• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.35 no.6_3
• /
• pp.1299-1312
• /
• 2019

As land remote sensing applications are expanding to the extraction of quantitative information, the importance of atmospheric correction is increasing. Considering the difficulty of atmospheric correction for land images, it should be applied when it is necessary. The quantitative information extraction and time-series analysis on biophysical variables in land surfaces are two major applications that need atmospheric correction. Atmospheric aerosol content and column water vapor, which are very dynamic in spatial and temporal domain, are the most influential elements and obstacles in retrieving accurate surface reflectance. It is difficult to obtain aerosol and water vapor data that have suitable spatio-temporal scale for high- and medium-resolution multispectral imagery. Selection of atmospheric correction method should be based on the availability of appropriate aerosol and water vapor data. Most atmospheric correction of land imagery assumes the Lambertian surface, which is not the case for most natural surfaces. Further BRDF correction should be considered to remove or reduce the anisotropic effects caused by different sun and viewing angles. The atmospheric correction methods of optical imagery over land will be enhanced to meet the need of quantitative remote sensing. Further, imaging sensor system may include pertinent spectral bands that can help to extract atmospheric data simultaneously.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.347-348
• /
• 2018

본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2009.03a
• /
• pp.35-38
• /
• 2009

본 논문은 KOMPSAT-2, KOMPSAT-3 등과 같은 고해상도 위성영상의 정사보정 방법과 그에 따른 시험용 소프트웨어 개발을 목표로 한다. 정사보정은 위성 카메라의 자세나의 지표의 피복인위에 의하여 발생하는 인위를 제거하여 정사투영 된 특성을 갖는 영상을 구하는 과정을 말한다. 정사보정을 위해서는 위성 카메라의 기하학적인 특성과 지표면의 관계식을 나타내는 공선조건 식으로부터 지상기준점 및 수치표고모델을 통하여 구해진다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상의 정사보정 방법을 구현하고, 실제 위성영상 데이터에 적용하여 구현된 소프트웨어의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2008.03a
• /
• pp.69-73
• /
• 2008

초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.429-430
• /
• 2007

FPA (Focal Plane Arrary)를 이용한 적외선 영상 획득 시스템에서 발생하는 주요 잡음 중 하나는 영상에 존재하는 공간적 고정 패턴 잡음(SFPN, Spatial Fixed Pattern Noise)이다. 이것이 발생하는 주된 요인은 배열을 이루고 있는 각 검출기들과, FPA 출력단에 있는 증폭기의 입출력 응답이 균일하지 않고, 시간이 흐름에 따라 그 응답특성이 변화하기 때문이다. 이 문제를 극복하기 위하여 일반적으로 교정기반 불균일 보정 방법(CBNUC, Calibration Based Nonuniformity Correction)과 장면기반 불균일 보정방법(SBNUC, Scene Based Nonuniformity Correction)이 사용된다. 본 논문은 CBNUC를 사용하는 시스템의 FPA 출력단 회로에 구성된 복수의 증폭기에 존재하는 이득의 차이 및 잡음에 의한 불균일을 보정하기 위한 보간 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 CBNUC 기반 적외선 영상 시스템에서 발생하는 규칙적인 패턴의 SFPN을 효율적으로 제거하는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 기법은 CBNUC 기반 적외선 영상 시스템에서 주기적으로 수행해야하는 단일점보정 (OPC, One Point Correction)의 수행횟수를 줄이고, 연산량도 적어 실시간 시스템 구현이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1850_1851
• /
• 2009

본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.35 no.2
• /
• pp.203-215
• /
• 2019

As hyperspectral sensors that can be mounted on drones are developed, it is possible to acquire hyperspectral imagery with high spatial and spectral resolution. Although the importance of atmospheric correction has been reduced since imagery of drones were acquired at a low altitude,studies on the conversion process from raw data to spectral reflectance should be done for studies such as estimating the concentration of surface materials using hyperspectral imagery. In this study, a vicarious radiometric calibration and an atmospheric correction algorithm based on atmospheric radiation transfer model were applied to hyperspectral data of drone and the results were compared and analyzed. The vicarious calibration method was applied to an empirical line calibration using the spectral reflectance of a tarp made of uniform material. The atmospheric correction algorithm used ATCOR-4 based Modran-5 that was widely used for the atmospheric correction of aerial hyperspectral imagery. As a result of analyzing the RMSE of the difference between the reference reflectance and the correction, the vicarious calibration using the tarp in a single period of hyperspectral image was the most accurate, but the atmospheric correction was possible according to the application purpose of using hyperspectral imagery. If the correction process of normalized spectral reflectance is carried out through the additional vicarious calibration for imagery from multiple periods in the future, accurate analysis using hyperspectral drone imagery will be possible.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.24 no.5
• /
• pp.409-416
• /
• 2006

To use image data obtained from different sensors and different techniques, the preprocessing step that registers them in a common coordinate system is needed. For this purpose, we developed the methodology to register middle- and low-resolution satellite images automatically. Firstly, candidate matching points were extracted using the Harris and Harris-affine algorithm. Secondly, we used the correlation coefficient, normalized correlation coefficient and SIFT algorithm to detect conjugate matching points from candidates. Then, to test the feasibility of approaches, we applied the developed methodology to various kinds of satellite images and compared results. The results clearly demonstrate that the methology using the SIFT is appropriate to register these multi-resolution satellite images automatically, compared with the classical cross-correlation.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.37 no.5_1
• /
• pp.999-1011
• /
• 2021

In spatio-temporal fusion aiming at predicting images with both high spatial and temporal resolutionsfrom multi-sensor images, the radiometric inconsistency between input multi-sensor images may affect prediction performance. This study investigates the effect of radiometric correction, which compensate different spectral responses of multi-sensor satellite images, on the spatio-temporal fusion results. The effect of relative radiometric correction of input images was quantitatively analyzed through the case studies using Sentinel-2, PlanetScope, and RapidEye images obtained from two croplands. Prediction performance was improved when radiometrically corrected multi-sensor images were used asinput. In particular, the improvement in prediction performance wassubstantial when the correlation between input images was relatively low. Prediction performance could be improved by transforming multi-sensor images with different spectral responses into images with similar spectral responses and high correlation. These results indicate that radiometric correction is required to improve prediction performance in spatio-temporal fusion of multi-sensor satellite images with low correlation.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.31 no.1C
• /
• pp.36-45
• /
• 2006

In this paper, multiview calibration system for an effective 3D display is proposed. This system can be obtain 4-view image from multiview camera system. Also it can be rectify lens and camera distortion, error of bright and color, and it can be calibrate distortion of geometry. In this paper, we proposed the signal processing skill to calibrate the camera distortions which are able to take place from the acquisited multiview images. The discordance of the brightness and the colors are calibrated the color transform by extracting the feature point, correspondence point. And the difference of brightness is calibrated by using the differential map of brightness from each camera image. A spherical lens distortion is corrected by extracting the pattern of the multiview camera images. Finally the camera error and size among the multiview cameras is calibrated by removing the distortion. Accordingly, this proposed rectification & calibration system enable to effective 3D display and acquire natural multiview 3D image.