망간각 피복 범위의 정량적 산출을 위한 해저면 영상의 이진화 추출 기법 고찰

Abstract

서태평양에 위치한 해저산의 사면에는 수성기원의 망간각이 피복되어 있고 이 망간각은 경제적 가치가 높은 코발트, 니켈, 백금 등이 함유된 것으로 알려져 있다. 망간각 분포 유망지역을 선별하기 위해서는 지형구조 파악을 위한 정밀탐사(음향, 중자력)와금속 함량 산출을 위한 시료채취 탐사를 통해 연구지역의 망간각 분포양상을 파악해야한다. 특히, 심해저 카메라(Deep-Sea Camera, DSC)로 해저면 영상을 획득하는 것은 육안으로 해저산 표면에 피복된 망간각의 존재 유무를 확인할 수 있는 중요한 과정이다. 이 연구에서는 서태평양 공해의 해저산을 대상으로 수행된 DSC 영상의 정량적 평가를 위해 영상처리(Image processing) 기법을 이용하여 망간각 피복 양상의 이진화(Image Binarization)를 시도하였다. 해저면 영상의 이진화는 5개의 다른 망간각 피복 영상에 대하여 영상분할(Image segmentation)방법들 중 텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할법(texture segmentation using texture filter)과 K-Means 군집을 사용한 색-기반 분할법(color-based segmentation using K-Means clustering)을 적용하여 실시하였다. 텍스처 분할법으로 추출한 영상은 실제 관측한 해저면 중앙 부분의 퇴적 변화를 비교적 잘 반영하고 있지만, 이미지의 가장자리에 위치한 망간각의 양상이 추출되지 않았다(Fig 1(b)). 반면, 색-기반 분할법으로 추출한 영상은 원본의 망간각 분포 양상 변화가 전체적으로 반영되었으며 복잡하게 쌓인 망간각과 퇴적물의 경계면 위치까지 잘 나타났다(Fig 1(c)). 하지만, 추출한 이미지의 픽셀을 기초로 산출한 망간각의 분포율(crust coverage ratio)은 색-기반 분할법의 결과가 더 낮게 나타났다.금속 함량 산출을 위한 시료채취 탐사를 통해 연구지역의 망간각 분포양상을 파악해야한다. 특히, 심해저 카메라(Deep-Sea Camera, DSC)로 해저면 영상을 획득하는 것은 육안으로 해저산 표면에 피복된 망간각의 존재 유무를 확인할 수 있는 중요한 과정이다. 이 연구에서는 서태평양 공해의 해저산을 대상으로 수행된 DSC 영상의 정량적 평가를 위해 영상처리(Image processing) 기법을 이용하여 망간각 피복 양상의 이진화(Image Binarization)를 시도하였다. 해저면 영상의 이진화는 5개의 다른 망간각 피복 영상에 대하여 영상분할(Image segmentation)방법들 중 텍스처 필터를 사용한 텍스처 분할법(texture segmentation using texture filter)과 K-Means 군집을 사용한 색-기반 분할법(color-based segmentation using K-Means clustering)을 적용하여 실시하였다. 텍스처 분할법으로 추출한 영상은 실제 관측한 해저면 중앙 부분의 퇴적 변화를 비교적 잘 반영하고 있지만, 이미지의 가장자리에 위치한 망간각의 양상이 추출되지 않았다(Fig 1(b)). 반면, 색-기반 분할법으로 추출한 영상은 원본의 망간각 분포 양상 변화가 전체적으로 반영되었으며 복잡하게 쌓인 망간각과 퇴적물의 경계면 위치까지 잘 나타났다(Fig 1(c)). 하지만, 추출한 이미지의 픽셀을 기초로 산출한 망간각의 분포율(crust coverage ratio)은 색-기반 분할법의 결과가 더 낮게 나타났다.