본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발견할 수 있는 렌즈계 왜곡에 의한 영상 품질 저하 현상을 소개하고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 렌즈계 왜곡은 크게 두 가지로 나눌 수 있는데 기하학적 왜곡과 광도 왜곡이 그것이다. 이상적인 렌즈계가 아닌 경우 이러한 왜곡 현상은 필연적으로 발생을 하게 되는데 왜곡 보정을 위해서 기존의 카메라 캘리브레이션과는 다른 방식의 접근이 필요하게 된다. 본 논문에서는 기하학적 왜곡 보정을 위한 이미지 워핑 방법을 제시하며 아울러 광도 왜곡 보정을 위한 보정 방법을 다루고자 한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.131-136
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2000
Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI)는 다목적 실용위성 (KOMPSAT) 1호기 아리라위성에 탑재되어 1999년 12월 21일 발사된 해양 관측 기기이다. OSMI는 발사후 3년 이상 생물학적 해양지리학 연구를 위해 전세계 바다색을 관측하는 임무를 수행할 것이다. OSMI는 센서 성능의 궤도상 보정을 위해 태양광 보정과 암흑 보정을 수행한당. 태양광 보정은 궤도상에서 장기간에 걸친 해양 결상계의 노화에 따른 성능 변화 감지 및 보정에 있다. 발사 직후의 초기 태양과 보정 측정 자료는 추후 성능 변화 감지에 대한 기준이 될 뿐만아니라 발사 직후 OSMI 센서 성능 파악 및 점검에도 사용될 수 있으므로 매우 중요하다. 태양광 보정의 구조 및 광학적 특성을 분석하고 OSMI 주요 관측파 장대역별로 태양광 보정계의 출력신호량을 예측하였다. 초기 운영 기간동안 얻은 OSMI 태양광 보정계의 발사후 최초 측정 자료를 분석하고 발사전 예측 성능과 비교하였다. 이 연구는 OSMI 센서 보정 및 영상 품질 이해에 유용할 것이다.
다목적 실용위성 (KOMPSAT) 1호기에 탑재되는 해양관측카메라 Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI)는 해양 결상계의 노화에 따른 성능 변화 감지 및 보정을 위해 태양광 보정을 궤도운영 중 수행한다. 태양광 보정의 구조 및 광학적 특성을 분석하고 OSMI 주요 관측파장대역별로 태양광 보정계의 출력신호량을 예측하였다. 이 분석은 OSMI 센서보정 계획 및 영상 품질 이해에 유용할 것이다. (중략)
하천환경조사는 하천의 전반적인 특성을 조사 분석하는 것으로 하천환경 조사결과는 하천관련사업의 기초자료로 사용된다. 하천환경조사의 기초조사에서는 현장답사를 통해 하천의 특성을 대략적으로 판단하고 하천 전구간의 물리적 구조와 식생의 분포, 중요 서식처 정보를 포함하는 RCS 지도(River Corridor Survey)를 작성한다. 기초조사를 위해서는 하천 전 구간에 대한 현장답사가 필요하기 때문에 많은 시간, 비용 그리고 인력이 필요하고, 육안 또는 사진을 통한 스케치로 이루어져 조사 결과가 정성적이고 작업자의 경험이나 능력에 따라 결과가 좌우된다는 한계가 있다. 따라서 하천환경조사를 좀 더 간편하고 과학적이며 경제적으로 조사하기 위해 최근 드론 영상을 이용한 조사 기술 개발에 대한 연구들이 증가하고 있다. 하지만 드론을 이용한 하천환경조사의 대부분은 RGB 영상을 이용하기 때문에 정밀한 하천환경 변화를 정량적으로 분석하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 사람이 감지할 수 있는 빛의 영역 뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 분광특성을 이용하여 하천환경의 특성을 세밀하게 분류하는 것이 가능한 초분광센서를 드론에 탑재하여 하천환경을 조사하기 위한 기초 연구들이 시작되고 있다. 본 연구에서는 line scan 방식의 초분광센서를 드론에 탑재하여 초분광영상을 촬영하기 위한 드론 시스템을 구성하였고, 하나의 사진과 같이 초분광영상을 제작하기 위해 다양한 기하보정 기술을 적용하여 최적의 기하보정 방법을 제시하였다. 이를 위해 초분광영상의 기하보정은 각각의 초분광영상의 GCP와 대응점을 이용한 2차원 변환 방법 및 비선형 변환 방법을 적용하여 보정을 수행하였으며, 각 방법에 따른 정사보정 영상의 위치정확도를 검증하였다. 연구 결과 드론 기반의 초분광영상 촬영 및 기하 보정 방법을 제시하였다. 향후 하천환경조사 뿐만 아니라 다양한 분야의 원격탐사에 초분광영상을 활용하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
식쌍성 Algo1과 44i Boo에 대해 각각 두 개의 비교성을 이용하여 광전관측을 수행하여 광도곡선을 얻었다. 색효과는 목적성과 비교성의 색의 차이에 기인한 효과로서 광도곡선상에 체계적인 오차로 남게 된다. 따라서, 자료보정 과정에서 전체 소과계수인 k만으로 보정하게 디면 색효과에 의한 체계적인 오차는 광도곡선상에 그대로 남게 된다. 즉, 쌍성관측에서는 비교성을 목적성과 거의 같은 위치의 것을 택하여 관측하기 때문에 투과 대기량의 차이와 곱해져 등급에 영향을 주는 1차 소광계수에 의한 효과보다는 색의 차에 기인한 2차 소광계수에 의한 효과가 더 크다는 의미이다. 물론 투과 대기량의 크기가 큰 곳에서는 1차 소광계수에 의한 효과도 커지게 된다. Algo1의 경우, 비교성과 점검성을 이용하여 얻은 광도걱선들은 평탄영역에서 이들의 색의 차이 때문에 다르게 나타났으며, 색항을 보정한 결과 두 광도곡선이 거의 유사하게 나타났다. 44i Boo의 경우는 평탄 영역이 거의 보이지 않고, 색에 의한 효과는 광도곡선의 전 영역에 걸쳐 나타났으며, 비교성이 점검성에 비하여 목적성으로부터 더 멀리 떨어진 관계로 k1,k2항이 모두 중요하게 나타났다. 한편, 1,2차 소광 보정 이후에도 날짜에 따라 다른 그림을 보여 준 것은 기기 효과에 기인한 것으로 보여졌으며, 자료에 가장 큰 오차로 기여하는 것은 시간에 따른 대기 상태의 변화이기 때무에 보다 정확한 자료보정을 하기 위해서는 동-서쪽으로 나누어 소광보정을 하는 것이 바람직 할것으로 보여졌다.
본격적인 지표 피복 분류 수행 전 국내 지형 특성에 부합하는 분석을 위해 위성영상 전처리 과정으로 지형보정 수행이 필요하다. 수치지형도로부터 추출된 수치고도모델과 고분광영상을 이용하여 충청남도 홍성군에 위치한 암반 사면에서의 지형보정을 cosine 보정법, Minnaert 보정법, c 보정법을 이용하여 수행하였다. 세 방법을 사용하여 화강암 단일 암종으로 이루어진 클래스의 화소값 표준편차를 비교 분석한 결과 cosine 보정법, c 보정법보다 Minnaert 보정법을 이용한 방법에서 향상된 결과가 도출되었다.
초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.
드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
한국해양과학기술원 해양위성센터에서 주관운영을 수행하고 있는 천리안 위성의 해양탑재체인 천리안 해양관측위성(이하 GOCI)은 정지궤도위성용 해색센서로서, 태양을 광원으로 지구상의 해수 표면 부근에서 반사되어 대기를 통과한 가시광 및 근적외 대역을 8개 밴드로 분광하여 관측하는 센서이다. 해색센서의 경우, 일반적으로 센서에 입사되는 광신호의 약 90%가 대기에 의한 신호이며, 약 10%에 해당되는 신호만 원래 관측목적인 해수에 의한 신호이기 때문에, 5% 이내의 높은 복사보정 정확도가 요구된다. 이러한 높은 복사보정 정확도를 만족시키기 위해서는, 지상에서의 현장관측을 통한 위성자료 검보정 뿐만 아니라, 발사 후 위성 궤도상에서 센서의 복사보정을 수행하는 궤도상 복사보정이 체계적으로 수행되어야 한다. GOCI는 태양을 기준광원으로 하는 태양광 복사보정을 채택하여, 센서의 셔터부에 태양광 복사보정을 위한 2개의 태양광확산기(Solar Diffuser)를 장비하고 있다. 본 발표에서는 궤도상 시험 후 약 16개월에 걸친 궤도상 복사보정 운영결과와 관련하여, 발사 후 일별, 월별, 계절별 등 각 기간별 센서의 이득변화를 관찰하였으며, 그 결과 1년을 기준으로 약 3% 범위로 주기적인 이득 변화가 있음을 확인하였다. 지상시험결과와의 비교에 의해, 태양광확산기에 대한 태양입사각이 이러한 주기적인 이득 변화의 주 원인임을 궤도상 복사보정 운영결과를 통해 밝히고자 한다.
휴대용 기기의 소비 전력을 낮추고 영상의 질을 개선하기 위해, 주변 밝기에 따라서 LCD 모듈의 백라이트를 조정하는 방법을 사용할 수 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서 LCD 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했으며, LTPS TFT 공정을 이용하여 설계했다. 서로 다른 LCD 패널의 광 센서에 대한 특성 편차를 보정하기 위해 새로운 개념의 start-up 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 광 전류 정보를 디지털 형태로 전달하기 위해 time-to-digital 방식을 사용하였으며, 이를 start-up 보정 방식과 효과적으로 결합하는 dual slope 보정 방법을 제안하였다. LTPS TFT 공정을 이용하여 최종적인 신호취득 회로를 구현하고자, 간단하고 안정적인 회로 구조와 타이밍을 제안하고 설계 및 검증을 진행했다. 설계한 신호취득 회로는 별도의 검사 설비 없이 광 센서 편차의 보정이 가능하며, 60dB 범위의 입력 광에 대해 10배수 구간 마다 4 단계의 디지털 데이터를 출력한다. 신호취득 속도는 100Hz이며, 디지털 변환의 선형 오차는 18% 미만이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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