영상처리 11. 활용 사례

응용 분야 Applications

보행자 안내 시스템

• 해결해야 하는 문제가 무엇인가? 보행자의 안전을 위한 시스템이다. 현재 보행자가 안전한 보도에 있는지, 위험한 교차로에 진입했는지 알려주는 시스템을 구축한다.

• 이를 어떻게 해결했는가? 가슴에 부착한 카메라로 촬영한 영상을 분석한다. 차도는 대부분 회색계열이라 채도와 명도가 낮다. 보도 경계는 수직 방향, 교차로 경계는 수평 방향의 경계선이 나타난다. 이를 특징으로 추출한다. 추출한 특징 벡터를 미리 학습된 분류기SVM에 입력하여 현재 위치가 보도인지 교차로인지 최종 판단한다.

필름 복원: 스크래치 제거

• 해결해야 하는 문제가 무엇인가? 위와 같은 오래된 영화 스크래치를 감지하여, 이를 복원한다.

• 이를 어떻게 해결했는가? 질감 분류기NN-based를 이용해 스크래치로 의심되는 영역을 1차로 찾아낸다. 스크래치는 길고 가는 선이므로 Morphology filtering을 사용하여 잘못 탐지된 영역을 제거한다. 이후 주변 픽셀 값을 이용해 Bilinear Interpolation으로 픽셀 정보를 자연스럽게 채워 넣는다.

차선 훼손 감지 및 복구

• 해결해야 하는 문제가 무엇인가? 차선은 너무 많고, 이를 일일히 사람이 하면 너무 많은 인건비가 발생한다. 그렇다고 차선을 새로 깔면 굳이 너무 많은 비용이 발생한다. 차선 위를 지나가는 기계를 만들어, 차선을 촬영한다. 이후 훼손된 부분에 최소한으로 페인트를 자동으로 뿌려넣으면 좋지 않을까?

• 이를 어떻게 해결했는가? 도로 이미지를 2진 흑백 영상으로 변환한다. 이후 Top-hat 변환과 레이블링을 통해 페인트가 벗겨지거나 손상된 부분을 찾는다. Top-hat은 미세한 디테일을 강조한다. 따라서 손상된 미세한 균열을 강조할 수 있다. 그 위치에 페인팅함으로써 최소한의 페인팅으로 차선을 복구한다.