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저자정보
이화선 (한국건설기술연구원) 박재민 (한국건설기술연구원) 홍성철 (한국건설기술연구원) 신휴성 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제28권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
41 - 48 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2020.28.4.041

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달 영구음영지역에서 촬영된 저조도 지형 영상은 대비가 낮고 잡음이 많기 때문에 지형정보 구축에 한계가 있을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 달 영구음영지역의 지형정보 구축을 위해 저조도 영상 강화 기법을 적용하였다. 달 지형 및 조도 환경을 모사한 실내 시험 부지의 저조도 환경에서 지형 영상을 촬영하였다. 저조도 영상 강화를 위해 종래의 기법인 linear enhancement, histogram equalization, Retinex 기법을 적용하였다. 또한 최신의 딥러닝 기법인 RetinexNet, GLADNet 모델을 적용하였다. 저조도 영상 강화 적용 결과의 평가를 위하여 육안 분석과 함께, 영상 품질 지수인 PSNR, SSIM, Delta-E를 분석하였다. 저조도 영상 강화 결과, 종래의 기법에서는 잡음이 증폭되고 색상이 왜곡되는 문제가 발견되었다. 반면, 딥러닝 기반의 GLADNet은 육안 분석과 영상 품질 지수 측면 모두에서 효과적인 것으로 분석되었다. 저조도 영상 강화는 달 영구음영지역의 지형정보 구축 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
#달 탐사 #달 지형영상 #영구음영지역 #저조도 영상 강화 #Lunar Exploration #Lunar Terrain Image #Permanently Shadowed Region #Low Light Image Enhancement

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구 자료
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
References

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