing a pixel characteristic value pattern and a second moving average value for reducing amplification of error pixels, and the first moving average value interval is set to be smaller than the second moving average value interval And calculating the area area area using the camera image.
청구항 10에 있어서, 상기 해안선추출과정은,
각 픽셀에 대응하는 상기 제1이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제1이동평균픽셀특성값차를 구하는 것에 상기 픽셀특성값 패턴을 가지는 제1이동평균픽셀특성값차분포를 산출하는 제1이동평균특성값분포산출과정; 및
상기 제2이동평균값에서 각 픽셀의 특성값을 뺀 제2이동평균픽셀특성값차를 구하는 것에 의해 바다쪽에서 해안선으로 잘못 선택될 수 있는 픽셀의 제2이동평균픽셀특성값차를 감소시키는 것에 의해 잘못된 특성값을 가지는 픽셀이 해안선 픽셀로 검출되는 것을 방지하는 제2이동평균픽셀특성값차분포산출과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method according to claim 10,
Calculating a first moving average pixel characteristic value difference obtained by subtracting a characteristic value of each pixel from the first moving average value corresponding to each pixel, calculating a first moving average pixel characteristic value difference distribution having the pixel characteristic value pattern, A process of calculating the distribution of characteristic values; And
By subtracting the characteristic value of each pixel from the second moving average value to obtain a second moving average pixel characteristic value difference, by reducing the second moving average pixel characteristic difference of the pixel that can be erroneously selected from the sea side to the shoreline, And calculating a second moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step of calculating a second moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step of calculating a second moving average pixel characteristic value difference distribution calculating step.
청구항 11에 있어서, 상기 해안선추출과정은,
상기 제1이동평균픽셀특성값차와 상기 제2이동평균픽셀특성값차의 절대 값을 곱하는 것에 의해 픽셀들의 특성값차를 증폭하는 이동평균픽셀값차증폭과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method according to claim 11,
And a moving average pixel value difference amplifying step of amplifying a characteristic difference of pixels by multiplying the absolute value of the first moving average pixel characteristic value difference and the absolute value of the second moving average pixel characteristic difference, A method for calculating the area of a used beach area.
청구항 12에 있어서, 상기 해안선추출과정은,
상기 증폭된 이동평균픽셀값차들 중 임계값 이상의 값들을 가지는 픽셀들을 해안선후보픽셀로 선택하는 이동평균해안선후보픽셀선택과정; 및
상기 선택된 픽셀들 중 상기 픽셀 특성값이 해안선이 큰 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이하의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하고, 상기 픽셀 특성값이 육지쪽이 큰 값으로 선택된 경우에는 상기 전체 평균 이상의 첫 번째 픽셀을 해안선 픽셀로 선택하는 이동평균해안선픽셀선택과정;을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method according to claim 12,
A moving average shoreline candidate pixel selecting step of selecting, as shoreline candidate pixels, pixels having a value equal to or greater than a threshold value among the amplified moving average pixel value differences; And
When the pixel characteristic value of the selected pixels is selected as a shoreline pixel, the first pixel below the overall average is selected as a shoreline pixel when the shoreline is selected as a large value, And a moving average shoreline pixel selection process for selecting the first pixel as a shoreline pixel based on the moving average shoreline pixel selection process.
청구항 9에 있어서,
상기 정사보정영상생성과정은 저장부에 저장된 상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며,
상기 면적산출과정은 상기 면적 산출 대상 폐곡면 내의 픽셀들을 이용하여 실제 면적을 산출하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method of claim 9,
The ortho-corrected image generation process may be performed such that the correspondence between the pixel of the image and the geographical coordinates of the object is quantitatively calculated by using the GCP (ground control point) measurement coordinate information stored in the storage unit, Generates a matching ortho corrected image,
Wherein the area calculation process is performed to calculate an actual area using pixels in the closed curve to be calculated.
청구항 9에 있어서,
상기 정사보정영상생성과정은 저장부에 저장된 상기 해빈 영역의 GCP(ground control point) 측량 좌표 정보를 이용하여 픽셀들이 실제 거리를 반영하도록 계산하여 영상의 픽셀과 대상물의 지리좌표의 대응관계가 정량적으로 일치하는 정사보정영상을 생성하며,
면적산출부는 생성된 정사보정영상에 저장부에 저장된 수치지형도맵을 중첩하여 산출 대상 페곡면 영역을 설정한 후, 상기 폐곡면 내의 면적을 산출하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는 카메라 영상을 이용한 해빈 영역 면적 산출 방법.
The method of claim 9,
The ortho-corrected image generation process may be performed such that the correspondence between the pixel of the image and the geographical coordinates of the object is quantitatively calculated by using the GCP (ground control point) measurement coordinate information stored in the storage unit, Generates a matching ortho corrected image,
Wherein the area calculating unit is configured to calculate an area in the closed curved surface after superimposing the digital topographic map stored in the storage unit on the generated ortho corrected image to set the calculation target curved surface area, Way.
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