논문은 상대적인 3차원 정보를 추출하기 위하여 스테레오 정합 알고리듬에 에피폴라 기하학을 적용하였다. 카메라로부터 입력받은 영상에서 추출된 특징 점으로부터 에피폴라 기하학 구조를 구성한다. 이렇게 구한 에피폴라 기하학 정보는 스테레오 영상에서의 정합 점들 간의 기하학적인 상관관계를 구성하고 조밀한 변이영상을 추출한다 실험결과를 통하여 제안된 알고리듬이 실제 공간상에서 대상물체를 실감 있게 표현함을 알 수 있다.
현재 실시간의 실감 영상을 위한 다양한 기법들에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반 렌더링은 새롭게 주목 받고 있는 렌더링 방법으로 기존의 기하학 기반 렌더링과는 다르게 모델을 작성하는데 쉽게 사용될 뿐 아니라. 실감 영상을 만들어 내는 것에도 탁월한 성능을 나타내고 있다. 현재 사용하는 그래픽 가속기는 기하학 기반 렌더링의 방법을 위주의 설계되고 있는 추세이다. 이에 영상 기반 렌더링을 지원하는 구조의 제안을 통해서 실시간 영상의 생성을 가능하게 하였다. 또한 기존의 그래픽 가속기와의 통합을 통해 하드웨어 비용을 절감하며 효율적으로 두 가지 기법을 지원하는 구조를 제안하였다.
이차원 영상에서 정의된 에지와 유사하게 삼차원 메쉬에서도 주요 부위의 경계를 표현하는 기하학 특징을 정의할 수 있다. 삼차원 메쉬에서 기하학 특징은 메쉬 단순화, 메쉬 변형과 메쉬 편집 등과 같은 여러 응용에 기본적인 항목으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬의 기학적 특징을 효과적으로 찾기 위하여 이차원 영상의 라이브와이어와 라이브레인 기법을 삼차원 메쉬로 확장한 기하학 라이브와이어와 기하학하 라이브레인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 메쉬의 기하학 특징을 나타내기 위하여 근사곡률을 사용하였고 메쉬 그 자체를 정의된 비용함수를 에지의 가중치고 가지는 가중치 방향그래프로 나타내었다. 그리고 만들어진 가중치 방향그래프에 대해 잘 알려진 최단경로 탐색 알고리즘을 이용하여 사용자에 의해 지정된 점들 사이에 존재하는 삼차원 메쉬에서의 기하학 특징을 추출하였다. 본 논문에서는 사람 얼굴, 소, 신발과 치어 메쉬 모델에 나타나는 기하학 특징을 추출하기 위하여 제안한 기법을 적용하여 얻어진 결과를 가시화한다.
위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.
SAR 영상은 기존의 전자광학적 센서가 갖고 있는 자료취득의 제한을 극복하고, 광학적 센서와 상호보완되는 정보를 제공한다. 하지만 SAR 센서와 지면의 기하학적 특성으로 인하여 영상에 내재되어 있는 다양한 기하학적 왜곡을 제거할 필요가 있다. SAR 영상의 기하보정 방법으로 여러 가지 다양한 기법이 소개되고 있지만, SAR 영상을 정확하게 기하보정하는 것은 쉽지 않다. 특히 Radarsat 위성에 채택되고 있는 "International" 타원체와 국내의 "Bessel" 타원체간의 변환관계가 확립되지 않아 기하보정에 어려움이 있다. 보편적으로 많이 이용되는 모의영상을 이용한 기하보정 방법과 공선조건식을 응용한 기하보정 방법에는 수치표고모형이 이용된다. 본 연구에서는 기하보정에 사용되는 방법간의 장점과 단점을 파악하고 국내에 적용될 수 있는 방법을 찾아냈다.
본 논문은 영상에서 형태적 정보를 추출하는데 사용되는 수학적 형태학(mathematical morphology)에 퍼지 집합 이론을 적용하여 새로운 퍼지 수학적 형태학을 제안한다. 일반적인 수학적 형태학은 이진 영상에만 적용되는 한계를 가지고 있었다. 이를 그레이 스케일 영상에도 적용 가능하도록 한 Sinha와 Dougherty[8]이 제안한 방법도 기하학적 형태 변환을 보장하지 못하는 결점이 있었는데 본 논문에서는 그 결점을 제거하는 새로운 수축(erosion)과 확장(dilation) 연산을 정의하고 그 특성을 연구하였다. 본 논문이 제안한 방법과 [8]의 방법을 실제 영상에 대한 실험으로 비교하였다.
광범위한 지역을 관측하기 위한 많은 종류의 위성들이 발사되어 지구를 관측하고 있다. 이러한 위성들은 영상정보 이외에 천체력 자료, RPC 계수 등과 같은 위성궤도와 관련 정보들을 제공하고 있다. 위성에서 제공하는 이러한 궤도정보를 활용할 경우 영상의 가하보정에 요구되는 기준점을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 RADARSAT-l SAR 위성영상을 대상으로 동일궤도에서 촬영된 다중 위성영상들의 효과적인 기하보정을 위하여 기준영상에서 단일기준점 및 천제력자료를 활용하여 위성궤도를 모델링하고, 이를 기반으로 동일궤도상에서 취득된 인접영상의 기하보정기법을 기술하였다. 정확도 평가를 위해서 본 연구에서 제시한 기법으로 생성된 기하보정영상을 Erdas Imagine에서 처리한 기하보정영상과 비교하여 정확도를 평가하였다.
원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.
본 논문에서는 위성 궤도 정보를 사용하지 않는 새로운 에피폴라 기하모델을 제안하고, 선형 Pushbroom 영상의 에피폴라 기하모델을 위한 방법들과 정량적으로 비교 분석을 한다. 정량적 분석에 사용된 에피폴라 기하모델은 항공영상에 적용되는 중심투영(Perspective) 센서의 에피폴라 기하모델, Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델, 궤도정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서모델의 에피폴라 기하모델이다. 대전과 보령의 SPOT 영상과 대전과 논산의 KOMPSAT 영상에 대해 지상기준점, 지상기준점에서 생성한 모델링데이터, 위성 궤도정보 및 숙련된 운영자가 추출한 독립검사점을 사용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 중심투영 센서의 에피폴라 기하모델과 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델은 평균적으로 1픽셀 이내의 정확도를 보였으나 일부 검사점에서 높은 오차를 보였다. 제안한 에피폴라 기하모델은 중심투영 센서나 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델보다 정확도가 높고, 궤도 정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서 모델의 에피폴라 기하모델과 유사한 정확도를 보였다.
2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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