수평선 검출을 위한 해양환경의 영상특징 분석

초록

본 논문은 해양환경에서 증강현실 기술을 활용하여 항행정보를 실사 영상과 함께 가시화하기 위한 연구 중의 일부로서 CCTV로부터 입력된 실사 영상의 분석을 통하여 ECDIS (Electronic Chart Display and Information System), AIS (Automatic Identification System), RADAR 등과 같은 항행장비에서 입력된 정보를 영상 위의 올바른 위치에 가시화하여 하나의 화면에서 항행에 필요한 모든 정보를 확인 할 수 있도록 시스템 적으로 지원하고자 하는 차세대 항행지원 시스템 개발의 일부이다. 이를 위하여 선행연구로서 영상을 해석을 통하여, 수평선을 검출하고자 하였으며 컬러 입력 영상으로부터 영상 전 처리 과정 후 Hough Transform을 적용하여 수평선을 검출하였었다. 그러나 연안에서와 같이 부가물이 많은 영상에서는 그 검출률이 현저하게 떨어졌으며 이를 보완하기 위하여 본 논문에서는 수평선의 검출률을 향상 시키고자 기존의 RGB (Red, Green Blue)의 컬러 모델 대신에 HSV (Hue, Saturation, Value) 컬러 모델을 사용하였다. 수평선은 수면과 그 이외의 영역을 구분지는 영역으로서 수면의 특징과 그 이외의 특징으로 분리될 수 있다. 이에 따라서 적절한 컬러 모델을 활용하였을 경우 K-Means Algorithm과 같은 클러스터링 알고리즘을 통하여 효과적으로 영상을 분리할 수 있다. 본 논문에서는 수평선을 검출하기 위하여 수평선의 특징을 정의하고 컬러 모델들을 비교하여 가장 효과적인 모델을 선정하였으며 간단한 프로토 타입을 통하여 간단하게 그 타당성을 검토해보고자 하였다.