원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.
본 논문은 다중 분광 HDR 이미징 시스템 개발에 관한 연구로써, 기존 점 기반의 분광방사휘도계의 단점을 보완하기 위해 고안된 시스템이다. 기존 분광방사휘도계는 한 점의 분광방사 휘도 값을 측정할 수밖에 없기 때문에, 여러 개의 샘플을 찍을 때 많은 시간이 드는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 HDRI (High Dynamic Range Image) 생성 기술과 다중분광 이미징 기술을 이용하여 시스템을 구성하였다. 상용 분광방사휘도계와 다중 분광 HDR 이미징 시스템으로부터 나온 값을 직접 적용(fitting) 하여 효율적이고 정확한 시스템을 개발하였다.
인공위성 영상자료를 이용하는 원격탐사는 지질, 환경, 지형도제작 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 특히 다중 및 초분광영상자료는 태양을 에너지원으로 하여 지표면 전자기파의 반응을 영상화하는 다중 및 초분광영상자료의 활용을 위해 분광반사율정보가 더욱 활발하게 이용될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 고창지역에 대해 주기적으로 실시하고 있는 분광반사율 및 USGS 분광라이브러리 성과를 이용하여 다중파장대 위성영상자료인 ASTER와 분광반사율을 이용한 위성영상의 활용가능성 및 검보정의 가능성을 제시 하고자 한다.
저조도 환경에서 근적외선은 사람 눈에 보이지 않는 추가적인 정보를 제공하여 물체를 보다 분명하게 구별하고 인식하도록 도움을 준다. 컬러 영상과 근적외선 영상을 동시에 획득하기 위해서 다중 분광 필터 배열을 사용하였다. 그러나 렌즈의 굴절률은 빛의 파장 길이에 따라 다르기 때문에 초점면에 상이 다르게 맺히게 된다. 그 결과 색수차 문제가 발생하고 영상은 흐려지게 되며 영상의 해상도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 다중 분광 필터 배열 영상에 컷오프 주파수가 추정된 저주파 통과 필터를 적용하여 기반 영상을 추정하도록 하였다. 이 영상을 이용하여 다중 분광 영상의 색수차 문제가 해결된 영상을 추정하도록 하였다. 영상 획득 과정에서, 색수차 문제와 기반 영상 형성 과정을 모델링하였다. 이러한 모델을 바탕으로, 기반 영상과 다중 분광 영상 간의 고주파 성분 차이에 대한 최소 자승법을 풀어서 다중 분광 영상을 획득하도록 하였다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 색수차 문제가 최소화된 고화질의 다중 분광 영상을 추정한 것을 보여준다.
많은 연구들에서 영상자료와 분류 알고리즘 측면에서 분류정확도를 비교하였지만, 참조자료 또는 분석자에 의존하는 훈련샘플에 의한 분류정확도 비교와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 감독분류에 있어 훈련샘플로써 지상 분광반사자료의 유용성을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 초분광영상과 다중분광영상을 대상으로 영상 수집 훈련샘플과 지상 분광반사자료를 사용하여 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상 수집 훈련샘플 사용 시 초분 광영상과 다중분광영상에서 공통적으로 약 90%의 분류정확도를 얻을 수 있었다. 그러나 지상 분광반사자료를 훈련 샘플로 사용하면 초분광영상의 경우 약 10%p, 다중분광영상의 경우 약 20%p의 분류정확도 감소가 발생하였다. 특히 다중분광영상에서 분광반사특성이 유사하게 나타나는 클래스들의 경우 분류정확도가 초분광영상에 비해 매우 낮게 나타났다. 따라서 지상 분광반사자료는 다중분광영상에 적용하는 데에는 한계가 있지만, 초분광영상을 이용한 토지피복분류에 있어 유용한 훈련샘플이 될 수 있다.
KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.
목적: 수소 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
목적: 수소 핵 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기 시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
위성 주사 및 촬영자료는 지표면의 반사광을 다중분광 형태로 주사하여 기록된다. 그리나 각 밴드에 기록된 지표복사체의 반사치는 피복체의 분광특성만을 나타내기 보다는 태양고도 및 방위, 그리고 지형 등에 따른 방향성 영향이 포함되기 때문에 산림의 관리 및 이용을 위한 기초자료로 식생지수를 추정할 때에 오차의 범위를 넘어 오류가 발생한다. 따라서 동일 방향성 조건의 수종에 따른 고유 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, 이하 NDVI) 값을 구하기 위해서는 지형효과에 대한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 QuickBird 다중분광(MS)자료 기반의 NDVI값을 사면향별로 분석하여 산림 NDVI의 방향성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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