WO2021096167A1 - 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법 - Google Patents

선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2021096167A1
WO2021096167A1 PCT/KR2020/015562 KR2020015562W WO2021096167A1 WO 2021096167 A1 WO2021096167 A1 WO 2021096167A1 KR 2020015562 W KR2020015562 W KR 2020015562W WO 2021096167 A1 WO2021096167 A1 WO 2021096167A1
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WO
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image
original image
psnr
illumination
underwater camera
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Application number
PCT/KR2020/015562
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English (en)
French (fr)
Inventor
하연철
김구
김진우
백점기
Original Assignee
부산대학교 산학협력단
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/557—Depth or shape recovery from multiple images from light fields, e.g. from plenoptic cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20024—Filtering details

Definitions

  • the present invention relates to an underwater camera image correction system and method for ship bottom inspection, and more specifically, to capture an original image with an underwater camera, and a peak signal to noise ratio of the original image to which a filter and an illumination value are applied. , The following PSNR) is compared, and the PSNR is applied to the maximum value of the filter and the illumination value to output a correction image for ship bottom inspection, relates to an underwater camera image correction system and method.
  • the present invention compares the PSNR of the original image to which the illumination value and the distance between objects of the underwater camera are applied when a filter is determined, and outputs a corrected image by applying the illumination value of the maximum PSNR and the distance between objects of the underwater camera. It relates to an underwater camera image correction system and method for ship bottom inspection.
  • Related Document 1 relates to an underwater photographing apparatus and a color correction system for an underwater photographed image including the same, and more specifically, an underwater photographing apparatus capable of correcting an underwater photographed image according to the color sense of the underwater environment, and a photographing including the same. It relates to an image color correction system.
  • Related Document 1 can correct the color of the underwater image with an optimal filter based on the sensor values of the location, temperature, and depth of the user who entered the water with an underwater camera, but minute irregularities due to diffuse illumination of the original image ( speckle) has a problem that cannot be corrected.
  • the present invention is to solve the above problems, and an object of the present invention is to correct diffuse reflection due to lighting by applying a correction algorithm using a filter and an illumination value as variables to an original image.
  • an object of the present invention is to correct the diffuse reflection due to lighting by applying a correction algorithm that uses an illumination value and a distance between objects of an underwater camera as variables to an original image.
  • the underwater camera image correction system for ship bottom inspection of the present invention includes an original image input unit for inputting an original image, an image correction unit for generating a filter and illumination value suitable for correction of the original image, and the filter and lighting.
  • the image correction unit is based on a filter module that stores various filters, a lighting brightness control module that controls lighting values in units of 1 lx, m filters selected from the filter module and n lighting values selected from the lighting brightness control module.
  • a binding module for generating a table and a PSNR comparison module for comparing the PSNR and selecting an illumination value having the maximum PSNR value are provided.
  • the underwater camera image correction method for ship bottom inspection of the present invention includes an original image input step in which an original image is input to an image correction unit, a filter extraction step in which m filters are extracted, and n illumination values.
  • the extracted illumination value extraction step, and a binding step of generating a table based on the m filters and the n illumination values are included.
  • the PSNR extraction step in which the PSNR is input, the PSNR is compared for each of the m filters, and an illumination value having the maximum PSNR value among the n illumination values is selected.
  • a PSNR comparison step, and a correction image generation step in which a correction image is generated by applying the filter and the illumination value to the original image.
  • the present invention has an effect of correcting diffuse reflection due to lighting by applying a correction algorithm that uses an illumination value and a distance between objects of an underwater camera as variables to the original image.
  • the present invention provides an original image and a clear correction image in real time, thereby helping a land manager to make a correct and quick determination in determining whether or not to remove marine organisms and confirm the attachment state of marine organisms.
  • FIG. 1 is a block diagram of an underwater camera image correction system for ship bottom inspection according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart of a method for calibrating an underwater camera image for a ship bottom inspection according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of an underwater camera image correction system for ship bottom inspection according to an embodiment of the present invention.
  • the underwater camera image correction system for ship bottom inspection of the present invention includes an original image input unit 100 for inputting an original image, and an image correction unit 200 for generating an illumination value and a filter suitable for correction of the original image using a correction algorithm. , A correction image output unit 300 for generating a corrected image by applying the filter and illumination value to the original image, and a monitoring unit 400 for monitoring the original image and the corrected image in real time.
  • the underwater camera may be directly brought into the water by a diver, or may be attached or embedded in an unmanned device such as an unmanned drone, an underwater drone, or an unmanned robot.
  • the original image input unit 100 receives the original image photographed from an underwater camera, and inputs the original image to correct or monitor the original image.
  • the image correction unit 200 receives the original image from the original image input unit 100 and generates a filter and illumination value suitable for correction of the original image using a correction algorithm using a filter and an illumination value as variables. .
  • the image correction unit 200 is characterized by including a filter module 210, a lighting brightness control module 220, a binding module 230, and a PSNR comparison module 240.
  • the corrected image output unit 300 generates a corrected image by applying the filter and lighting values generated by the image correcting unit 200 to the original image.
  • the monitoring unit 400 enables real-time monitoring of the original image input from the original image input unit 100 and the corrected image transmitted from the corrected image output unit 300.
  • the filter module 210 stores various filters that become variables of the correction algorithm.
  • the illumination brightness control module 220 controls an illumination value that is a variable of the correction algorithm in units of 1 lx.
  • the binding module 230 generates a table based on m filters selected from the filter module 210 and n lighting values selected from the illumination brightness control module 220.
  • the PSNR comparison module 240 compares the PSNR for each filter and selects an illumination value having the maximum PSNR value.
  • the PSNR comparison module 240 includes (m ⁇ n) PSNRs for the original image to which m filters selected from the filter module 210 and n lighting values selected from the lighting brightness control module 220 are applied. Is created.
  • the PSNR comparison module 240 compares the generated (m ⁇ n) PSNRs for each filter, and selects an illumination value having the maximum PSNR value.
  • the original image is generated by the correction image output unit 300 to which the filter and the selected illumination value are applied.
  • the binding module 230 when one of the m filters is selected, the binding module 230 generates a table based on n lighting values and h distances between objects of the underwater camera.
  • the PSNR comparison module 240 extracts (n ⁇ h) PSNRs for the original image to which n illumination values and h distances between objects of the underwater camera are applied. do.
  • the PSNR comparison module 240 compares the PSNRs according to distances between objects of the h underwater cameras and selects an illumination value having the maximum PSNR value.
  • the object may be a ship surface or a bottom surface of a ship.
  • Measuring the distance between objects of the underwater camera may be various sensors attached or built-in to the underwater camera, and most preferably, the sensor may be an ultrasonic sensor.
  • the ultrasonic sensor measures the time from the ultrasonic firing point to the point where the ultrasonic wave reaches the object and returns.
  • the speed of the ultrasonic wave is a value determined by a user setting before being fired from the ultrasonic emitting device.
  • the distance between the objects of the underwater camera can be obtained by substituting the measured time and the set ultrasonic speed into an equation of multiplying speed and time.
  • the ultrasonic launch device may be attached or embedded in an underwater camera of a diver or an unmanned device such as an unmanned drone, an underwater drone, or an unmanned robot.
  • a display attached or embedded in the underwater camera may be the monitoring unit 400.
  • the monitoring unit 400 may be provided so that a land manager can check.
  • radio signals including images, etc. are physically impossible for long-distance wireless communication underwater, so underwater cameras, unmanned drones, underwater drones, and unmanned robots with or without the display attached are provided so that the land manager can check them. It is connected to the monitoring unit 400 by wire.
  • underwater cameras, unmanned drones, underwater drones, and unmanned robots with or without the display attached are connected by wire to a repeater floating on the sea surface, and wirelessly with a monitoring unit 400 provided so that an administrator on the land can check. Can be connected.
  • the underwater camera image correction system for ship bottom inspection may be a system built into the underwater camera, an unmanned drone, an underwater drone, or an unmanned robot, or an external system that exists alone.
  • FIG. 2 is a flow chart of a method for calibrating an underwater camera image for a ship bottom inspection according to an embodiment of the present invention.
  • the image correction step (S100) includes an original image input step (S110), a filter extraction step (S120), an illumination value extraction step (S130), a binding step (S140), a PSNR extraction step (S150), and a PSNR comparison.
  • Step S160 and a correction image generation step S170 are included.
  • the original image is input to the image correction unit 200 by the original image input unit 100.
  • the filter extraction step S120 when the original image is input to the image correction unit 200, m filters to be applied to the original image are extracted by the filter module 210.
  • the m filters are median filters used to reduce noise by replacing adjacent pixels with intermediate values in each pixel, nonlinear mapping to other domains and homomorphic filters that are mapped back to the original domain, It may include sharpen filters with distinct contours.
  • illumination value extraction step (S130) when the original image is input to the image correction unit 200, n illumination values to be applied to the original image are extracted by the illumination brightness control module 220.
  • the illumination value is an illuminance measurement value of illumination in units of lx, and 53lx, 103lx, 154lx, 204lx, 248lx, etc. may be extracted as the illumination value.
  • a table is generated based on the m filters and the n lighting values by the binding module 230.
  • PSNRs of the original image to which the m filters and the n illumination values are applied are extracted by the PSNR comparison module 240, and each filter and illumination value are The PSNR is input into the intersecting table cells.
  • the PSNR which is the maximum signal-to-noise ratio, represents the power of noise with respect to the maximum power that a signal can have, and is generally used when evaluating image quality loss information in video or video lossy compression.
  • the PSNR may be extracted by using the mean squared error (MSE) and the maximum value of the image, MAX 1, without considering the power of the signal.
  • MSE mean squared error
  • MAX maximum value of the image
  • MAX 1 is the maximum value of the corresponding channel minus the minimum value. For example, in the case of an 8-bit gray scale image, it is 255-0, so MAX 1 is 255.
  • Equation 2 the mean squared error (MSE) may be extracted using Equation 2.
  • m is the vertical size of the image
  • n is the horizontal size of the image
  • I(i, j) is the value of the i row and j column of the first image
  • K(i, j) is the i row of the second image. It is the value of column j.
  • the mean squared error is an average value obtained by squaring and adding the difference between pixels at the same location of the first and second images, and dividing by the size of the entire image.
  • the first image may be an original image
  • the second image may be an original image to which the filter and illumination value selected in the PSNR comparison step S160 are applied.
  • the PSNR extraction step (S150) when three filters are extracted from the filter module 310 and five illumination values are extracted from the illumination brightness control module 320, the three filters are The y value and the 5 lighting values are x values, and a table having 15 cells may be created.
  • PSNRs of the original image to which the three filters and the five lighting values are applied are extracted by the PSNR comparison module 340, and the extracted PSNRs are in the table column where each filter and the lighting values intersect. Is entered.
  • the PSNR comparison step (S160) the PSNR is compared for each filter by the PSNR comparison module 240, and an illumination value having the maximum PSNR value is selected.
  • the PSNR comparison step (S160) will be described in detail below using Tables 1 and 2.
  • the filter and the illumination value selected in the PSNR comparison step (S160) are applied to the original image by the corrected image output unit 300, and a corrected image is generated.
  • Table 1 is a table showing the PSNR of the original image to which a filter and an illumination value according to an embodiment of the present invention are applied.
  • the table is created after assuming the distance between the underwater camera and the object is 1m.
  • the median filter and sharpen filter extracted from the filter module 210 are displayed as y values, and the 53lx, 103lx, 154lx, 204lx, 248lx lighting values extracted from the lighting brightness control module 220 are displayed. have.
  • the PSNR of the original image to which each filter and the lighting value are applied is displayed in the table column where each filter and the lighting value intersect.
  • the PSNR of the original image to which the median filter and 53lx illumination value are applied is 45.334.
  • the PSNR comparison step (S160) the PSNR is compared for each filter by the PSNR comparison module 240, and an illumination value having the maximum PSNR value is selected.
  • a 248lx illumination value having a PSNR of 46.436 is selected as the median filter, and a median filter and a 248lx illumination value may be applied to the original image.
  • a 103lx illumination value having PSNR 46.730 may be selected as a homomorphic filter, and a homomorphic filter and a 103lx illumination value may be applied to the original image.
  • a 53lx illumination value having PSNR 38.249 may be selected as a sharpen filter, and a sharpen filter and a 53lx illumination value may be applied to the original image.
  • the maximum PSNR value of the table is 103 lx illumination value of the homomorphic filter having 46.730, and 103 lx illumination value of the homomorphic filter may be applied to the original image.
  • Table 2 is a table showing the PSNR of an original image to which an illumination value and a distance between objects of an underwater camera are applied according to an embodiment of the present invention.
  • 103 lx having the maximum PSNR value is selected by the PSNR comparison module 240 based on the 53 lx illumination value, and the corrected image output unit 300 A 103 lx illumination value can be applied to the original image.
  • the corrected image output unit 300 displays the original image A 103 lx illumination value can be applied.
  • 103lx having the maximum PSNR value is selected by the PSNR comparison module 240 based on the 53lx illumination value, and the corrected image output unit 300 displays the original image.
  • a 103 lx illumination value can be applied.
  • the selected median filter has the maximum PSNR value of 19.575 in the table, and the variable is the distance between objects of the underwater camera 3m and the illumination value of 103 lx. Therefore, the original image may be applied with a distance of 3 m between objects of the underwater camera and an illumination value of 103 lx to the median filter.
  • the median filter uses Equation 3, which is generally used.
  • the present invention generates a correction image, which is an original image to which the filter and illumination value selected from the PSNR comparison module 240 is applied by the correction image output unit 300, so that the land manager can more clearly check the bottom of the ship. .
  • the present invention generates a corrected image, which is an original image to which the distance between objects of the underwater camera and the illumination value selected from the PSNR comparison module 240 by the corrected image output unit 300 is applied, so that the land manager is more clear. Make sure you can check the bottom of the ship.
  • the present invention provides an original image and a clear corrected image to a land manager in real time, thereby helping to determine whether or not to remove marine organisms, etc., in order to determine whether or not to remove it.

Abstract

본 발명은 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 수중 카메라로 원본영상을 촬영하고, 필터와 조명값이 적용된 상기 원본영상의 피크 신호 대 잡음비(Peak Signal to Noise Ratio, 하기 PSNR)를 비교하고, 상기 PSNR이 최댓값인 필터와 조명값을 적용하여 보정영상을 출력하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 필터가 정해진 경우 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리가 적용된 상기 원본영상의 PSNR을 비교하고, 상기 PSNR이 최댓값인 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리를 적용하여 보정영상을 출력하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법
본 발명은 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 수중 카메라로 원본영상을 촬영하고, 필터와 조명값이 적용된 상기 원본영상의 피크 신호 대 잡음비(Peak Signal to Noise Ratio, 하기 PSNR)를 비교하고, 상기 PSNR이 최댓값인 필터와 조명값을 적용하여 보정영상을 출력하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 필터가 정해진 경우 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리가 적용된 상기 원본영상의 PSNR을 비교하고, 상기 PSNR이 최댓값인 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리를 적용하여 보정영상을 출력하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
운항중인 선박 또는 건조중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물이 부착되며 이로 인해 선박표면의 거칠기가 증가하여 선박 속도의 손실 및 해양오염을 발생시킨다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 다이버가 직접 바다로 들어가 수중 카메라로 선저를 촬영하고, 육상 관리자가 촬영된 영상을 확인 후 선저의 청소 여부를 결정한다.
그러나 상기 촬영된 영상이 조명의 난반사로 인해 화질이 좋지 않은 경우 다이버가 다시 바다로 들어가 수중 카메라로 선저를 촬영해야한다.
이와 관련하여 관련문헌 1은 수중 촬영 장치 및 이를 포함하는 수중 촬영 영상의 색 보정 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 수중 환경의 색감에 맞게 수중 촬영 영상을 보정할 수 있는 수중 촬영 장치 및 이를 포함하는 촬영영상의 색 보정 시스템에 관한 것이다.
관련문헌 1은 수중 카메라를 갖고 수중으로 들어간 사용자의 위치, 온도, 깊이의 센서값을 기반으로 상기 수중 촬영 영상을 최적의 필터로 색 보정해줄 수 있으나, 원본영상의 조명 난반사에 의한 미소한 요철(speckle)은 보정할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 원본영상에 필터와 조명값을 변수로 하는 보정 알고리즘을 적용하여 조명으로 인한 난반사를 보정하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 원본영상에 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리를 변수로 하는 보정 알고리즘을 적용하여 조명으로 인한 난반사를 보정하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 육상 관리자에게 해양생물 부착상태 등을 확인하고 제거 여부를 결정하는데 올바르고 신속한 판단에 도움을 주기위해 원본영상과 선명한 보정영상을 실시간으로 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템은 원본영상을 입력하는 원본영상 입력부, 상기 원본영상의 보정에 적합한 필터와 조명값을 생성하는 영상 보정부, 상기 필터와 조명값을 상기 원본영상에 적용하여 보정영상을 생성하는 보정영상 출력부, 상기 원본영상과 상기 보정영상 출력부로부터 생성된 상기 보정영상을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하는 모니터링부를 제공한다.
또한, 상기 영상 보정부는 각종 필터를 저장하는 필터 모듈, 조명값을 1lx 단위로 제어하는 조명밝기 제어모듈, 상기 필터 모듈로부터 선택된 m개의 필터와 상기 조명밝기 제어모듈로부터 선택된 n개의 조명값을 기반으로 테이블을 생성하는 바인딩 모듈, PSNR을 비교하여 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택하는 PSNR 비교모듈을 제공한다.
다음으로, 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법은 원본영상이 영상 보정부에 입력되는 원본영상 입력단계, m개의 필터가 추출되는 필터추출단계, n개의 조명값이 추출되는 조명값추출단계, 상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값을 기반으로 테이블이 생성되는 바인딩단계가 포함된다.
또한, 본 발명의 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법은 상기 PSNR이 입력되는 PSNR 추출단계, 상기 m개의 필터별로 상기 PSNR이 비교되고, 상기 n개의 조명값 중에서 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값이 선택되는 PSNR 비교단계, 상기 필터와 조명값이 상기 원본영상에 적용되어 보정영상이 생성되는 보정영상 생성단계가 포함된다.
이상과 같이 본 발명에 의하면 원본영상에 필터와 조명값을 변수로하는 보정 알고리즘을 적용하여 조명으로 인한 난반사를 보정하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 원본영상에 조명값과 수중 카메라의 객체간 거리를 변수로하는 보정 알고리즘을 적용하여 조명으로 인한 난반사를 보정하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 원본영상과 선명한 보정영상을 실시간으로 제공함으로서 육상 관리자가 해양생물 부착상태 등을 확인하고 제거 여부를 결정하는데 올바르고 신속한 판단을 하도록 도움을 준다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법의 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템 구성도이다.
본 발명의 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템은 원본영상을 입력하는 원본영상 입력부(100), 보정 알고리즘을 이용하여 상기 원본영상의 보정에 적합한 필터와 조명값을 생성하는 영상 보정부(200), 상기 필터와 조명값을 상기 원본영상에 적용하여 보정영상을 생성하는 보정영상 출력부(300) 및 상기 원본영상과 상기 보정영상을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하는 모니터링부(400)를 포함한다.
상기 수중 카메라는 다이버가 직접 수중으로 가지고 들어가거나 또는 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇 등과 같이 무인 장치에 부착 또는 내장될 수 있다.
상기 원본영상 입력부(100)는 수중 카메라로부터 촬영된 원본영상을 전송받고, 상기 원본영상을 보정하거나 모니터링하기 위해 상기 원본영상을 입력한다.
상기 영상 보정부(200)는 상기 원본영상 입력부(100)로부터 상기 원본영상을 입력받고, 필터와 조명값을 변수로 하는 보정 알고리즘을 이용하여 상기 원본영상의 보정에 적합한 필터와 조명값을 생성한다.
상기 영상 보정부(200)는 필터 모듈(210), 조명밝기 제어모듈(220), 바인딩 모듈(230), PSNR 비교모듈(240)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 보정영상 출력부(300)는 상기 영상 보정부(200)로부터 생성된 필터와 조명값을 원본영상에 적용하여 보정영상을 생성한다.
상기 모니터링부(400)는 상기 원본영상 입력부(100)로부터 입력된 상기 원본영상과 상기 보정영상 출력부(300)로부터 전송된 보정영상을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 한다.
다음으로 상기 영상 보정부(200)를 보다 상세히 설명해보면, 상기 필터 모듈(210)은 상기 보정 알고리즘의 변수가 되는 각종 필터를 저장한다.
상기 조명밝기 제어모듈(220)은 상기 보정 알고리즘의 변수가 되는 조명값을 1lx 단위로 제어한다.
상기 바인딩 모듈(230)은 상기 필터 모듈(210)로부터 선택된 m개의 필터와 상기 조명밝기 제어모듈(220)로부터 선택된 n개의 조명값을 기반으로 테이블을 생성한다.
상기 PSNR 비교모듈(240)은 필터별 상기 PSNR을 비교하여 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택한다.
다시 말하면, 상기 PSNR 비교모듈(240)은 상기 필터모듈(210)로부터 선택된 m개의 필터와 상기 조명밝기 제어모듈(220)로부터 선택된 n개의 조명값이 적용된 원본영상에 대한 (m×n)개의 PSNR을 생성한다.
그리고 상기 PSNR 비교모듈(240)은 생성된 (m×n)개의 PSNR을 필터별로 비교하고, 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택한다.
그리고 상기 원본영상은 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 필터와 상기 선택된 조명값이 적용된 보정영상이 생성된다.
추가적으로, 상기 바인딩 모듈(230)은 상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택되면 n개의 조명값과 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리를 기반으로 테이블을 생성한다.
그리고 상기 PSNR 비교모듈(240)은 상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택되면 n개의 조명값과 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리가 적용된 상기 원본영상에 대한 (n×h)개의 PSNR을 추출한다.
그리고 상기 PSNR 비교모듈(240)은 상기 h개의 수중 카메라의 객체간 거리별 상기 PSNR을 비교하여 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택한다.
상기 객체는 선박표면 또는 선박의 선저표면일 수 있다.
상기 수중 카메라의 객체간 거리를 측정하는 것은 상기 수중 카메라에 부착 또는 내장되어 있는 다양한 센서일 수 있고, 가장 바람직하게는 상기 센서는 초음파 센서일 수 있다.
즉, 초음파 발사 장치가 객체를 향해 초음파를 발사하면 상기 초음파 센서는 초음파 발사 시점부터 초음파가 상기 객체에 도달한 후 돌아오는 시점까지의 시간을 측정한다.
그리고 초음파의 속력은 상기 초음파 발사 장치에서 발사되기 전 사용자 설정에 의해 정해진 값이다.
따라서 상기 수중카메라의 객체간의 거리는 속력과 시간을 곱하는 식에 상기 측정된 시간과 상기 설정된 초음파 속력을 대입하여 구할 수 있다.
여기서 초음파 발사 장치는 다이버가 갖는 수중 카메라 또는 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇 등과 같은 무인 장치에 부착 또는 내장될 수 있다.
다음으로 상기 모니터링부(400)를 보다 구체적으로 설명해보면, 다이버가 상기 수중 카메라를 갖고 수중으로 들어갈 경우에는 상기 수중 카메라에 부착 또는 내장된 디스플레이가 상기 모니터링부(400)가 될 수 있다.
상기 수중 카메라에 부착 또는 내장된 디스플레이가 없거나 상기 수중 카메라가 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇 등에 부착 또는 내장된 경우에는 육상의 관리자가 확인할 수 있도록 상기 모니터링부(400)가 구비될 수 있다.
이 때, 영상 등이 포함된 전파신호는 수중에서 원거리 무선통신이 물리적으로 불가능하므로 상기 디스플레이가 부착 또는 내장되지 않은 수중 카메라, 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇은 육상의 관리자가 확인할 수 있도록 구비된 상기 모니터링부(400)와 유선으로 연결되도록 한다.
또는 상기 디스플레이가 부착 또는 내장되지 않은 수중 카메라, 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇은 바다표면에 띄워진 중계기와 유선으로 연결되고, 육상의 관리자가 확인할 수 있도록 구비된 모니터링부(400)와 무선으로 연결될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템은 상기 수중 카메라, 무인 드론, 수중 드론, 무인 로봇 등에 내장된 시스템이거나 단독으로 존재하는 외부 시스템일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법의 흐름도이다.
도 2를 보면, 영상보정단계(S100)는 원본영상 입력단계(S110), 필터추출단계(S120), 조명값추출단계(S130), 바인딩단계(S140), PSNR 추출단계(S150), PSNR 비교단계(S160), 보정영상 생성단계(S170)가 포함된다.
도 2를 보다 상세히 설명해보면, 상기 원본영상 입력단계(S110)에서는 원본영상 입력부(100)에 의하여, 원본영상이 영상 보정부(200)에 입력된다.
상기 필터추출단계(S120)에서는 상기 영상 보정부(200)에 상기 원본영상이 입력되면 필터 모듈(210)에 의하여, 상기 원본영상에 적용될 m개의 필터가 추출된다.
상기 m개의 필터는 각 픽셀에서 인접한 픽셀을 중간값으로 대체하여 노이즈를 줄일 때 사용되는 median 필터, 다른 도메인에 대한 비선형 매핑(mapping)과 원래의 도메인으로 다시 매핑(mapping)되는 homomorphic 필터, 객체의 윤곽이 뚜렷하게 구분되는 sharpen 필터 등이 포함될 수 있다.
상기 조명값추출단계(S130)에서는 영상 보정부(200)에 상기 원본영상이 입력되면 조명밝기 제어모듈(220)에 의하여, 상기 원본영상에 적용될 n개의 조명값이 추출된다.
상기 조명값은 lx 단위로 하는 조명의 조도 측정값이고, 상기 조명값으로 53lx, 103lx, 154lx, 204lx, 248lx 등이 추출될 수 있다.
상기 바인딩단계(S140)는 바인딩 모듈(230)에 의하여, 상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값을 기반으로 테이블이 생성된다.
상기 PSNR 추출단계(S150)에서는 PSNR 비교모듈(240)에 의하여 상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값이 적용된 원본영상에 대한 (m×n)개의 PSNR이 추출되고, 각각의 필터와 조명값이 교차되는 상기 테이블의 칸에 상기 PSNR이 입력된다.
여기서, 최대 신호 대 잡음비인 상기 PSNR은 신호가 가질 수 있는 최대 전력에 대한 잡음의 전력을 나타낸 것으로, 일반적으로 영상 또는 동영상 손실 압축에서 화질 손실 정보를 평가할 때 사용된다.
상기 PSNR은 수학식 1과 같이 신호의 전력에 대한 고려 없이 평균 제곱 오차(MSE)와 영상의 최댓값인 MAX1를 이용하여 추출될 수 있다.
상기 MAX1는 해당 채널의 최댓값에서 최솟값을 뺀 것으로 예컨대, 8bit 그레이 스케일 영상의 경우는 255-0 이므로 MAX1는 255가 된다.
Figure PCTKR2020015562-appb-M000001
Figure PCTKR2020015562-appb-M000002
또한, 상기 오차 제곱의 평균(MSE)은 수학식 2를 이용하여 추출될 수 있다. 상기 수학식 2에서 m은 영상의 세로 크기, n은 영상의 가로크기이고 I(i, j)는 첫 번째 영상의 i행 j열의 값이고, K(i, j)는 두 번째 영상의 i행 j열의 값이다.
즉, 상기 오차 제곱의 평균(MSE)는 첫 번째와 두 번째 영상의 같은 위치의 픽셀의 차를 각각 제곱해서 더하고 전체영상의 크기로 나눈 평균값이다.
여기서 첫 번째 영상은 원본영상일 수 있고, 두 번째 영상은 상기 PSNR 비교단계(S160)에서 선택된 필터와 조명값이 적용된 원본영상일 수 있다.
다음으로, PSNR 추출단계(S150)를 예를 들어 설명해보면, 상기 필터모듈(310)로부터 3개의 필터와 상기 조명밝기 제어모듈(320)로부터 5개의 조명값이 추출될 경우, 상기 3개의 필터는 y값, 상기 5개의 조명값은 x값으로 하고 15개의 칸을 갖는 테이블이 생성될 수 있다.
그리고 상기 PSNR 비교모듈(340)에 의하여 상기 3개의 필터와 상기 5개의 조명값이 적용된 원본영상에 대한 15개의 PSNR이 추출되고, 각각의 필터와 조명값이 교차되는 상기 테이블 칸에 상기 추출된 PSNR이 입력된다.
즉, 3개의 필터 중 median 필터가 포함되고, 5개의 조명값 중 53lx 가 포함되어 있다면, 상기 median 필터와 상기 53lx가 교차되는 테이블 칸에 상기 median 필터와 상기 53lx가 적용된 원본영상의 PSNR 1개가 입력된다.
다음으로, 상기 PSNR 비교단계(S160)에서는 상기 PSNR 비교모듈(240)에 의하여 필터별로 상기 PSNR이 비교되고, 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값이 선택된다.
상기 PSNR 비교단계(S160)는 표 1과 표 2를 이용하여 아래에서 구체적으로 설명한다.
다음으로, 상기 보정영상 생성단계(S170)는 보정영상 출력부(300)에 의하여, 상기 PSNR 비교단계(S160)에서 선택된 상기 필터와 조명값이 상기 원본영상에 적용되고 보정영상이 생성된다.
구분 53(lx) 103(lx) 154(lx) 204(lx) 248(lx)
median 45.334 46.130 45.586 46.099 46.436
homorphic 44.324 46.730 45.786 46.062 45.986
sharpen 38.249 36.961 37.290 36.191 36.798
표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터와 조명값이 적용된 상기 원본영상의 PSNR을 표시한 테이블이다.
상기 테이블은 상기 수중 카메라와 객체 간 거리를 1m로 가정한 후 생성된다.
상기 테이블은 상기 필터 모듈(210)로부터 추출된 median 필터, sharpen 필터가 y값으로 표시되어 있고, 상기 조명밝기 제어모듈(220)로부터 추출된 53lx, 103lx, 154lx, 204lx, 248lx 조명값이 표시되어 있다. 그리고 각 필터와 조명값이 교차되는 테이블의 칸에는 각 필터와 조명값이 적용된 원본영상에 대한 PSNR이 표시되어 있다.
즉, median 필터와 53lx 조명값을 적용된 원본영상의 PSNR은 45.334이다.
상기 PSNR 비교단계(S160)에서는 상기 PSNR 비교모듈(240)에 의해서 필터별로 PSNR이 비교되고, 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값이 선택된다.
즉, 상기 테이블에서 median 필터는 PSNR 46.436을 갖는 248lx 조명값이 선택되고, 상기 원본영상에 median 필터와 248lx 조명값이 적용될 수 있다.
또한, 상기 테이블에서 homomorphic 필터는 PSNR 46.730을 갖는 103lx 조명값이 선택되고, 상기 원본영상에 homomorphic 필터와 103lx 조명값이 적용될 수 있다.
또한, 상기 테이블에서 sharpen 필터는 PSNR 38.249를 갖는 53lx 조명값이 선택되고, 상기 원본영상에 sharpen 필터와 53lx 조명값이 적용될 수 있다.
전체적으로 보았을 때, 상기 테이블의 PSNR 최대값은 46.730을 갖는 homomorphic 필터의 103lx 조명값이으로, 상기 homomorphic 필터의 103lx 조명값이 원본영상에 적용될 수 있다.
구분 53(lx) 103(lx) 154(lx) 204(lx) 248(lx)
1m Reference
lighting
value		 12.095 11.501 11.625 11.537
2m 18.137 11.210 11.078 10.832
3m 19.575 11.814 11.067 10.726
표 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 조명값과 수중 카메라의 객체 간 거리가 적용된 원본영상의 PSNR을 표시한 테이블이다.
보다 상세히 설명해보면, 수중 카메라의 객체간 거리가 1m일 경우 53lx 조명값을 기준으로 상기 PSNR 비교모듈(240)에 의해서 PSNR 최댓값을 갖는 103lx가 선택되고, 상기 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 원본영상에 103lx 조명값이 적용될 수 있다.
또한, 수중 카메라의 객체간 거리가 2m일 경우 53lx 조명값을 기준으로 상기 PSNR 비교모듈(240)에 의해서 PSNR 최댓값을 갖는 103lx가 선택되고, 상기 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 원본영상에 103lx 조명값이 적용될 수 있다.
또한, 수중 카메라의 객체간 거리가 3m일 경우 53lx 조명값을 기준으로 상기 PSNR 비교모듈(240)에 의해서 PSNR 최댓값을 갖는 103lx가 선택되고, 상기 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 원본영상에 103lx 조명값이 적용될 수 있다.
전체적으로 보았을 때, 선택된 median 필터는 상기 테이블의 PSNR 최대값인 19.575를 갖고, 상기 변수는 상기 수중 카메라의 객체간 거리 3m와 103lx 조명값이다. 그러므로 상기 원본영상은 상기 median 필터에 상기 수중 카메라의 객체간 거리 3m와 103lx 조명값이 적용될 수 있다.
상기 median 필터는 일반적으로 사용되는 수학식 3을 이용한다.
Figure PCTKR2020015562-appb-M000003
따라서 본 발명은 상기 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 PSNR비교모듈(240)로부터 선택된 필터와 조명값이 적용된 원본영상인 보정영상을 생성하여 육상의 관리자가 보다 선명하게 선저를 확인할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명은 상기 보정영상 출력부(300)에 의해서 상기 PSNR비교모듈(240)로부터 선택된 조명값과 상기 수중카메라의 객체간 거리가 적용된 원본영상인 보정영상을 생성하여 육상의 관리자가 보다 선명하게 선저를 확인할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명은 육상 관리자에게 원본영상과 선명한 보정영상을 실시간으로 제공함으로서 해양생물 부착상태 등을 확인하고 제거 여부를 결정하는데 올바르고 신속한 판단에 도움을 준다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (9)

  1. 수중 카메라로부터 원본영상을 전송받고, 상기 원본영상을 보정하거나 모니터링하기 위해 상기 원본영상을 입력하는 원본영상 입력부;
    상기 원본영상 입력부로부터 상기 원본영상을 입력받고, 필터와 조명값을 변수로 하는 보정 알고리즘을 이용하여 상기 원본영상의 보정에 적합한 필터와 조명값을 생성하는 영상 보정부;
    상기 영상 보정부로부터 생성된 상기 필터와 조명값을 상기 원본영상에 적용하여 보정영상을 생성하는 보정영상 출력부; 및
    상기 원본영상 입력부로부터 입력된 상기 원본영상과 상기 보정영상 출력부로부터 생성된 상기 보정영상을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하는 모니터링부; 를 포함하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 보정부는
    상기 보정 알고리즘의 변수가 되는 각종 필터를 저장하는 필터 모듈;
    상기 보정 알고리즘의 변수가 되는 조명값을 1lx 단위로 제어하는 조명밝기 제어모듈;
    상기 필터 모듈로부터 선택된 m개의 필터와 상기 조명밝기 제어모듈로부터 선택된 n개의 조명값을 기반으로 테이블을 생성하는 바인딩 모듈; 및
    상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값이 적용된 상기 원본영상에 대한 (m×n)개의 PSNR을 추출하고, 상기 m개의 필터별 상기 PSNR을 비교하여 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택하는 PSNR 비교모듈; 을 포함하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 바인딩 모듈은
    상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택되면 n개의 조명값과 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리를 기반으로 테이블을 생성하는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 PSNR 비교모듈은
    상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택되면 n개의 조명값과 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리가 적용된 상기 원본영상에 대한 (n×h)개의 PSNR을 추출하고, 상기 h개의 수중 카메라의 객체간 거리별 상기 PSNR을 비교하여 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값을 선택하는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 시스템.
  5. 원본영상이 영상 보정부에 입력되는 원본영상 입력단계;
    상기 원본영상에 적용될 m개의 필터가 추출되는 필터추출단계;
    상기 원본영상에 적용될 n개의 조명값이 추출되는 조명값추출단계;
    상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값을 기반으로 테이블이 생성되는 바인딩단계;
    상기 m개의 필터와 상기 n개의 조명값이 적용된 상기 원본영상에 대한 (m×n)개의 PSNR이 추출되고, 각각의 필터와 조명값이 교차되는 상기 테이블의 칸에 상기 PSNR이 입력되는 PSNR 추출단계;
    상기 m개의 필터별로 상기 PSNR이 비교되고, 상기 n개의 조명값 중에서 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값이 선택되는 PSNR 비교단계; 및
    상기 PSNR 비교단계에서 선택된 상기 필터와 조명값이 상기 원본영상에 적용되어 보정영상이 생성되는 보정영상 생성단계; 를 포함하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 바인딩 단계는
    상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택될 경우 n개의 조명값과 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리를 기반으로 테이블이 생성되는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 PSNR 추출단계는
    상기 m개의 필터 중 1개의 필터가 선택될 경우 상기 n개의 조명값과 상기 h개의 상기 수중 카메라의 객체간 거리가 적용된 상기 원본영상에 대한 (n×h)개의 PSNR이 추출되고, 각각의 상기 수중 카메라의 객체간 거리와 조명값이 교차되는 상기 테이블의 칸에 상기 PSNR이 입력되는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법.
  8. 제 5항에 있어서,
    상기 PSNR 비교단계는
    상기 h개의 상기 수중카메라의 객체간 거리별 상기 PSNR이 비교되고, 상기 n개의 조명값 중에서 상기 PSNR 최댓값을 갖는 조명값이 선택되는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법.
  9. 제 5항에 있어서,
    상기 보정영상 생성단계는
    상기 PSNR 비교단계에서 선택된 조명값과 상기 수중 카메라의 객체간 거리가 상기 원본영상에 적용되어 보정영상이 생성되는 것을 특징으로 하는 선박 선저검사용 수중 카메라 영상보정 방법.
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