KR101996992B1 - 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영부;영상 촬영부의 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석부;분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출부;분석 영역 추출부에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정부;픽셀 유속 산정부에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정부;를 포함하는 것이다.

Description

옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법{Apparatus and Method for Measuring Flow Velocity of River using Optical Flow Image Processing}
본 발명은 하천 유속 측정에 관한 것으로, 구체적으로 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 하천에 흐르는 유수의 유속을 측정하기 위하여 평수시에는 프로펠러 유속계, 컵형 유속계, 또는 전자 유속계 등 검지기를 이용하는 방법들이, 홍수시에는 부자 관측법이 많이 이용되고 있다.
평수시 유속 측정에 이용되는 유속계들은 오직 한 점에서의 유속만을 측정할 수 있을 뿐으로, 와류의 형성이나 유향의 분석 등이 곤란한 문제를 지니고 있다.
따라서, 만일 하천의 전폭에 걸친 유속을 측정하고자 할 경우 많은 시간, 노력, 및 비용이 들게 된다.
한편, 하천에 홍수가 발생할 경우 유속이 빠르고 수심이 깊어 접근하는 데 많은 위험이 수반된다 이 때문에 프로펠러 유속계나 전자 유속계 등 검지기를 수중에 넣어야 하는 종래의 유속계는 홍수 때에는 사용하기 어려운 단점이 있다.
반면에 홍수 때 많이 이용되는 부자 관측법은 인력의 문제, 기민성의 결여(첨두 유량 결측 가능성이 높은 점), 연속 관측이 불가능한 점, 부자가 흐름의 유속을 정확하게 따라가는가 하는 추수성(追隨性)의 문제, 부자 길이 선택의 문제 등에 의해, 고정확도의 관측을 기대할 수 없는 것이 현실이다.
특히, 소하천은 국가 및 지방하천과 달리 유역면적이 작고 경사가 급하여 첨두 도달시간이 매우 짧고 흐름동이 복잡해 부자를 이용한 계측방법은 신뢰도가 떨어진다. 더불어 소하천에서는 부자를 이용할 만한 일정길이의 직선구간과 계측을 위한 안전장소를 찾기가 어려워 소하천에서 활용 가능한 비접촉식 계측기술이 요구된다.
현재 우리나라에는 22,823개의 소하천이 전국 각지에 분포하고 있음에도 불구하고 이를 관리할 수 있는 공무원의 수는 절대적으로 부족한 실정이다.
이런 이유로 현재까지 정부가 직접 관리하는 국가하천에서만 계측이 이루어졌는데, 삶의 질 향상에 따른 지역공동체의 소하천 홍수피해저감 요구가 증가하고 있어 적은 인력으로도 계측이 가능한 자동화 계측기술이 요구된다.
따라서, 이러한 계측을 자동화하거나 손쉽게 하는 방법들이 다양하게 모색되어 왔다 그 중에서 표면 영상 유속 측정법은 종래 방법들의 여러 문제점을 해소할 수 있는 가능성이 높은 방법이다.
표면 영상 유속 측정법이란 하천 표면을 촬영한 항공사진이나 비디오 영상 등에서 하천의 표면 영상을 추출하여 유속을 산정하는 것이다.
표면 영상 유속 측정법은 크게 영상 조각 일치법(template pattern matching)을 이용하는 방법과 시공간 영상(STI, spatio-temporal image)을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다.
영상 조각 일치법은 입자 영상 유속계측법(PIV, Particle Image Velocimetry)에 기반하여, 한 쌍의 영상을 이용하여 하천 표면의 2차원 유속 분포를 계측하는 방법이다.
이와 같은 영상 조각 일치법은 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 현재 블록과 가장 유사한 명암값을 갖는 블록을 다음 프레임에서 찾아 이동거리를 계산하는 방법으로, 이동거리 벡터 추정의 정확도를 높이기 위해서는 블록 주변의 모든 변위에 대해 평균 절대값 차이를 계산해야 하는데 이 때 윈도우 크기가 커질수록 많은 연산 시간이 요구되어 실시간 유속 측정이 어렵다.
한편, 시공간 영상 분석법은 여러 매의 연속된 영상(시공간 영상)을 한꺼번에 분석하여 그 시간 동안의 평균 유속을 분석하는 것이다.
시공간 영상을 이용하는 예로는 시공간영상유속계측법(STIV, Space-Time Image Velocimetry)을 들 수 있다.
다만, STIV는 실용성을 높이기 위해 계측 대상을 주류 방향 성분만으로 한정하여 유속의 횡단 분포를 계측하는 문제점을 지니고 있다.
또한, 시공간 영상 분석법은 영상 내 연속되는 여러 픽셀의 명암값이 시간에 따라 변화하는 것을 계산하여 유속을 산정하는 방법으로, 일정시간 동안의 픽셀 명암값을 구해야하기 때문에 시간 평균한 유속을 계산하는데는 우수하지만 하천의 수면파문이 많은 경우 잡음이 많이 발생하여 정확도가 떨어질 수 있다.
특히, 명암값들을 시간 평균해야하기 때문에 계산량이 많아서 실시간 유속 측정에 적용하기에는 한계가 있다.
이와 같은 종래 기술의 유속 측정 방법들은 영상 획득 및 영상 분석 과정이 복잡하고, 참조점 측량이 필요하여 실시간 자동 유속 측정이 어렵다.
특히, 종래 기술에서의 영상 획득 및 영상 분석 과정에서의 영상 변환에는 2차원 투영좌표변환법 및 3차원 투영좌표변환법이 사용되고 있다.
2차원 투영좌표변환법은 수면과 동일한 높이의 참조점이 최소 4개 필요하고, 수위 변화에 따라 참조점 높이를 재설정하는 것이 필요하데 참조점 재설정이 어려워 오차가 많이 발생하는 문제가 있다.
또한, 3차원 투영좌표변환법은 높이가 다른 참조점 6개와 수면과 동일한 높이의 참조점 1개가 필요하고, 수위 변화에 따라 새로운 맵핑계수 적용이 필요하다.
이와 같은 3차원 투영좌표변환법은 높이가 다른 6개의 참조점보다 수위가 상승하는 경우에는 적용이 불가능하고 참조점이 많아 측량 오차로 인한 정확도 저하 문제가 있다.
따라서, 새로운 영상 처리 방법을 활용하여 하천의 유속을 측정할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 등록특허 제10-0817907호 대한민국 등록특허 제10-1512690호 대한민국 공개특허 제10-2017-0120355호 대한민국 등록특허 제10-1305305호
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 하천 유속 측정 기술의 문제를 해결하기 위한 것으로, 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 영상변환 시에 실제좌표와 영상 좌표간의 상관식을 매트릭스 형태로 저장하고 픽셀유속으로 산정된 유속을 매트릭스를 활용하여 실제유속으로 변환하여 유속 산정의 정확성을 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 미리 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열(매트릭스) 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고 영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정의 정확도를 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 픽셀 유속 산정을 하고 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하여 지점 유속 산정의 정확도를 높인 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 적용하여 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 하여 측량한 실제 좌표와 변환 결과의 오차가 발생하지 않도록 하여 정확한 영상 왜곡 보정이 가능하도록 한 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치는 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영부;영상 촬영부의 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석부;분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출부;분석 영역 추출부에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정부;픽셀 유속 산정부에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 영상 변환 분석부는, 호모그래피(Homography) 산정을 위하여 입력점들의 평균 X좌표와 Y좌표를 산정 해당좌표를 원점으로 이동시키고, 입력점들과 평균 X좌표와 Y좌표간의 거리를 변환하여 영상 데이터를 정규화(Normalize)하는 것을 특징으로 한다.
그리고 픽셀 유속 산정부는 옵티컬 플로우를 적용한 표면유속장 산정을 위하여, 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고, 영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정을 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 픽셀 유속 산정부는 지점 유속 산정을 위하여, 영상과 격자점 변수 선언을 하고 격자점의 위치로부터 영상 추출을 하여 픽셀 유속 산정을 하고, 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하여 지점 유속 산정을 하는 것을 특징으로 한다.
그리고 영상 촬영부에서 촬영되는 영상 왜곡 보정을 위하여, 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 4개의 참조점을 제방 높이에 설치하고, 카메라의 실제 좌표(Xc,Yc,H), 카메라와 수면까지의 높이(H) 및 제방 위의 참조점(A)의 실제 좌표(X0,Y0,Z0)를 이용하여 수표면과 동일한 높이의 점 A'의 실제 좌표(X'0,Y'0,Z'0)를 구하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법은 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영 단계;영상 촬영 단계에서 획득된 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석 단계;분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출 단계;분석 영역 추출 단계에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정 단계;픽셀 유속 산정 단계에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높일 수 있다.
둘째, 영상변환 시에 실제좌표와 영상 좌표간의 상관식을 매트릭스 형태로 저장하고 픽셀유속으로 산정된 유속을 매트릭스를 활용하여 실제유속으로 변환하여 유속 산정의 정확성을 높인다.
셋째, 미리 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열(매트릭스) 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고 영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정의 정확도를 높일 수 있다.
넷째, 픽셀 유속 산정을 하고 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하여 지점 유속 산정의 정확도를 높인다.
다섯째, 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 적용하여 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 하여 측량한 실제 좌표와 변환 결과의 오차가 발생하지 않도록 하여 정확한 영상 왜곡 보정이 가능하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치의 구성도
도 2는 영상 변환 좌표의 일 예를 나타낸 구성도
도 3은 본 발명에 따른 옵티컬 플로우를 활용한 표면유속장 산정 방법을 나타낸 플로우 차트
도 4는 본 발명에 따른 지점 유속 산정을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 5는 본 발명에 따른 픽셀 유속 산정을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 6과 도 7은 본 발명에 따른 픽셀 유속 산정시의 미분 함수
도 8 내지 도 10은 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 나타낸 구성도
이하, 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치의 구성도이고, 도 2는 영상 변환 좌표의 일 예를 나타낸 구성도이다.
본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법은 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높일 수 있도록 한 것이다.
본 발명에 의한 옵티컬 플로우 영상 처리는 한 프레임의 특정 위치의 명암값 분포와 다음 프레임에서의 명암값 분포가 가장 잘 매칭되는 곳을 찾아서 이동거리를 계산하는 것이다.
이와 같이 영상내 각 픽셀의 명암값을 이용하여 이동거리를 계산하기 때문에 시간이 매우 짧다는 장점이 있어 하천에서의 급격한 유량 변화 시에도 실시간 유속을 매우 빠른 시간에 계산할 수 있어 LSPIV와 STIV 방법으로 수행하지 못하는 하천의 실시간 유속 측정에 효과적으로 적용될 수 있다.
이를 위하여 본 발명은 영상변환 시에 실제좌표와 영상 좌표간의 상관식을 매트릭스 형태로 저장하고 픽셀유속으로 산정된 유속을 매트릭스를 활용하여 실제유속으로 변환하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 미리 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열(매트릭스) 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고 영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정의 정확도를 높이는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 픽셀 유속 산정을 하고 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 표면유속을 계측하기 위하여 2차원투영 좌표변환프로그램과 상호상관법을 사용하는 것으로, 왜곡된 영상을 정사영상으로 변환하는 영상변환 구성 및, 상호상관법(상관영역의 크기 내 명암값 분포의 유사성을 탐색하여 추적자군의 변위를 계산) 프로그램으로 표면유속을 계측하는 영상분석, 계측된 유속자료들 중 상관계수가 낮은 결과를 제거하는 필터링, 계측된 유속자료들을 시간평균 하여 계측 결과로 저장하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 적용하여 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 하여 측량한 실제 좌표와 변환 결과의 오차가 발생하지 않도록 하여 정확한 영상 왜곡 보정이 가능하도록 하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치는 도 1에서와 같이, 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영부(10)와, 영상 촬영부(10)의 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석부(20)와, 분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출부(30)와, 분석 영역 추출부(30)에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정부(40)와, 픽셀 유속 산정부(40)에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정부(50)를 포함한다.
여기서, 영상 변환 분석부(20)는 회전, 스케일, 평행성 보존은 원점[0,0]을 기준으로 발생하기 때문에 호모그래피(Homography) 산정을 위하여 영상 데이터를 정규화(Normalize)하는 것이다.
영상 데이터의 정규화는 도 2에서와 같이, 입력점들의 평균 X좌표와 Y좌표를 산정 해당좌표를 원점으로 이동시키고, 입력점들과 평균 X좌표와 Y좌표간의 거리를 변환하는 것이다.
호모그래피(Homography) 산정을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
수학식 1은 호모지니어스(Homogeneous) 형태를 나타낸 것이다.
Figure 112018112668513-pat00001
여기서, x,y는 영상 변환전 좌표이고, x',y'는 영상 변환후 좌표, h11,h12,h13,h21,h22,h23,h31,h32는 영상 변환에 필요한 매개변수이다.
수학식 2 및 수학식 3은 호모그래피(Homography) 산정을 위한 형태를 나타낸 것이다.
Figure 112019025751857-pat00002
호모그래피는 총 8개의 미지수를 가지고 있으며, 공간좌표(점) 하나당 2개의 식을 산출하므로 최소 4개 이상의 공간좌표가 존재해야 호모그래피를 구성하는 요소를 산출할 수 있다.
따라서, 4개공간좌표
Figure 112019025751857-pat00076
,
Figure 112019025751857-pat00077
,
Figure 112019025751857-pat00078
,
Figure 112019025751857-pat00079
를 통해 수학식 2를 적용하면 다음과 같다.
Figure 112019025751857-pat00080

이를 호모그래피(Homography) 산정을 위한 형태로 다시 정리하면 수학식 3에서와 같다.
Figure 112019048517290-pat00083
그리고 픽셀 유속 산정부(40)는 옵티컬 플로우를 적용한 표면유속장 산정을 위하여, 미리 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열(매트릭스) 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고 영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정의 정확도를 높인다.
그리고 픽셀 유속 산정부(40)는 지점 유속 산정을 위하여, 영상과 격자점 변수 선언을 하고 격자점의 위치로부터 영상 추출을 하여 픽셀 유속 산정을 하고 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하여 지점 유속 산정의 정확도를 높인다.
본 발명은 분석지점을 중심으로 한 분석영역의 영상을 통해 픽셀유속을 산정하기 위하여 다음과 같은 픽셀 유속 산출 구성을 포함한다.
객체의 밝기 값은 짧은 시간이 지나도 변하지 않는다라는 가정과 각 영상의 움직임은 매우 작아서 픽셀 유속 산정을 위한 식을 수학식 4에서와 같이 정의할 수 있다.
Figure 112018112668513-pat00004
여기서, I는 영상내 픽셀의 명암값, x는 X 방향 좌표, y는 Y 방향 좌표, t는 시간, δt는 시간 변화량이다.
수학식 4의 우항을 테일러 전개를 하면,
Figure 112018112668513-pat00005
수학식 4와 수학식 5를 동시에 만족하기 위해서는 수학식 5의 우항의 미분식의 합이 0이 되어야 한다.
Figure 112018112668513-pat00006
따라서, 픽셀 유속 산정을 위한 식은 다음과 같이 정의된다.
Figure 112018112668513-pat00007
여기서,
Figure 112018112668513-pat00008
는 영상의 X방향 미분 행렬,
Figure 112018112668513-pat00009
는 영상의 Y방향 미분행렬,
Figure 112018112668513-pat00010
는 X방향 픽셀속도,
Figure 112018112668513-pat00011
는 Y방향 픽셀속도,
Figure 112018112668513-pat00012
는 영상의 시간 미분 행렬이다.
수학식 7을 통해 픽셀 속도를 구하기 위해서는 수학식 8과 같은 행렬식 형태로 변환하여 풀이한다.
Figure 112018112668513-pat00013
여기서,
Figure 112018112668513-pat00014
qn은 n번째 픽셀, n은 영상의 픽셀 개수이다.
그리고 실제 유속 산정부(50)에서 픽셀 유속을 실제 유속으로 환산하는 과정은 수학식 9에서와 같이 정의된다.
Figure 112018112668513-pat00015
여기서,
Figure 112018112668513-pat00016
는 실제유속이고,
Figure 112018112668513-pat00017
는 픽셀유속,
Figure 112018112668513-pat00018
는 픽셀당 거리,
Figure 112018112668513-pat00019
는 스케일팩터이다.
그리고 픽셀당 거리는 수학식 10에서와 같이 정의된다.
Figure 112018112668513-pat00020
여기서,
Figure 112018112668513-pat00021
는 픽셀당 거리,
Figure 112018112668513-pat00022
는 영상변환의 참조점 개수,
Figure 112018112668513-pat00023
은 영상변환의 이웃하는 두 참조점이 이루는 물리거리,
Figure 112018112668513-pat00024
은 영상변환의 이웃하는 두 참조점이 이루는 픽셀거리이다.
그리고 스케일팩터는 수학식 11에서와 같이 정의된다.
Figure 112018112668513-pat00025
여기서,
Figure 112018112668513-pat00026
는 스케일팩터,
Figure 112018112668513-pat00027
은 센서와 영상변환의 참조점간의 초기 평균표고차,
Figure 112018112668513-pat00028
는 센서와 영상변환의 참조점간의 평균표고차이다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 유속 측정 장치를 이용한 실제 유속 산정 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에 따른 옵티컬 플로우를 활용한 표면유속장 산정 방법을 나타낸 플로우 차트이고, 도 4는 본 발명에 따른 지점 유속 산정을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 유속 측정 방법은 크게 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영 단계와, 영상 촬영 단계에서 획득된 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석 단계와, 분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출 단계와, 분석 영역 추출 단계에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정 단계와, 픽셀 유속 산정 단계에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정 단계를 포함한다.
여기서, 픽셀 유속 산정 단계는 옵티컬 플로우를 적용한 표면유속장 산정을 위하여, 도 3에서와 같이, 먼저 M개의 개수를 갖는 분석할 점으로 구성된 격자 변수를 정의한다.(S301)
이어, 미리 지정된 격자 설정을 불러와(S302) 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열(매트릭스)을 선언한다.(S303)
그리고 카메라를 통해 영상을 배열에 저장한다.(S304)
영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 분석 결과를 배열에 저장한다.(S305)
그리고 픽셀 유속 산정 단계는 지점 유속 산정을 위하여, 도 4에서와 같이, 영상과 격자점 변수 선언을 하고(S401), 격자점의 위치로부터 영상 추출을 한다.(S402)
이어, 옵티컬 플로우 픽셀 유속 산정 알고리즘을 적용하고(S403), 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수 선언을 하고(S404) 격자점 위치와 픽셀 유속을 실제 유속으로 변환한다.(S405)
산정된 유속 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하고, 그렇지 않으면 유속 산정 결과를 출력하여 지점 유속 산정의 정확도를 높인다.(S406)
그리고 도 5는 본 발명에 따른 픽셀 유속 산정을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이고, 도 6과 도 7은 본 발명에 따른 픽셀 유속 산정시의 미분 함수를 나타낸 것이다.
픽셀 유속 산정 단계는 도 5에서와 같이, 영상 변수 선언을 하고(S501), X 방향,Y 방향,시간 미분 변수 선언을 한다.(S502)
그리고 X 방향 영상 미분(S503), Y 방향 영상 미분(S504), 시간 방향 영상 미분을 하여(S505) 픽셀 유속을 산정한다.(S506)
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 유속 측정 장치 및 방법은 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 적용하여 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 하여 측량한 실제 좌표와 변환 결과의 오차가 발생하지 않도록 하여 정확한 영상 왜곡 보정이 가능하도록 한다.
도 8 내지 도 10은 하천 수위 변화를 고려한 영상왜곡 보정을 위한 방법을 나타낸 구성도이다.
4개의 참조점을 이용하여 간편하고 정확하게 영상 왜곡을 보정하는 것이 가능하도록 한 것으로, 수위 변화를 고려하기 위하여 4개의 참조점을 도 8에서와 같이 제방 높이에 설치하여 제방 높이의 참조점이 모두 촬영될 수 있도록 영상 촬영을 한다.
이와 같은 구성에 의해 도 9에서와 같이 수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않는다.
도 10에서와 같이 카메라의 실제 좌표(Xc,Yc,H), 카메라와 수면까지의 높이(H) 및 제방 위의 참조점(A)의 실제 좌표(X0,Y0,Z0)를 이용하여 수표면과 동일한 높이의 점 A'의 실제 좌표(X'0,Y'0,Z'0)를 구할 수 있다.
Figure 112018112668513-pat00029
Figure 112018112668513-pat00030
여기서,
Figure 112018112668513-pat00031
,
Figure 112018112668513-pat00032
,
Figure 112018112668513-pat00033
이다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치 및 방법은 현장의 단면정보, 분석시간, 분석간격, 분석영역에 대하여 카메라가 수집한 연속영상으로부터 픽셀유속을 산출하고 이를 실제 물리적인 유속으로 환산하여 유속 측정의 효율성 및 정확성을 높일 수 있도록 한 것이다.
본 발명은 표면유속을 계측하기 위하여 2차원투영 좌표변환프로그램과 상호상관법을 사용하는 것으로, 왜곡된 영상을 정사영상으로 변환하는 영상변환 구성 및, 상호상관법(상관영역의 크기 내 명암값 분포의 유사성을 탐색하여 추적자군의 변위를 계산) 프로그램으로 표면유속을 계측하는 영상분석, 계측된 유속자료들 중 상관계수가 낮은 결과를 제거하는 필터링, 계측된 유속자료들을 시간평균 하여 계측 결과로 저장하는 것이다.
본 발명에 의한 옵티컬 플로우 영상 처리는 한 프레임의 특정 위치의 명암값 분포와 다음 프레임에서의 명암값 분포가 가장 잘 매칭되는 곳을 찾아서 이동거리를 계산하는 것이다.
이와 같이 영상내 각 픽셀의 명암값을 이용하여 이동거리를 계산하기 때문에 시간이 매우 짧다는 장점이 있어 하천에서의 급격한 유량 변화 시에도 실시간 유속을 매우 빠른 시간에 계산할 수 있어 LSPIV와 STIV 방법으로 수행하지 못하는 하천의 실시간 유속 측정에 효과적으로 적용될 수 있다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10. 영상 촬영부 20. 영상 변환 분석부
30. 분석 영역 추출부 40. 픽셀 유속 산정부
50. 실제 유속 산정부

Claims (20)

  1. 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영부;
    영상 촬영부의 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석부;
    분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출부;
    분석 영역 추출부에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정부;
    픽셀 유속 산정부에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 영상 변환 분석부는,
    호모그래피(Homography) 산정을 위하여 입력점들의 평균 X좌표와 Y좌표를 산정 해당좌표를 원점으로 이동시키고, 입력점들과 평균 X좌표와 Y좌표간의 거리를 변환하여 영상 데이터를 정규화(Normalize)하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 픽셀 유속 산정부는 옵티컬 플로우를 적용한 표면유속장 산정을 위하여,
    지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열 선언을 하여 영상을 배열에 저장하고,
    영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 표면유속장 산정을 하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 픽셀 유속 산정부는 지점 유속 산정을 위하여,
    영상과 격자점 변수 선언을 하고 격자점의 위치로부터 영상 추출을 하여 픽셀 유속 산정을 하고,
    격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수를 정하여 지점 유속 산정시에 산정된 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하여 지점 유속 산정을 하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 영상 촬영부에서 촬영되는 영상 왜곡 보정을 위하여,
    수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 4개의 참조점을 제방 높이에 설치하고,
    카메라의 실제 좌표(Xc,Yc,H), 카메라와 수면까지의 높이(H) 및 제방 위의 참조점(A)의 실제 좌표(X0,Y0,Z0)를 이용하여 수표면과 동일한 높이의 점 A'의 실제 좌표(X'0,Y'0,Z'0)를 구하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 장치.
  6. 하천 유속 측정 현장의 연속 영상을 획득하는 영상 촬영 단계;
    영상 촬영 단계에서 획득된 영상 데이터를 정규화하기 위하여 동적으로 연속 영상의 프레임을 추출하고 추출된 프레임을 영상 변환하고 호모그래피(Homography) 산정을 하는 영상 변환 분석 단계;
    분석지점의 분석영역을 추출하는 분석 영역 추출 단계;
    분석 영역 추출 단계에서 추출된 분석지점의 분석영역 영상을 통해 픽셀유속을 산정하는 픽셀 유속 산정 단계;
    픽셀 유속 산정 단계에서 산정된 픽셀유속을 실제유속으로 환산하는 실제 유속 산정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 영상 변환 분석 단계는,
    호모그래피(Homography) 산정을 위하여 입력점들의 평균 X좌표와 Y좌표를 산정 해당좌표를 원점으로 이동시키고, 입력점들과 평균 X좌표와 Y좌표간의 거리를 변환하여 영상 데이터를 정규화(Normalize)하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  8. 제 6 항에 있어서, 호모그래피(Homography) 산정을 위한 호모지니어스(Homogeneous) 형태는,
    Figure 112018112668513-pat00034
    으로 정의되고,
    여기서, x,y는 영상 변환전 좌표이고, x',y'는 영상 변환후 좌표, h11,h12,h13,h21,h22,h23,h31,h32는 영상 변환에 필요한 매개변수인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 호모그래피(Homography) 산정을 위한 형태는,
    Figure 112019048517290-pat00035

    Figure 112019048517290-pat00084

    으로 정의되는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  10. 제 6 항에 있어서, 픽셀 유속 산정 단계에서 옵티컬 플로우를 적용한 표면유속장 산정을 위하여,
    M개의 개수를 갖는 분석할 점으로 구성된 격자 변수를 정의하는 단계와,
    미리 지정된 격자 설정을 불러와 분석할 영상의 개수(N)와 분석결과를 저장할 배열을 선언하는 단계와,
    카메라를 통해 영상을 배열에 저장하는 단계와,
    영상간 분석을 격자점 개수만큼 반복하여 분석 결과를 배열에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  11. 제 6 항에 있어서, 픽셀 유속 산정 단계에서 지점 유속 산정을 위하여,
    영상과 격자점 변수 선언을 하고, 격자점의 위치로부터 영상 추출을 하는 단계와,
    옵티컬 플로우 픽셀 유속 산정 알고리즘을 적용하고, 격자점 위치와 픽셀 유속, 필터 계수 변수 선언을 하고 격자점 위치와 픽셀 유속을 실제 유속으로 변환하는 단계와,
    산정된 유속 오차가 필터 계수보다 크면 필터링을 하고, 그렇지 않으면 유속 산정 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  12. 제 6 항에 있어서, 픽셀 유속 산정 단계에서,
    영상 변수 선언을 하고, X 방향,Y 방향,시간 미분 변수 선언을 하는 단계와,
    X 방향 영상 미분, Y 방향 영상 미분, 시간 방향 영상 미분을 하여 픽셀 유속을 산정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  13. 제 6 항에 있어서, 픽셀 유속 산정 단계에서,
    픽셀 유속 산정을 위한 식이
    Figure 112018112668513-pat00037
    으로 정의되고,
    여기서, I는 영상의 픽셀값, x는 X 방향 좌표, y는 Y 방향 좌표, t는 시간, δt는 시간 변화량인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 픽셀 유속 산정을 위한 식이,
    Figure 112018112668513-pat00038
    으로 정리되고,
    우항의 미분식의 합이 0이 되어야 하는 것을 이용하여 픽셀 유속 산정을 위한 식은
    Figure 112018112668513-pat00039
    으로 정의되고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00040
    는 영상의 X방향 미분 행렬,
    Figure 112018112668513-pat00041
    는 영상의 Y방향 미분행렬,
    Figure 112018112668513-pat00042
    는 X방향 픽셀속도,
    Figure 112018112668513-pat00043
    는 Y방향 픽셀속도,
    Figure 112018112668513-pat00044
    는 영상의 시간 미분 행렬인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  15. 제 14 항에 있어서, 픽셀 유속 산정을 위한 식은,
    Figure 112018112668513-pat00045
    으로 정의되고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00046
    qn은 n번째 픽셀, n은 영상의 픽셀 개수인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  16. 제 6 항에 있어서, 실제 유속 산정 단계에서 실제 유속은,
    Figure 112018112668513-pat00047
    이고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00048
    는 실제유속이고,
    Figure 112018112668513-pat00049
    는 픽셀유속,
    Figure 112018112668513-pat00050
    는 픽셀당 거리,
    Figure 112018112668513-pat00051
    는 스케일팩터인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  17. 제 16 항에 있어서, 픽셀당 거리는,
    Figure 112018112668513-pat00052
    이고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00053
    는 픽셀당 거리,
    Figure 112018112668513-pat00054
    는 영상변환의 참조점 개수,
    Figure 112018112668513-pat00055
    은 영상변환의 이웃하는 두 참조점이 이루는 물리거리,
    Figure 112018112668513-pat00056
    은 영상변환의 이웃하는 두 참조점이 이루는 픽셀거리인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  18. 제 16 항에 있어서, 스케일팩터는,
    Figure 112018112668513-pat00057
    이고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00058
    는 스케일팩터,
    Figure 112018112668513-pat00059
    은 센서와 영상변환의 참조점간의 초기 평균표고차,
    Figure 112018112668513-pat00060
    는 센서와 영상변환의 참조점간의 평균표고차인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  19. 제 6 항에 있어서, 영상 촬영 단계에서 촬영되는 영상 왜곡 보정을 위하여,
    수위가 변하더라도 카메라가 바라보는 참조점의 영상좌표가 변하지 않도록 4개의 참조점을 제방 높이에 설치하여 카메라의 실제 좌표(Xc,Yc,H), 카메라와 수면까지의 높이(H) 및 제방 위의 참조점(A)의 실제 좌표(X0,Y0,Z0)를 이용하여 수표면과 동일한 높이의 점 A'의 실제 좌표(X'0,Y'0,Z'0)를 구하는 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
  20. 제 19 항에 있어서, 수표면과 동일한 높이의 점 A'의 실제 좌표(X'0,Y'0,Z'0)를,
    Figure 112018112668513-pat00061

    Figure 112018112668513-pat00062
    으로 구하고,
    여기서,
    Figure 112018112668513-pat00063
    ,
    Figure 112018112668513-pat00064
    ,
    Figure 112018112668513-pat00065
    인 것을 특징으로 하는 옵티컬 플로우 영상 처리를 이용하는 하천 유속 측정 방법.
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