이미지 색 공간 융합을 통한 픽셀 클러스터링 기반 수중 이미지 내의 반사광 탐지 알고리즘 (Glare Detection Algorithm in Underwater Images via Pixel Clustering Using Image Color Space Fusion)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 49권 / 1호 / 17 ~ 25페이지
· 저자명 : 전민규, 이세진

초록

수중 다이빙 활동 보조 및 안전 지원 로봇은 수중 카메라를 활용해 다이버 정보를 실시간으로 수집한다. 본 연구는 딥러닝 모델의 높은 정확도와 지도학습 데이터 구축의 어려움을 해결하기 위해, 비지도학습 기반의 K-means 군집화를 적용한 호흡 기포 탐지 알고리즘을 제안한다. 수중 이미지의 색상 및 상대 좌표 정보를 융합하고 CLAHE를 통해 노이즈를 제거한 후, 픽셀 군집화를 수행하여 반사광 영역을 추출한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 수중 이미지에서 호흡 기포 영역을 효과적으로 탐지하였으며, RGB, LAB, HSV 색 공간 조합을 통해 탐지 정확도를 향상시켰다. 본 연구는 수중 환경에서 다이버의 상태와 장비 이상 유무를 모니터링할 수 있는 기반을 제공한다.

영어초록

Robots designed to assist and ensure safety during underwater diving activities utilize underwater cameras to gather real-time diver information. This study proposes a breath bubble detection algorithm based on unsupervised k-means clustering to overcome the high accuracy demand of deep learning models and the challenge of constructing training datasets. By integrating color and relative coordinate information from underwater images and applying CLAHE to reduce noise, pixel clustering is performed to extract reflective regions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in detecting breath bubble regions in underwater images. Improved detection accuracy is achieved through the combination of RGB, LAB, and HSV color spaces. This research provides a foundation for the monitoring of diver status and equipment malfunctions in underwater environments.

참고자료

· 없음