영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.
다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민 등에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 댐 수몰이전의 디지털 위성영상 데이터를 수집하고, 수몰직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰직전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하기 위하여 원격탐사 기법을 적용한 것이다 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 또한 좀더 가까이서 수몰마을을 보기 위한 근접비행시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 영상에서 찾아볼 수 있도록 한 것이다.
고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위성영상 기반의 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하기 위한 과정으로 고 해상 위성영상 제작을 위한 DEM(Digital Elevation Model)제작단계와 위성영상 자료를 수집하여 영상이 지니고 있는 왜곡을 보정하는 자료보정 단계, 사용 목적에 맞게 영상을 가공하여 저장하는 영상 생성단계를 통해 위성영상 기반의 3차원 지형정보를 생성하고, 3차원 스캐너를 활용한 대상지역 문화재의 DB 구축과 3차원 복원을 통해 3차원의 문화재 정보를 획득하고 질감 및 재질 사실적인 면을 강조하기 위한 텍스처 맵핑 과정을 통해 3차원 공간적인 조건 및 검색을 가능하게 함으로써 언제 어디서 든 누구나 쉽게 문화재에 대한 정보를 검색할 수 있도록 Web3D를 활용한 3차원 문화재 정보 시스템을 구현하였다.
본 연구는 동일지역에서 시공간 변화에 따른 공간정보의 복원을 위하여 3차원 영상조감도를 생성하고 활용하기 위해 시도된 연구결과로서, 연구 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작을 위해 DEM 및 위성영상들을 이용한 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 현재 수집 가능한 지형도 및 위성사진과의 합성을 통하여 사라져간 수몰지역에 대한 3차원 위성영상 조감도를 제작하고 최근의 영상과의 비교를 통하여 투시 조감도를 생성하였고 최근의 영상과 비교를 통하여 그 변화를 살펴보았다. 그결과, 기존의 사진 및 인위적인 판단에 의한 3차원 영상복원보다는 더 나은 또 다른 개선방법을 제시할 수 있었다.
최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
초해상도 영상복원은 동일 지역에서 획득한 다수의 영상을 통해 고해상도의 영상으로 복원하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 비디오 영상, 위성 영상, 의료 영상과 같이 동일지역에 대한 다수의 저해상도 영상을 획득 할 수 있는 분야에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 세계최초의 정지궤도 해양위성인 GOCI 센서의 육상 활용도를 높이기 위한 초해상도 기법 개발을 위해 MODIS 영상을 활용한 시뮬레이션을 수행하여, GOCI 센서를 위한 효율적인 초해상도 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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