초록
영상정합은 원격 탐사, GIS 등과 같은 영상 활용 분야에서 매우 광범위하게 적용된다. 일반적으로 초기의 정합점 데이터들은 영상정합의 정확도를 떨어뜨리는 오정합을 포함하고 있다. 본 논문의 목적은 영상정합에서 정확도를 유지하기 위해 오정합의 탐색 및 제거를 위한 강건한 접근법을 개발하는 것이다. 본 논문은 자동으로 오정합을 탐색하기 위해 역방향 정합 유사변환, RANSAC 알고리즘을 사용하였으며 빠르고 효율적인 영상정합을 위해 중복영역의 계산, 블록기반 처리 등과 같은 전처리 단계를 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 실제 항공사진 영상쌍에 적용하여 robustness와 효율성 측면에서 그 결과를 분석하였다.
Image matching is widely applied in image application areas, such as remote sensing and GIS. In general, the initial set of matching points always includes outlier which affect the accuracy of image matching. The purpose of this paper is to develop a robust approach for outlier detection and removal in order to keep accuracy in image matching applications. In this paper we use three automatic outlier detection techniques of backward matching and affine transformation, and RANSAC(RANdom SAmple Consensus) algorithm. Moreover, we calculate overlapping apply and steps block-based processing for fast and efficient image matching in pre-processing steps. The suggested approach in this paper has been applied to real frame image pairs and the results have been analyzed in terms of the robustness and the efficiency.
