• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.144-145
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• 2008

본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.545-554
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• 2019

This research aims to provide a building area extraction approach over the areas where data acquisition is impossible through field surveying, aerial photography and lidar scanning. Hence, high-resolution satellite images, which have high accessibility over the earth, are utilized for the automated building extraction in this study. 3D point clouds or DSM (Digital Surface Models), derived from the stereo image matching process, provides low quality of building area extraction due to their high level of noises and holes. In this regards, this research proposes a hybrid building area extraction approach which utilizes 3D point clouds (from image matching), and color and linear information (from imagery). First of all, ground and non-ground points are separated from 3D point clouds; then, the initial building hypothesis is extracted from the non-ground points. Secondly, color based building hypothesis is produced by considering the overlapping between the initial building hypothesis and the color segmentation result. Afterwards, line detection and space partitioning results are utilized to acquire the final building areas. The proposed approach shows 98.44% of correctness, 95.05% of completeness, and 1.05m of positional accuracy. Moreover, we see the possibility that the irregular shapes of building areas can be extracted through the proposed approach.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1453-1456
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• 2011

타일로 분할된 항공 라이다 데이터로 부터 데이터마이닝 기법을 이용한 지표면 분류 결과에 따라 건물을 포함하는 타일에 대해 적용할 건물영역 추출 기법을 제안한다. 본 기법은 재귀적 경계점 추출 알고리즘과 경계점 연결을 통해 경계선을 형성하고 경계선을 타일의 외벽과 연결해 건물영역의 외곽을 추출한다. 제안된 기법으로 추출된 건물 영역을 실제 항공사진과 비교하여 제시하고 재귀적 경계점 추출 알고리즘의 실행시간을 단축시키기 위해 사용된 지형정보 인덱스의 실행시간 단축 효과 분석이 제시된다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.1
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• pp.1-7
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• 2011

Terrain, building location and area, and building shape information is in need of implementing 3D map. This paper proposes a method of extracting a building area by an improved semi-automatic snake algorithm. The method consists of 3-stage: pre-processing, initializing control points, and applying an improved snake algorithm. In the first stage, after transforming a satellite image to a gray image and detecting the approximate edge of the gray image, the method combines the gray image and the edge. In the second stage, the user looks for the center point of a building and the system sets the circular or rectangular initial control points by an procedural method. In the third stage, the enhanced snake algorithm extracts the building area. In particular, this paper sets the one tenn of the snake in a new way in order to use the proposed method for specializing building area extraction. Finally, this paper evaluated the performance of the proposed method using sky view satellite image and it showed that the matching percentage to the exact building area is 75%.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.13-17
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• 2009

고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.2
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• pp.75-87
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• 2011

This paper presents a method for region-based building extraction from high resolution satellite images(HRSI) using integrated information of spectral and color invariant features without user intervention such as selecting training data sets. The purpose of this study is also to evaluate the effectiveness of the proposed method by applying to IKONOS and QuickBird images. Firstly, the image is segmented by the MSRG method. The vegetation and shadow regions are automatically detected and masked to facilitate the building extraction. Secondly, the region merging is performed for the masked image, which the integrated information of the spectral and color invariant features is used. Finally, the building regions are extracted using the shape feature for the merged regions. The boundaries of the extracted buildings are simplified using the generalization techniques to improve the completeness of the building extraction. The experimental results showed more than 80% accuracy for two study areas and the visually satisfactory results obtained. In conclusion, the proposed method has shown great potential for the building extraction from HRSI.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.4
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• pp.405-412
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• 2012

After the spatial discrepancy between SLI(Street-Level Imagery) and vector map is removed by their conflation, the corresponding building regions can be found based on SLI parameters. The building region correspondence, however, is not perfect even after the conflation. This paper aims to improve the correspondence of building regions by region splitting of an SLI. Regions are initialized by the seed lines, projection of building objects onto SLI scene. First, sky images are generated by filtering, segmentation, and sky region detection. Candidates for split lines are detected by edge detector, and then images are splitted into building regions by optimal split lines based on color difference and sky existence. The experiments demonstrated that the proposed region splitting method had improved the accuracy of building region correspondence from 83.3% to 89.7%. The result can be utilized effectively for enhancement of SLI services.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.30 no.2
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• pp.163-171
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• 2012

High resolution satellite images have been used for building and road system analysis, landscape analysis, and ecological assessment for several years. However, in high resolution satellite images, shadows are necessarily cast by manmade objects such as buildings and over-pass bridges. This paper develops the shadow extraction procedures in urban area including various land-use classes, and the extracted shadow areas are evaluated by a manually digitized shadow map. For the shadow extraction, the Canny edge operator and the dilation filter are applied to make building edge buffer area. Also, the object-based segmentation was performed using Gram-Schmitt fusion image, and spectral and spatial parameters are calculated from the segmentation results. Finally, we proposed appropriate parameters and extraction rules for the shadow extraction. The accuracy of the shadow extraction results from the various assessment indices is 80% to 90%.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.76-88
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• 1999

본 논문에서는 건물이 포함된 스테레오 영상으로부터 건물을 3차원적으로 복원하기 위한 선소 특징 기반 정합 알고리듬에 대해 다루고 있다. 기존의 선소 특징 기반 정합 알고리듬은 선소 추출 기법의 성능에 많이 의존하고, 좌우 영상에서 추출된 에지 길이와 방향이 서로 차이가 날 경우 오정합이 많이 발생한다. 따라서, 건물의 형태를 올바르게 나타내지 못하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 선소의 중심 및 양 끝점 외에 선소에 방향까지 고려하는 새로운 탐색 영역 설정 방법을 제안하였다. 또한 선소기반 정합에서 정합이 잘 이뤄지지 않는 수평선 정합 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 한편 편평한 건물 가정 하에서 미정합된 건물 내부의 변이값을 얻기 위해 건물 추출 결과와 정합된 선소들을 이용한 보간법을 사용하였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 기존의 Hussien 등이 제안한 알고리듬에 비해 좋은 성능을 보였다.