A new image-quality evaluating and enhancing methodology for bridge inspection using an unmanned aerial vehicle
저자
Jin Hwan Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology) ; Sungsik Yoon (University of Illinois at Urbana-Champaign) ; Byunghyun Kim (University of Seoul) ; Gi-Hun Gwon (Korea Advanced Institute of Science and Technology) ; In-Ho Kim (Kunsan National University) ; Hyung-Jo Jung (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
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2021
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English
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학술저널
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209-226(18쪽)
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This paper proposes a new methodology to address the image quality problem encountered as the use of an unmanned aerial vehicle (UAV) in the field of bridge inspection increased. When inspecting a bridge, the image obtained from the UAV was degraded by various interference factors such as vibration, wind, and motion of UAV. Image quality degradation such as blur, noise, and low-resolution is a major obstacle in utilizing bridge inspection technology based on UAV. In particular, in the field of bridge inspection where damages must be accurately and quickly detected based on data obtained from UAV, these quality issues weaken the advantage of using UAVs by requiring re-take of images through re-flighting. Therefore, in this study, image quality assessment (IQA) based on local blur map (LBM) and image quality enhancement (IQE) using the variational Dirichlet (VD) kernel estimation were proposed as a solution to address the quality issues. First, image data was collected by setting different camera parameters for each bridge member. Second, a blur map was generated through discrete wavelet transform (DWT) and a new quality metric to measure the degree of blurriness was proposed. Third, for low-quality images with a large degree of blurriness, the blind kernel estimation and blind image deconvolution were performed to enhance the quality of images. In the validation tests, the proposed quality metric was applied to material image sets of bridge pier and deck taken from UAV, and its results were compared with those of other quality metrics based on singular value decomposition (SVD), sum of gray-intensity variance (SGV) and high-frequency multiscale fusion and sort transform (HiFST) methods. It was validated that the proposed IQA metric showed better classification performance on UAV images for bridge inspection through comparison with the classification results by human perception. In addition, by performing IQE, on average, 26% of blur was reduced, and the images with enhanced quality showed better damage detection performance through the deep learning model (i.e., mask and region-based convolutional neural network).
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2021 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-12-01 | 평가 | 등재 탈락 (해외등재 학술지 평가) | |
2013-10-01 | 평가 | SCOPUS 등재 (등재유지) | KCI등재 |
2011-11-01 | 학술지명변경 | 한글명 : 스마트 구조와 시스템 국제 학술지 -> Smart Structures and Systems, An International Journal | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2007-06-12 | 학술지등록 | 한글명 : 스마트 구조와 시스템 국제 학술지외국어명 : Smart Structures and Systems, An International Journal | KCI후보 |
2007-06-12 | 학술지등록 | 한글명 : 컴퓨터와 콘크리트 국제학술지외국어명 : Computers and Concrete, An International Journal | KCI후보 |
2007-04-09 | 학회명변경 | 한글명 : (사)국제구조공학회 -> 국제구조공학회 | KCI후보 |
2005-06-16 | 학회명변경 | 영문명 : Ternational Association Of Structural Engineering And Mechanics -> International Association of Structural Engineering And Mechanics | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | SCIE 등재 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.17 | 0.44 | 1.04 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.97 | 0.88 | 0.318 | 0.18 |
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