영상처리를 통한 도로균열 탐지 과정에서의 노이즈 제거를 위한 Morphology 연산 활용방법 연구

김연태; 이태훈; 박영한; 이문섭

doi:10.9728/dcs.2020.21.12.2197

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저자정보: 김연태 (한국건설기술연구원) 이태훈 (한국건설기술연구원) 박영한 (한국건설기술연구원) 이문섭 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제12호

발행연도: 2020.12

수록면: 2,197 - 2,202 (6page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.12.2197

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본 연구에서는 다양한 모폴로지 기반의 연산 방식들을 이용해 아스팔트 도로 이미지의 균열을 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 모폴로지 필터의 닫힘 연산과 열림 연산을 복합적으로 활용하여 필요치 않은 배경 및 노이즈를 제거하였다. 제안한 방법을 통해 출력된 데이터는 그 자체로 균열 영역의 크기를 판단할 수 있으며 검출된 균열 영역의 크기를 통해 추후에는 균열의 방향과 밀도 등 구체적인 데이터까지도 얻어낼 수 있다. 마지막으로 본 연구와 다양한 딥러닝 모델을 비교한 결과 제안 방법이 균열감지 및 노이즈 제거에 가장 우수한 성능결과를 보였다.

#바텀-햇 변환 #이미지 이진화 #형태학 #도로균열 검출 #이미지 노이즈 #Bottom-Hat Transform #Image Threshold #Morphology #Road Crack Detection #Image noise

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

J. Eriksson / 2008 / The pothole patrol : using a mobile sensor network for road surface monitoring / Proceeding of the 6th international conference on Mobile systems, applications, and services :29~39

H. Guan / 2015 / Automated road information extraction from mobile laser scanning data / IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 16(1):194~205

C. Koch / 2011 / Pothole detection in asphalt pavement image / Advanced Engineering Informatics 25(3):507~515

V. Mandal / 2018 / Automated Road Crack Detection Using Deep Convolutional Neural Networks / IEEE International Conference on Big Data (Big Data) :5212~5215

L. Attard / 2019 / Automatic Crack Detection using Mask R-CNN / 2019 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA) :152~157

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