요약
본 발명은 적외선과 가시광선 이미지를 융합하여 고화질 영상을 생성하는 혁신적인 기술을 제안합니다. 컨볼루션 레이어를 통해 각 이미지의 특징을 추출하고, 중간 특징과 보상 특징을 융합하여 어텐션 맵을 생성한 후 디코더를 통해 최종 영상을 출력합니다. KAIST와 FLIR 데이터 세트를 사용한 실험 결과, 이 기술은 기존 방식보다 더 많은 밝기 정보를 보존하며 고화질 영상을 획득할 수 있음이 확인되었습니다. 계산 복잡성과 부하를 줄이고 아티팩트를 방지하는 장점이 있어, 감시 카메라, 의료 이미지 분석, 원격 탐사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 민간 및 군사 목적의 감시 및 분석 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
기본 정보
•
특허명: 고화질 영상 융합 장치
•
발명자: 전광길 교수
•
출원번호: 10-2021-0119081
•
등록번호: 10-2553934
상세 정보
발명의 배경과 필요성
전 세계적으로 고해상도 이미징 기술의 필요성이 급증하고 있습니다. 다양한 산업에서 열화상 및 가시광선 이미징 시스템이 감시 및 분석 용도로 널리 채택되고 있기 때문입니다.
구현방법
기술의 원리
본 발명은 적외선 이미지와 가시광선 이미지를 융합하여 고화질 영상을 추출하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 중간 특징과 보상 특징을 추출하고, 어텐션 맵을 생성하여 융합된 영상을 출력합니다.
구체적인 구현 방법
•
적외선 이미지와 가시광선 이미지로부터 각각의 특징을 추출합니다.
•
특징 추출은 컨볼루션 레이어를 사용하여 수행합니다.
•
추출된 중간 특징과 보상 특징을 융합하여 어텐션 맵을 생성하고, 이를 디코더를 통해 최종 고화질 영상을 출력합니다.
•
훈련 데이터로 KAIST 및 FLIR 데이터 세트를 사용하며, 이를 통해 모델을 학습시킵니다.
기술의 장점
당 발명의 주요 장점은 계산 복잡성 및 부하를 줄이고, 아티팩트를 방지할 수 있다는 점입니다.
실험 및 결과
실험 목적
본 발명 기술의 성능을 검증하기 위해 KAIST 및 FLIR 데이터 세트를 사용하여 훈련 및 검증을 실시하였습니다.
실험 방법 및 과정
•
훈련 데이터는 256x256 픽셀로 크기를 조정하고, 회색조 이미지로 변환했습니다.
•
훈련 과정에서는 SSIM 손실 함수와 픽셀 손실 함수를 채택하여 재구성된 픽셀 오류와 에지 오류를 제한했습니다.
실험 결과
어텐션 기반 융합 전략이 평균화 및 L2-노름 기반 전략보다 더 많은 밝기 정보를 보존한다는 점이 확인되었습니다. 이로 인해 고화질 영상 획득이 가능하게 되었습니다.
발명의 활용 방안
본 발명 기술은 감시 카메라, 의료 이미지 분석 시스템, 원격 탐사 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 고해상도 이미징이 필요한 산업군에서 특히 유용할 것입니다.
기대효과
본 발명의 기술을 통해 기존의 고해상도 이미징 시스템의 효율성을 크게 향상시킬 수 있으며, 민간 및 군사 모두에서 감시 및 분석 용도로 널리 활용될 수 있을 것입니다.
대표도면
인천대학교 산학협력단
(21999) 인천광역시 연수구 갯벌로 27(송도동) INU이노베이션센터 206호
본 메일은 마케팅 활용 동의서에 동의하신 회원님께 전송된 것입니다.
COPYRIGHT (c) 2023 Incheon National University. ALL RIGHT RESERVED.