KOMPSAT-3, 3A호의 운용 및 다양한 특성을 가지는 차세대중형위성의 발사에 따라서, 고해상도 위성영상의 활용이 지속적으로 증대되고 있다. 특히, ARD (Analysis Ready Data) 형태로의 위성영상 제공을 위하여 기하보정 및 방사보정 등의 다양한 전처리에 대한 연구가 이루어지고 있다. 위성영상의 전처리를 위해서는 촬영 영상에 관한 보조정보가 필요하며, 태양 천정각, 태양 방위각, 촬영각 등이 대표적인 자료이다. 그러나, 대부분의 고해상도 위성영상은 영상 전체에 대한 태양 천정각 및 촬영각을 단일 변수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 RFM (Rational Function Model) 및 영상의 보조정보들을 이용하여 영상의 각 화소에 대응되는 태양 천정각 및 촬영각을 산출해보고, 이에 따른 품질을 평가해보고자 하였다. 특히, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각의 활용을 위하여, 대기상부 반사율(top of atmospheric reflectance)을 산출함에 있어서, 화소 기반의 보조 자료를 적용하고, 단일 상수 기반의 대기상부 반사율과의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 화소 기반의 태양 천정각 및 촬영각 정보는 보조정보와 유사한 경향을 보였으며, 이를 이용하여 계산된 대기상부 반사율은 왜곡이 감소되었음을 확인하였다.
오늘날 촬영 상황을 조절할 수 있는 환경, 즉 고정된 촬영각이나 일관된 조도 조건에서는 얼굴인식 기술 수준은 신뢰할 수 있을 정도로 높다. 그러나 복잡한 현실에서의 얼굴 인식은 여전히 어려운 과제이다. SIFT 알고리즘은 촬영각의 변화가 미미할 때에 한하여, 크기와 회전 변화에 무관하게 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 다양하게 촬영각이 변하는 환경에서도 얼굴 인식을 할 수 있는 어파인 불변 지역 서술자를 탐지하는 ASIFT(Affine SIFT)라는 알고리즘을 적용하였다. SIFT 알고리즘을 확장하여 만든 ASIFT 알고리즘은 촬영각 변화에 취약한 단점을 극복하였다. 제안하는 방법에서 ASIFT 알고리즘은 표본 이미지에, SIFT 알고리즘은 검증 이미지에 적용하였다. ASIFT 방법은 어파인 변환을 사용하여 다양한 시각에 따른 영상을 생성할 수 있기 때문에 ASIFT 알고리즘은 저장 영상과 실험 영상의 시각 차이에 따른 문제를 해결할 수 있었다. 실험결과 FERET 데이터를 사용했을 때 제안한 방법은 촬영각의 변화가 큰 경우에 기존의 시프트 알고리즘보다도 높은 인식률을 보여주었다.
GIS를 이용한 원격 탐사 방법으로, 기존의 항공촬영을 위한 전용 항공기와 전용 촬영 장비를 사용하는 대신 경비행기와 소형 video-camera를 이용하여 비교적 저렴한 비용으로 자료 획득이 가능하다. 그러나 기존의 황공촬영 방식과 달리, 이 Video-GIS 방식은 좁은 시야각과 촬영 자세가 쉽게 변하는 문제점을 가지고 있으며, 동영상에서 각 영상 frame을 일일이 추출하여 수작업으로 mosaic하여 하나의 큰 영상을 만들어야 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이러만 수동작업 영상 mosaic를 자동화하는 새로운 방법을 제시 하고자 한다.
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.
고정 검출 시간(Integration Time)을 갖고 Time Delay and Integration(TDI) Charge Coupled Device (CCD) 검출기를 사용하는 위성 영상 기기에서 위성의 고도 및 촬영각의 변화에 대한 영상 기기의 기하 성능 특성을 TDI 불일치와 관련하여 분석하였다. 본 분석을 통하여 고도 저하에 따른 기하 성능 저하를 보완할 수 있는 방법으로서 경사 촬영을 통한 TDI 불일치 제거를 제안하였고 저하된 고도에서 TDI 일치로 최적 성능을 줄 수 있는 최적 경사 촬영각을 구하였다. 본 결과는 임의의 범위의 가변 검출 시간을 갖는 TDI CCD 위성 영상 기기에도 적용 가능하다.
카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.
최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
시설물측량 및 변형측량 등의 지상사진측량에서 근래 널리 이용되는 수렴사진의 경우, 최적촬영조건을 규명하기 위하여 수렴각에 따른 정확도 변화에 대한 실험적 연구와 정확도 예측모델에 대한 많은 연구가 수행되어 왔다. 이러한 연구는 기본적으로 대상물 정면 중앙 방향에 대하여 좌우 대칭인 위치에서 수렴촬영하는 경우에 대한 것이 대부분이다. 그러나, 지상사진에 의한 건물, 교량, 댐, 평탄한 지면 등과 같은 시설물 측량의 경우 대상물 형태가 평면적이고, 또한 대상물 주위의 제약조건에 의하여 정면에서 촬영하기 곤란하거나, 충분한 수렴각을 확보하기가 곤란한 경우가 있다. 따라서, 본 연구에서는 평면형 대상물에 대하여 촬영거리를 일정하게 유지하면서 촬영방향과 수렴각을 변화시킴에 따른 3차원 좌표결정의 정확도를 분석하여 정면, 측면 및 최측면에서의 최적촬영조건을 도출하고자하였다. 본 연구의 결과, 평면대상물인 경우 정면에서 촬영방향각 $30^{\circ}$ 부근까지는 수렴각을 증가시킬수록 높은 정확도를 얻을 수 있으며 한쪽 사진이 최측면 사진인 경우 수렴각을 $60^{\circ}$까지 증가시킴에 따라 정확도를 크게 향상시킬 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 다수의 실내 영상으로부터 영상을 촬영한 카메라의 속성정보와 실내 환경에 대한 기하정보를 추출하는 방법을 제안한다. BSP-Tree를 이용하여 주어진 실영상을 각각의 부분 영역이 실제로도 평면 영역에 해당되도록 분할하였으며, 특징점 대응을 통해 각 분할된 영역의 영상간 대응을 찾고 이로부터 각 분할 영역의 homography를 계산하였다 또한 간단한 가정을 통해 계산된 homography로부터 각 분할영역에 대응된 평면의 방정식과 각 영상을 촬영한 카메라의 속성을 찾아낼 수 있믐을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 현재 본 연구팀이 구현 중인 영상기반 모델링 시스템에서 핵심적인 기능을 수행하리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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