수중 컴퓨터 비전: 파도 밑에서 컴퓨터 비전의 깊이 탐구

By Fouad Sabry

수중 컴퓨터 비전이란 무엇입니까

수중 컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전의 하위 분야입니다. 최근에는 수중 차량의 발달로 인해 엄청난 양의 정보를 기록하고 처리할 수 있는 능력의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 응용 분야는 해양 산업을 위한 수중 구조물 검사부터 생물학 연구를 위한 어류 식별 및 계수에 이르기까지 다양합니다. 그러나 이 기술이 산업과 연구에 미치는 영향이 아무리 크다고 해도 기존 컴퓨터 비전에 비해 아직 개발 초기 단계에 있습니다. 그 이유 중 하나는 카메라가 물 속으로 들어가는 순간 완전히 새로운 도전 과제가 나타나기 때문입니다. 한편으로 카메라는 방수 처리되어야 하며 해양 부식으로 인해 재료가 빠르게 악화되고 실험 설정에 대한 접근 및 수정에는 시간과 자원 측면에서 비용이 많이 듭니다. 반면, 물의 물리적 특성은 빛의 움직임을 다르게 만들어 동일한 물체의 모양도 깊이, 유기 물질, 해류, 온도 등에 따라 달라집니다.

혜택을 받는 방법

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 수중 컴퓨터 비전

2장: 컴퓨터 비전

3장: 수로 측량

4장: 자율 수중 차량

5장: 몬트레이 베이 수족관 연구소

6장: 무인 수중 차량 차량

7장: 소음 감소

8장: 수중 시야

9장: 비디오 후처리

10장: 이미지 품질

(II) 수중 컴퓨터 비전에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 다양한 분야에서 수중 컴퓨터 비전을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가요?

전문가, 학부생 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자, 모든 종류의 수중 컴퓨터 비전에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들 .

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: Apr 28, 2024

Book preview

챕터 1: 수중 컴퓨터 비전

수중 이미지에 초점을 맞춘 컴퓨터 비전의 하위 집합입니다. 최근 몇 년 동안 수중 차량(ROV, AUV, 글라이더)의 등장으로 인해 방대한 양의 데이터를 수집하고 해석해야 할 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 기술은 해양 사업을 위한 수중 구조물 검사부터 과학의 이름으로 물고기 식별 및 개체수 계산에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다. 이 기술이 산업과 과학 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력에도 불구하고 보다 확립된 형태의 컴퓨터 비전과 비교할 때 아직 초기 단계에 있습니다. 카메라를 물 속으로 가져가는 것은 완전히 다른 어려움을 겪기 때문입니다. 그러나 실험 설비에 접근하고 조정하는 데 시간과 비용 측면에서 비용이 많이 들 수 있으며 카메라는 방수 처리가 되어 있어야 합니다. 그러나 물의 깊이, 유기 물질, 해류, 온도 및 기타 물리적 특성은 빛이 물체와 상호 작용하는 방식을 변경하여 모양을 변경합니다.

해저 조사

위성 기반 포지셔닝 및 내비게이션

생물학적 모니터링

방향 및 탐색을 돕는 비디오 모자이크

파이프라인 검사

잔해 시각화

잠수함 구조물 수리

수영장 경보기와 같은 수단으로 익사 방지

흐린 날에는 빛이 모든 방향에서 대기를 통과하지만 태양이 지배적인 광원입니다. 물 속의 빛은 하늘의 경계가 있는 원뿔에서 방출됩니다. 스넬의 창은 이 현상에 붙여진 이름이다.

물은 공기보다 빛의 감쇠가 엄청나게 큽니다. 최종 결과는 대비가 낮고 흐릿한 이미지입니다. 흡수(빛에서 에너지가 손실되는 곳)와 산란(빛의 방향이 바뀌는 곳)은 빛 감쇠의 주요 원인입니다. 전방 산란은 흐릿함을 증가시키는 반면, 후방 산란은 대비를 감소시키고 수중 사진에 스며드는 베일의 원인입니다. 용해 또는 부유 유기물의 존재는 물의 산란과 감쇠 모두에 상당한 영향을 미칩니다.

물의 빛 감쇠도 파장에 따라 달라지는데, 이는 문제가 됩니다. 이것은 색조에 따라 색상 열화가 다양한 속도로 발생한다는 것을 의미합니다. 감쇠는 빨간색과 주황색 빛으로 시작하여 노란색과 녹색으로 진행됩니다. 시각적으로 가장 감쇠가 적은 색상은 파란색입니다.

인체 구조는 일반적으로 고급 컴퓨터 비전에서 그림 일치를 위한 이미지 기능으로 사용됩니다. 그러나 아래 바다에는 지형적 특성이 없기 때문에 사진 간의 유사성을 발견하기가 어렵습니다.

수중 사진 촬영에는 방수 하우징이 필요합니다. 그러나 밀도 변화로 인해 물-유리 및 유리-공기 계면에서 굴절이 발생합니다. 이로 인해 이미지 모양이 비선형적으로 이동합니다.

또 다른 독특한 어려움은 차량의 움직임입니다. 해류 및 기타 요인으로 인해 수중 차량은 끊임없이 움직입니다. 이는 알고리즘에 새로운 불확실성을 더하여 어떤 방향으로든 작은 변동이 발생할 가능성을 높입니다. 비디오 추적의 경우 특히 유용할 수 있습니다. 이미지 안정성을 개선하기 위한 알고리즘을 사용하여 이 문제를 완화할 수 있습니다.

사진 복원의 목표는 원본 이미지의 품질 저하를 모델링한 다음 프로세스를 반전시켜 원본 이미지를 해결하는 것입니다. 일반적으로 분석되는 물의 유형에 따라 크게 달라지는 광범위한 매개변수가 필요한 복잡한 방법입니다.

이미지 향상은 주로 이미지가 실제로 어떻게 형성되는지를 고려하지 않고 이미지를 시각적으로 더 보기 좋게 만드는 데 중점을 둡니다. 이러한 절차는 일반적으로 덜 복잡하고 계산이 까다롭습니다.

몇 가지 자동 색상 보정 알고리즘이 있습니다. 한 가지 예를 들자면, UCM(Unsupervised Color Correction Method)은 다음 단계를 따릅니다. 우선, 색상 값의 균형을 유지하여 색상 정확도를 복원합니다. 그런 다음 빨간색 히스토그램을 최대로 늘려 대비를 높인 후 채도 및 강도 구성 요소를 최적화합니다.

스테레오 카메라의 형상과 방사 측정은 사전에 보정된 것으로 추정됩니다. 따라서 인접한 픽셀이 동일한 색조를 공유해야 한다고 가정하는 것이 안전합니다. 그러나 이것은 분산과 후방 산란으로 인해 수중 장면에서 보장될 수 없습니다. 그러나 이 현상은 계산적으로 모델링할 수 있으며 충격이 제거된 가상 이미지를 생성할 수 있습니다.

요즘에는 수중 음파 탐지기 이미징 시스템

{챕터 1 종료}

챕터 2: 컴퓨터 비전

컴퓨터가 디지털 사진이나 비디오에서 높은 수준의 지식을 도출하는 방법에 대한 연구는 컴퓨터 비전의 다학제 과학 분야의 초점입니다. 기술적 관점에서 인간 시각 시스템의 기능 내에 있는 활동을 조사하고 자동화하려고 시도합니다.

컴퓨터 비전과 관련된 작업에는 디지털 사진을 획득, 처리, 분석 및 이해하는 기술뿐만 아니라 판단과 같은 숫자 또는 기호 정보를 생성하기 위해 물리적 환경에서 고차원 데이터를 추출하는 기술이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 그림에서 정보를 추출하도록 설계된 인공 시스템의 이론적 토대를 조사하는 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. 시각 데이터는 비디오 시퀀스, 여러 카메라로부터 획득된 이미지, 3D 스캐너 또는 의료 스캐닝 장비로부터 획득된 다차원 데이터 등을 포함하는 다양한 포맷으로 제공될 수 있다. 컴퓨터 비전으로 알려진 기술 분야의 목표는 컴퓨터 비전 시스템을 구축하는 과정에서 개발한 아이디어와 모델을 구현하는 것입니다.

장면 재구성, 물체 감지, 이벤트 감지, 비디오 추적, 물체 인식, 3D 포즈 추정, 학습, 인덱싱, 동작 추정, 비주얼 서보잉, 3D 장면 모델링 및 이미지 복원 분야는 모두 컴퓨터 비전의 하위 영역입니다. 컴퓨터 비전의 다른 하위 영역에는 3D 장면 모델링이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 디지털 사진이나 영화에서 높은 수준의 지식을 추출하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법을 조사하는 종합 연구입니다. 이 영역은 컴퓨터가 표시되는 내용을 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 방법에 중점을 둡니다. 엔지니어링의 관점에서 목표는 인간의 시각 시스템이 이미 수행할 수 있는 작업을 자동화하는 방법을 찾는 것입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 시스템 구축 프로세스에 기존 이론과 모델을 적용하는 데 중점을 둔 정보 기술 분야의 연구 분야입니다.

1960년대 후반, 인공 지능의 최첨단에 있던 대학들이 처음으로 컴퓨터 비전을 실험했습니다. 그 목적은 로봇에 지능적인 행동을 부여하는 궁극적인 목표로