Polar fomat algorithm (PFA) was derived from medical imaging theory, known as back projection, to process synthetic aperture radar(SAR) data. The difference between the operating condition of SAR and back projection assumption makes two distortions. First, the focusing performance of PFA is degraded in proportion to distances from the scene center. Second, the geometric accuracy in SAR images is distorted. Several methods were introduced to mitigate the distortions, but some disadvantages, such as the geometric discontinuity, are arisen when sub-images are combined. This paper proposes the novel method to compensate the geometric distortion with chirp Z-transform (CZT). This method corrects precisely the geometric errors without any problems, because a whole image can be processed all at once.
비측정용 사진기로 촬영된 사진으로부터 수치화상처리기법과 컴퓨터를 이용하여 3차원 좌표 및 정보를 추출하는데 있어서는 해결해야 할 과제들이 뒤따르게 된다. 따라서 본 연구에서는 수치사진화상을 얻기위한 비측정용 사진의 스캐닝 방법, 스캐닝 시에 발생하는 기하왜곡의 보정방법, 각 화소에 해당하는 3차원 지상좌표 추출을 위한 공간교차이론의 효율적 적용기법 등을 연구하고 실제 적용을 통하여 제시된 기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 수 있다.
이 논문에서는 스캐닝된 지도를 이용하여 지상 제어점(GCP)을 결정하는 기술을 소개하 려 한다. 이를 위해 1:250,000축척 지도 12장을 디지탈 스캐너로 읽어들여 비트맵 영상 형식으로 저장하였다. 읽혀진 지도의 기하학적 왜곡 패턴은 다항식의 모델로 성립되었고 그 다항식의 계수 는 최소 자승법으로 결정되었다. 이 방법은 부피가 크고 값비싼 digitizing table을 사용하지 않으므로 저가 전처리 시스템 개발에 아주 유용하다. 이 방법으로 결정된 GCP는 우리별 1, 2호 소역 영상의 기하학적 보정에 충분한 정확도를 보여주었다.
본 연구에서는 Rolleiflex 6006 측정용 카메라로 촬영된 사진과 DCS 420 디지털 카메라로부터 촬영된 화상을 이용, 수치근접사진측량을 실시한 후, 조경석의 표면 거칠기 측정 정확도 향상을 위하여 최소제곱법으로 기준평면 또는 기준곡면을 찾아 사용하는 방법을 연구하였으며, 조경석 표면의 연마 이전과 연마 이후의 표면 거칠기를 측정, 비교하여 연마후의 거칠기 감소크기를 산출하고, 측정 정확도를 알아보기 위하여 거칠기가 거의 없는 평면인 돌과 곡면인 돌의 표면 거칠기를 측정한 결과, 그 거칠기를 기대정확도 이상인 각각 $\pm$0.lmm 및 $\pm$0.2mm의 정확도로 측정할 수 있었다. 또한 측정용 카메라인 경우 렌즈왜곡 보정에 있어서 검정자료를 토대로 기준점을 사용하지 않는 직접보정방법인 Newton-Raphson법을 적용하여 기하학적 정확도가 향상된 수치사진화상을 얻을 수 있었으며, DCS 420 디지털 카메라와 윈도우 운영체계인 Visual basic 6.0을 이용하여, 표면 거칠기 측정시스템을 구축함으로써 연마이전 조경석과 연마이후 조경석에 대한 표면 거칠기 및 형상을 정밀 측정할 수 있는 수치근접사진측량기법을 제시할 수 있었다.
최근 몇 년 간, 만화 콘텐츠의 불법 복제 및 배포로 인한 저작권 침해가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 만화의 불법적인 사용을 방지하기 위해 활용되는 핑거프린트 기법은 불법 만화 콘텐츠를 빠르고 정확하게 식별하는 것이 가능하다. 하지만 불법 유통되는 만화는 스캔 혹은 촬영 과정에서 왜곡이 생기고, 이로 인해 원본으로부터 추출된 핑거프린트와 다른 형태를 가지게 된다. 핑거프린트 비교 과정에서 만화 콘텐츠가 정확히 식별되지 않는다. 본 논문은 스캔 또는 촬영 중 발생하는 기하학적 왜곡 방법에 대한 보정 방법을 제시하고 이에 따른 핑거프린트 식별을 개선하고자 한다.
플라스틱 섬광체와 상용 50 mm, f1.8 렌즈 및 고감도 CMOS 카메라를 사용하여 방사선치료 시 흡수선량을 측정할 수 있는 광 도시메트리 시스템을 구축하였다. 아울러 촬영된 방사선 분포 영상에 대한 비네팅 보정, 기하학적 왜곡 보정, 스케일 보정을 통하여 화소값으로 선량을 교정하는 절차를 확립하였다. 개발된 광 도시메트리 시스템을 6 MV 의료용 선형가속기에 대하여 선량 특성 평가를 수행한 결과, 심부선량백분율은 이온챔버로 측정한 결과에 비하여 빌드 업 깊이 이상에서는 오차 범위 2% 이내로 일치하였으며, 90% 조사야에 대하여 2.8%의 평탄도가 측정됨에 따라 방사선치료선량 측정 시스템으로서의 충분한 활용가능성을 확인하였다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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