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일반적으로 운항 중인 선박이나 건조 중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물들이 부착된다. 이러한 현상으로 인해 선박표면의 거칠기가 증가하여 선박속도의 손실이 발생하게 되고 결과적으로 경제적 손실 및 환경오염 등의 발생을 초래하게 된다. 본 연구에서는 선박 선저에 부착된 해양생물 및 선저 상태를 검사하는 수중드론 등의 카메라 영상을 획득/활용한다. 획득된 해당 영상은 관리자 육안확인에 의해 해양 생물들에 따른 거칠기 등을 판단하게 된다. 이에 영상을 보정하는 필터 알고리즘을 원본 영상에 적용함으로써 해양 생물들 부착 여부 등에 대한 올바른 판단에 도움을 줄 수 있다. 수중 영상의 보정 알고리즘에는 다양한 필터가 필요하며, 어두운 수중 환경에 맞는 조명이 판단에 많은 영향을 미치므로 조명의 밝기 정도에 따른 해양 생물 부착 여부 판단에 대한 내용도 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 보정 알고리즘 및 각 알고리즘별 조명 밝기에 따른 연구테스트 결과는 많은 분야에 적용 가능할 것으로 사료된다.


In general, many marine organisms are attached to the bottom of a ship in operation or a ship in construction. Due to this phenomenon, the roughness of the ship surface increases, resulting in loss of ship speed, resulting in economic losses and environmental pollution. This study acquires / utilizes camera images attached to ship's bottom and underwater drones to check the condition of bottom. The acquired image will determine the roughness according to marine life by the administrator's visual confirmation. Therefore, by applying a filter algorithm to correct the image to the original image can help in the correct determination of whether or not attached to marine life. Various correction filters are required for the underwater image correction algorithm, and the lighting suitable for the dark underwater environment has a great influence on the judgment. The results of the research test according to the calibration algorithm and the roughness of each algorithm are considered to be applicable to many fields.