불가사리는 극피동물문, 불가사리강에 속하는 종류의 총칭으로 전 세계적으로 1,700여종이 되나 우리나라 연안에는 현재 약 200여종이 서식 하고 있다.
우리나라 연안에 서식하고 있는 불가사리는 외래종인 아무르불가사리(asterias amurensis)와 토속종인 별불가사리 (asterina pectinifera), 거미불가사리 (ophioplocus japonicus), 빨강불가사리 (certonardoa semiregularis) 등이 많이 분포되어 있다. 특히 아무르불가사리는 얕은 바다에서부터 수심 200m이상 300m 정도의 전 해역에서 서식하고 있으며 생명력과 번식력이 강하다. 천적이 미약한 불가사리들은 퇴적물의 상태와 상관없이 어디서나 분포하고 있으며 강한 재생력으로 패류 양식장뿐만 아니라 연안 생태계를 파괴하는 주범이라고 할 수 있다.
우리나라 패류 양식장에 큰 피해를 주는 것으로 알려진 아무르불가사리를 잠수부나 어망에 의해 여러 구역을 더듬어서 구제하고 있는 실정이다. 이를 좀더 효과적인 방법에 의해 빠른 시간에 많은 양의 아무르불가사리를 구제하기 위해서 먼저 선행되어야 할 것은 불가사리가 분포되어 있는 분포도의 D/B가 필수적 이라 할 수 있다.
불가사리 분포도의 D/B는 불가사리의 인식이 선행되어야 하며 수중개체 인식은 수중개체 영상획득에 있다고 해도 큰 무리는 아닐 것이다. 때문에 이 논문에서는 수중개체 인식을 위한 수중 영상을 현재와 다른 방법에 의해 획득하여 전처리 과정에서 처리하게 되었다.
특정 개체인식을 위한 영상획득 방법은 카메라로부터 획득한 영상을 전처리 과정을 거쳐서 오목점과 볼록점의 특징을 추출하게 되며, 추출된 특징으로부터 개채를 인식하게 된다. 그러나 해저에 살고 있는 불가사리 인식을 위한 수 중 영상획득은 환경 배경의 복잡도, 빛의 투과정도, 바다의 부유물에 의한 잡음, 조류에 의한 잡음 등에 따라 매우 민감하게 달라지므로 수중개체를 인식하기에는 매우 어렵다.
현재 연구되고 있는 불가사리 인식 기술에 사용되는 영상 획득 방법은 열악한 수중 환경 에서 가시광선 영역을 이용하여 칼라영상을 획득하는 데는 한계가 있다.
이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 수중에서 투과력이 강하고 부유물 잡음에 덜 민감한 적외선 영상을 이용하였다. 획득한 적외선 수중 영상은 제안된 적응형 필터(adaptive filter)에 의해 영상을 분류한다. 적응형 필터는 히스토그램 분포 곡선으로부터 판단 함수에 의해 고역 통과 필터(high pass filter), 저역 통과 필터(low pass filter), 전역 통과 필터(all pass filter)로 분류 한다. 분류된 영상은 특징에 따라 영상을 처리하여 수중개체 인식을 위한 입력 영상으로 사용하였다.
제안된 적응형 필터로부터 처리된 아무르불가사리 인식을 위한 수중 개체 영상의 성능평가를 위하여 '특징 추출 기법'으로 오목점과 볼록점의 특징을 추출한다.
이 연구에서는 150개의 적외선 수중영상을 대상으로 제안한 히스토그램 판단함수에 의해 분류된 영상들은 적응형 고역 통과 필터에 해당되는 영상이 59%이고, 적응형 저역 필터에 해당되는 영상은 23%이며 적응형 전역 통과 필터에 해당되는 영상은 18%로 분류되었다.
분류된 각각 영상군들은 오목점과 볼록점 수를 이용하여 불가사리 인식한 결과 고역 통과 필터에서는 90.9%, 저역 통과 필터에서는 85.7%, 전역 통과 필터에서는 85.2%의 인식률을 얻게 되었다.
이 논문에서 제안한 적응형 필터를 이용한 아무르불가사리의 전체 인식률은 88.7%로 만족한 인식 결과를 얻게 되었다.
수중 부유물 및 복잡한 배경으로 인하여 경계 검출이 어려웠던 부분을 전처리 과정에서 영상을 분류하여 각각에 필요한 과정을 수행하면 경계 검출 인식률을 높일 수 있으므로 연안 어장과 해양 생태계의 큰 피해를 주고 있는 불가사리 구제를 위한 불가사리 인식에 많은 도움이 될 뿐만 아니라 해양 생태계 보존 및 복원에 효과를 얻을 것이다.