본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
해상 표적을 효율적으로 탐지하고 식별하기 위해 전자광학 센서가 사용되지만 실제 센서에 입력되는 영상 정보는 센서의 뷰-앵글의 한계로 인하여 탐지할 수 있는 영역이 제한된다. 따라서 팬-틸트 카메라로부터 촬영한 연속해상 영상으로부터 파노라마 영상의 생성기법 연구는 필요하다. 그러나, 해상 환경에서는 밝기값이 전 영역에서 유사하고 시변(time varying)함으로 기존의 영상기반 모자이킹 방법으로는 해상 파노라마 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는 해상에서의 고해상도 파노라마 영상을 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 팬-틸트 카메라의 단일 초점 특성을 이용하여 특징환경에서의 모자이킹 결과를 해상 환경에서 적용함으로써 기존의 모자이킹 방법의 한계를 극복하였다. 가상 실험과 실 영상 적용실험 결과에서 제안 알고리즘이 해상 파노라마 영상 생성에 효과적임을 확인하였다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
최근 항공 비디오 영상을 이용한 고해상도 모자이크 영상제작에 대한 연구가 큰 관심사로 대두되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 입체 모자이크 영상 제작에 그 목적을 두고 있다. 입체 모자이크 영상은 연속된 비디오 프레임 영상에서 각기 다른 촬영 각도를 가지고 있는 전방과 후방 슬라이스 영상을 추출한 후, 각각을 모자이킹하여 좌우모자이크 영상을 생성함으로써 제작되어진다. 입체 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 프레임 영상간의 기하학적 관계를 규명할 수 있는 이동변수(motion parameters)가 결정되어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 이동변수 중, 상대적인 이동변수를 규명할 수 있는 부등각 모델을 적용하였다. 이러한 상대적인 이동변수를 사용하여 모자이크 영상을 제작하는 방법을 자유 모자이크라고 한다. 자유 모자이크 과정은 결정된 이동변수를 이용하여 첫 번째 프레임 영상을 기준으로 영상등록을 수행한 후, 전방 및 후방 슬라이스 영상 추출, 접합선 추출, 영상 모자이킹 과정을 거쳐 수행된다. 본 연구의 결과로 좌우 모자이크 영상과 이를 이용한 여색입체 모자이크 영상을 나타내었으며, 정확도 분석을 위하여 종시차 분석을 수행하였다.
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
본 논문에서 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 회전시켜 취득한 비디오 시퀀스로부터 파노라마 영상을 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 비디오 시퀀스 중에서 실제로 사용할 프레임을 자동으로 선택하는 단계와 파노라마 영상을 구성하는 모자이킹 단계로 나누어진다. 파노라마 영상을 구성하는데 필요한 프레임은 연속된 프레임 간의 중첩 비율 정보를 이용한 보간 검색을 통해 선택된다 이 방법은 카메라의 속도에 상관없이 적절한 프레임을 고속으로 검색할 수 있다. 모자이킹 단계에서는 4쌍의 특징점을 사용하는 사영 변환식(projective transform)을 이용한다. 기존의 연구에서는 특징점을 화소 기반의 정보만을 이용하여 추출하였지만, 본 논문에서 제안한 방법은 특징점의 위치까지 고려하여 사영 변환식의 정확도를 높였다. 제안한 방법은 다양한 영상 시퀀스에 적용하여 실험하였고, 그 결과 모든 영상에 대해서 좋은 화질의 파노라마 영상을 생성하였다.
여러 장의 영상을 조합하여 한 장의 영상으로 제작하는 영상 모자이크는 넓은 지역의 영상을 판독하고 분석하는데 효과적이며, 연속 영상지도 등 다양한 공간정보 분야의 활용에 중요하다. 영상 모자이크의 중요한 과정은 인접 영상의 중복지역에서 최적의 접합선 추출과 모자이크된 영상의 색조보정이다. 이를 위해 본 연구에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)에 의한 영상정합을 수행하여 중복지역을 결정하였다. Canny 필터로 추출한 윤곽선의 특성에 따라 등급을 정하여 접합선이 될 가능성이 높은 윤곽선을 선별하고, Dijkstra 알고리즘을 사용하여 윤곽선들을 연결하여 접합선을 결정하였다. 특히 비등방성 필터와 영상 피라미드를 적용하여 신뢰성 있는 접합선을 추출할 수 있었다. 또한 수치지도의 건물과 도로 레이어를 이용하여 효과적이고 효율적인 접합선을 결정할 수 있었다. 최종적으로 인접 영상들의 색조를 조절하여 품질을 향상시키기 위하여 히스토그램 정합과 접합선 feathering을 수행하였다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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