본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
지구 온난화의 영향으로 생각되는 이상기온이 세계각지에서 발생하고 있고, 우리나라도 최근 몇 년 동안 각지에서 집중호우에 의한 재해가 발생하고 있다. 이러한 자연재해는 모든 분야에서 심각한 영향을 미치고 있으며, 이중 산과 택지개발 및 도로공사 등에서 발생하는 토사는 하천, 저수지, 댐 및 하구를 빠르게 메우고 탁수환경을 지속시켜 수질악화와 오염원이 되며 저서생태계에 많은 영향을 미치고 있는 실정이다. 또한 토사는 농업용저수지와 수리구조물의 수명을 단축시키고, 하상을 높여 흐름을 방해하거나 변화시켜 하천의 범람을 유도하기도 한다. 이와 같이 토사는 토사농도변화에 따라 인명피해와 재산피해를 초래하고 있어 그 특징을 다각도로 분석 파악할 필요성이 있다. 본 연구에서는 토사의 농도와 분광반사특성의 상호관계를 알아보기 위해 원격탐사(RS)기법을 이용하였다. 탁수환경을 분광복사계(Li-1800)를 이용하여 미리 제작한 2개의 수조(흑색, 백색) 안 토사(실트질, 모래질)의 농도를 변화시켜 반사값을 측정하였다. 측정된 반사값을 이용하여 토사농도에 따른 분광반사 특성을 파악하였고, 토사 정보를 추정하는데 유용한 파장영역에 대해 검토, 고찰하였다.
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.
이 논문에서는 한국항공우주연구원 위성영상 검 보정 test site 중 하나인 충남 당진 연구지역에 대하여 AMS 시스템을 이용한 항공촬영과 분광반사도 측정, GCP target 실험, GPS 측량, 토지피복조사 등 ground truth를 통하여 구축된 자료를 소개하고, 구축된 자료를 이용하여 AMS 영상의 분광특성을 분석하였다. AMS 영상 DN값과 야외 분광반사도 측정값과의 선형회귀분석결과, AMS 영상의 모든 spectral band에서 DN값과 분광반사도 측정값이 매우 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 선형회귀식을 이용하여 AMS 영상을 reflectance 영상으로 변환하였으며, reflectance 영상과 야외 분광반사도 그래프가 거의 일치하였다.
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.
본 논문은 유색 디지털 영상을 위한 새로운 광원 추정 방법을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 나누어진다. 첫째,유색 영상의 분광 반사율이 먼저 복원된다 이때 복원되는 표면 분광 분포는 수정된 그레이 월드 가정을 적용한 영상의 최대 휘도 영역에 제한된다 다음, 선택된 최대 휘도 영역에 대해 주성분 분석을 통하여 영상의 표면 분광 반사율을 얻는다. 둘째, 표면 분광 반사율을 구한 후 유색 영상의 최대 휘도 영역에 대한 반사광의 분광 분포를 구한다 즉 최대 휘도 영역에 해당하는 화소와, 먼셀 표색계와 대표 광원의 곱으로 만든 반사광의 분광 분포 사이에 색차 비교를 하여 최대 휘도 영역의 화소와 색차가 가장 적은 반사광의 분광 분포를 찾는다. 최종적으로 최대 휘도 영역의 반사광을 해당하는 표면 분광 반사율으로 나누어 줌으로써 영상에 포함된 유색 광원을 추정한다. 제안된 광원 추정 방법을 평가하기 위하여 인공 유색 영상과 다양한 유색 조명 아래에서 디지털 카메라로 촬영한 실영상에 대하여 광원 추정을 실험하였다. 결과 제안된 광원 추정 방법이 인공영상과 실 영상, 모두에 대하여 광원의 분광 분포의 추정에 효과적임을 확인하였다.
광물탐사 과정 중에 원격탐사 기법을 도입하면 지표 광역조사를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 위성영상에서 특정 광물의 분포 위치와 분포량에 대한 분석을 수행하기 위해서는 대상 광물의 분광반사특성을 분류 기준으로 선정하여야 한다. 본 연구에서는 국내 광산 및 채석장에서 채취한 광물과 암석 시료를 이용하여 구성 광물을 분석하고 분광반사특성을 측정하였다. 다양한 위성영상들의 구성 밴드들에 대한 파장영역을 추출하고 측정된 분광반사특성 자료를 추출된 파장영역으로 재구성하여 광물 및 암석들의 고유한 분광특성들의 보존 유무에 대해 분석을 수행하였다.
최근 들어 국지성호우와 장마, 태풍에 의한 자연재해는 모든 분야에서 심각한 영향을 미치고 있다. 자연재해로 발생한 토사는 하천, 농업용 저수지, 댐 및 하구를 메워 흐름을 방해하고 저서생태계에 미치는 영향은 매우 크다. 이러한 토사는 농업용 저수지와 홍수 조절용 구조물의 사용 수명을 단축시키고, 하상을 높여 흐름을 방해하거나 변화시켜 하천 범람을 발생하기도 한다. 한편 하천범람과 제방 붕괴 등은 농지 침수는 물론 작물의 성장을 방해하는 등 많은 경제적 손실을 가져오고 있다. 본 연구에서는 토사의 농도와 분광반사특성의 상호관계를 알아보기 위하여 분광복사계(Li-1800)를 이용하여 미리 제작한 수조 안의 토사(실트질, 모래질) 농도를 변화시켜 토사농도에 따른 분광반사 특성을 파악하고, 그 특징에 대해 검토, 고찰하였다. 연구결과 실트질의 체적반사율이 모래에 비해 약 40% 높게 나타났으며, 실트와 모래 모두 $554{\sim}588nm$영역에서 최대반사율을 나타내었다. 상관분석 결과 각 토사의 상관계수는 실트질이 $0.63{\sim}0.99$, 모래가 $0.73{\sim}0.96$의 값을 나타냈으며, 두 토양 모두 $550{\sim}900nm$영역에서 r>0.90의 높은 상관성을 보였다. 또한, 토사농도에 따른 반사특성은 실트질의 경우 토사 농도가 $0{\sim}60%$까지 $470{\sim}740nm$영역에서 큰 상승폭을 보인 반면, 모래의 경우 토사농도가 25%까지 크게 증가하였으나 30%이상의 농도에서는 변화 폭이 매우 적어지는 특징을 보였다. 토사농도의 변화에 따른 탁수의 분광 반사특성은 토사의 종류에 따라 크게 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.
다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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