본 연구는 비측량용 카메라와 전방위 회전이 가능한 헤드 장비를 이용하여 자동 영상집성을 수행하기 위한 최적의 촬영각 및 중복도를 결정하는데 초점을 맞추고 있다. 렌즈 종류별 화각, 헤드의 옵션별 이동각을 고려하여 중복도를 계산하고, 촬영 소요시간, 저장용량, 실제 영상집성 성능 등을 감안하여 최적의 촬영중복도와 촬영각을 결정하였다. 실험결과를 통해, 35mm 렌즈를 사용하여 수직방향으로 $36^{\circ}$(33.82% 중복도), 수평방향으로 $24^{\circ}$ 또는 $30^{\circ}$(36.51% 또는 20.63% 중복도) 간격으로 촬영하는 것이 자동 영상집성에 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 영상 제작에 사용되는 Animatronics를 이용한 산업화 방안에 대하여 CT(Culture technology)를 통한 산업화 방안에 관하여 논 하고자 한다. 본 연구를 통한 다양한 방법을 제시하고, 최고의 테크닉을 구사하고 집성되는 기술의 집합은 아니지만 단 한 가지, 영화를 위해 탄생하고, 영화만을 위해 사라지는 것이 아니라 효용가치가 높은 부분으로의 전개가 필요할 것이다.
스테레오 영상으로부터 3차원 구조를 복원하기 위해서는 깊이맵에 해당하는 시차맵을 생성해야 한다. 시차맵 생성을 위해서는 정합비용을 계산하고, 집성한 후에 시차를 계산하는 절차로 이루어진다. 본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 빠르고 안정된 시차맵을 생성하기 위해서 후처리 과정으로 각 스캔라인에 대해서 분산을 이용하여 세그멘테이션을 한 후에 세그멘테이션 별로 평균을 내어 객체간의 구분을 명확히 한다. 조밀 시차맵을 생성하기 위해서는 시차 계산에 실패한 화소들에 대해서도 시차를 계산해야 하는데 본 논문에서는 간단하게 인접 화소의 값을 복사하는 방법으로 홀을 메우는 방법을 제안한다. 실제 환경에서의 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과들은 제안된 시차맵 생성과 홀을 메우는 방법이 기존의 시차맵 생성 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 좀더 안정적이고 다양한 컴퓨터 비전 시스템응용에 적용될 수 있음을 보여준다.
3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
최근 디지털 항공영상 센서는 다양한 국가 공간정보기반구축에 큰 역할을 하고 있다. 하지만 고정밀의 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해서는 취득된 디지털영상에 대한 적절한 품질 평가 작업이 선행되어야 한다. 따라서 현재 관련분야의 연구가 국내외적으로 크게 주목을 받고 있다. 디지털카메라의 성능을 테스트하기 위한 영상해상력 검증용 테스트필드가 유럽과 미국 등에서 이미 설치 및 활용되고 있다. 이러한 테스트필드에는 카메라의 기하학적 성능분석을 위한 대공표지를 비롯하여 공간해상력 및 방사해상력 분석을 위한 다양한 형태의 타겟 역시 설치되어 있다. 본 연구에서는DMC 카메라의 공간해상력을 검증하기 위하여 영상에서 인식 가능한 크기의 바 타겟(bar target)을 제작 설치 후 항공촬영을 수행하였다. 연구에 사용된 DMC 영상의 이론적인 지상표본거리(GSD ; Ground Sample Distance)는 12cm 급으로, 촬영 비행방향과 비행방향의 직각방향에 대하여 보조영상과 집성영상에 대하여 각각 실제 해상력을 분석하였다. 연구결과 이론적인 해상력과 영상의 실제 해상력간의 차이는 약 0.6cm로 나타났으며, 블록의 가장자리에 위치한 영상에서 최대 1.5cm 정도로 나타났다.
인구통계와 같이 임의의 공간 단위로 집계되는 통계자료를 위성영상이나, 여타 다른 GIS 도형정보와 통합하여 활용하기 위해서는 상호간의 공간 단위를 일치시켜야 한다. 밀도구분도 매핑 기법은 집성된 통계자료를 분해하여 세밀한 공간 단위로 나누거나, 행정구역과 같은 객체 단위의 데이터를 연속된 표면 모델로 만드는데 적용 가능한 기법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 밀도구분도 매핑의 유효성을 평가하기 위해 1) 연구대상지역의 사업체 정보를 행정동 단위의 통계로 집계하고, 2) 행정동 통계에 밀도구분도 매핑 기법을 적용하여 사업체의 분포를 구하고, 3) 공간 내삽에 의해 구해진 사업체의 분포와 원 정보로부터 구해진 분포를 비교하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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