SAR 영상은 기존의 전자광학적 센서가 갖고 있는 자료취득의 제한을 극복하고, 광학적 센서와 상호보완되는 정보를 제공한다. 하지만 SAR 센서와 지면의 기하학적 특성으로 인하여 영상에 내재되어 있는 다양한 기하학적 왜곡을 제거할 필요가 있다. SAR 영상의 기하보정 방법으로 여러 가지 다양한 기법이 소개되고 있지만, SAR 영상을 정확하게 기하보정하는 것은 쉽지 않다. 특히 Radarsat 위성에 채택되고 있는 "International" 타원체와 국내의 "Bessel" 타원체간의 변환관계가 확립되지 않아 기하보정에 어려움이 있다. 보편적으로 많이 이용되는 모의영상을 이용한 기하보정 방법과 공선조건식을 응용한 기하보정 방법에는 수치표고모형이 이용된다. 본 연구에서는 기하보정에 사용되는 방법간의 장점과 단점을 파악하고 국내에 적용될 수 있는 방법을 찾아냈다.
동화상 압축에서 사용되는 움직임 벡터는 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 이전 영상과 가장 예측 오류가 적은 곳을 지정하여 예측한다. 블록의 이동 정도는 수직. 수평의 선형적인 움직임(translational displacements)을 가정하여 사용하기 때문에 실제 화상에서 자주 나타나는 물체의 확대 또는 축소에 의한 크기 변화. 회전. 일그러짐 등의 변화에 올바르게 예측하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 블록의 선형적인 이동은 물론이고 4개 노드를 자유롭게 움직임일 수 있는 왜곡된 블록 정합 방식의 움직임 예측 기법에 대하여 소개하고 왜곡 블록 정합 방식에서 나타날 수 있는 기하학적인 오류를 수정하는 보정 방법에 관해 논의한다.
원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.
Single Photon Emission CT(SPECT)기술은 산업의 비접촉 계측 시스템 분야에 있어서 단층 영상을 얻는데 이용되고 있다. 재구성된 영상의 화질이 왜곡되는 문제점의 하나는 시준기 특성에 있다. 영상 왜곡은 시준기의 기하학적 구조에 원인이 있다. 본 논문은 시준기의 구조로 인한 영상 왜곡을 제거하는 보정법을 제시하고 기존의 보정법과 비교하였다. 보정법은 투영 데이터를 공간 주파수상에서 위치 의존적 왜곡 함수로 디콘볼루션 하여 영상 왜곡을 제거하였다. 본 논문에서 시준기의 각도, 검출기와 물체 중심의 거리에 대하여 시뮬레이션을 하고, 실험을 통하여 검증하였다. 실제산업에서의 응용을 고려하여 보정법의 유효성 및 한계를 검토하였다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
카메라 영상은 조명에 매우 민감하다. 그 결과 문자 인식을 매우 어렵게 만든다. 또한 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 비네팅현상이 발생하며 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 기학적 왜곡이 발생한다. 비네팅 효과에 의한 문자분리의 어려움과 기하학적 왜곡으로 인한 문자모양의 변형으로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 양선형 변환을 이용하여 카메라로 획득한 문서영상의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 문자인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존에는 카메라의 위치정보 없이 기하하적 왜곡을 보정하기 어려웠으나 제안한 방법은 이진화한 문서영상을 대상으로 문자와 문자줄을 추출하여 상하로는 문자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 보정 방법이고, 두 번째 방법은 렌즈의 종류와 상관없이 획득되는 영상만을 통한 보정 방법이다. 렌즈의 특성을 고려하는 경우는 렌즈의 파라미터와 실세계에 존재하는 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표의 관계를 통해 기하학적으로 보정 식을 구할 수 있다. 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다. 보정한 결과를 통해 제안한 방법이 타당한 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 근거리 수치사진의 카메라 렌즈방사왜곡의 보정에 있어서, 기존 상용 소프트웨어의 최소제곱법에 의한 좌표변환방법인 기하보정툴을 사용하지 않고, 주변환식으로는 카메라 검정자료에서 제공되는 고차다항식을, 역변환에 있어서는 Newton-Raphson의 비선형 방정식의근의 해법을 직접 사용하여 렌즈방사왜곡을 보정함으로써 기하학적 정확도가 최소제곱법에 의한 좌표변환방법에 비하여 약 0.04∼0.08화소 향상된 수치 사진화상을 얻을 수 있었다. 또한 기존 소프트웨어에 있어서는 고차다항식의 최소제곱법 적용을 위해서 동일한 경중률의 많은 기준점의 선정작업을 필요로 하나, 본 연구에서 제시한 기법은 이 작업이 필요 없으므로 작업의 효율성을 높일 수 있었다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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