광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S2ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
원격탐사 영상은 해상도가 변화함에 따라 축척 효과에 의해 영상의 특성이 변화한다. 연구자는 다양한 해상도의 원격탐사 영상으로부터 연구에 적합한 공간적 현상이 나타나는 적정 해상도를 선택할 필요가 있다. 특정 지리현상은 특정 축척에서 가장 잘 표현될 수 있기 때문이다. 이와같이 공간현상을 명확하게 설명하기 위해서는 이러한 현상이 나타나는 축척이나 공간 해상도를 적절히 선정하여야 한다. 본 연구에서는 위성영상의 적정 해상도를 탐색하기 위하여 구조특성과 분광분리도를 측정하는 지수들을 살펴보고 이를 이용하여 적정 해상도를 모색하는 과정을 제시하였다. 연구의 수행과정엥서 제안한 해상도 특성 측정지수와 적정 해상도 모색과정을 순천만의 위성영상에 적용하여 그 효용성을 평가하였다. 원격탐사 영상으로부터 적정 해상도를 선정하기 위해 제안한 2단계의 탐색절차를 시험한 결과 적정 해상도 탐색이 가능하였고 분류정확도와의 상관관계도 높게 나타났다. 2단계의 적정 해상도 탐색절차는 연구지역의 지리현상을 반영하는 해상도를 모색하는 기법으로 이용될 수 있다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어파인 변환(Affine Transform)및 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 SR 알고리즘만 적용한 영상보다 어파인 변환과 투영 변환을 거친 후 SR 알고리즘을 적용한 영상에서 해상도가 확실하게 더 증가되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 영상 콘텐츠의 표현밀도를 화면의 해상도와 피사체와의 거리감으로 정의하고, 표현밀도가 보는 이에게 미치는 감정의 변화를 살펴보고자 하였다. 부산지역 대학교에 재학 중인 학생 61명에게 HDTV방송화면에서 캡처한 영상이미지를 제시하고, 즐거움, 흥분, 통제 3가지 차원의 감정측정을 위해 SAM평가를 실시하였다. 서로 다른 해상도에 대한 비교결과 저해상도보다 고해상도의 콘텐츠 이미지를 볼 때 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 방향으로 나타났다. 또한 해상도가 연속해서 동일할 때보다 변화가 있을 때 감정 변화 폭이 크게 나타났는데, 고해상도를 보다가 저해상도 이미지를 볼 때 감정이 유쾌하지 않은, 차분해지는 경향을 볼 수 있었다. 그러나 통제 감정에 대해서는 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 또한 피사체와의 거리감에 대해 근거리, 중거리, 원거리를 사후다중비교 결과 근거리의 경우 다른 경우들 보다 즐거운, 흥분되는, 통제되지 않는 감정의 값이 더 높아졌다. 다변량 검증결과 해상도와 거리감에 대한 즐거움과 흥분 감정차원은 정의 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.
최근 들어 디스플레이 장치의 크기가 커지는 경향이 있고 스마트폰으로 사진을 촬영하는 경우가 일상화되어 있어, 높은 해상도의 사진을 스마트폰으로 촬영할 필요성이 커지고 있다. 그러나 스마트폰과 같이 카메라의 렌즈 크기가 제한된 경우에는 사진의 해상도를 높이는 것에 물리적인 한계가 있다. 본 논문은 스마트폰 카메라와 같이 작은 크기의 렌즈를 사용하는 경우에도 사진의 해상도를 높이기 위한 기술에 관한 것이다. 스마트폰을 이동시키면서 복수의 사진을 촬영하고 이 사진들을 하나의 사진으로 합성하여 해상도를 높이는 것이다. 우선적으로 2차원 사진을 대상으로 스마트폰을 수평으로 이동하면서 2장의 사진을 촬영하였다. OpenCV를 이용하여 카메라 매트릭스의 추정, 호모그패피 역변환등의 과정을 수행하였고, 한 장의 사진으로 합성하여 해상도가 향상되었다. 여러 장의 시험 사진 상의 사선이나 원호등의 부분에서 해상도가 향상되는 것을 확인하였다.
이미지 센서의 물리적 한계 가운데 공간 해상도의 제약과 다이내믹 레인지의 제약을 극복하기 위한 방법 가운데 신호처리기법에 기반하여 여러 장의 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 것과, 다이내믹 레인지가 좁은 여러 장의 영상으로부터 넓은 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 복원하는 방법이 있다. 하지만, 일반적으로 실제 영상을 획득하는 과정에서 공간 해상도와 다이내믹 레인지의 제약을 동시에 받게 되므로, 이 두 제약을 동시에 극복하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상 장치의 응답 함수의 추정과 함께 공간 해상도와 다이내믹 레이지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영상의 공간 해상도 제한과, 다이내믹 레인지의 제약을 포함하는 영상 획득 과정을 모델링하고, 이 영상 획득 모델을 기반으로 하여 영상 입력 장치의 응답 함수를 추정하고, 영상의 공간 해상도와 다이내믹 레인지를 동시에 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 고해상도 복읜 알고리즘과 와이드 다이내믹 레인지 영상 복원을 연속적으로 처리한 결과보다 시각적, 수치적으로 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있다.
디스플레이의 해상도의 증가에 따라 고해상도 텍스처 맵을 내장한 앱들도 함께 증가하는 추세에 있다. 최근 딥러닝 기반 이미지 초해상도 기법들의 발전은 이러한 고해상도 텍스처 생성 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 만들고 있다. 하지만 이러한 적용 사례에 대해 심층적으로 분석한 연구는 아직 부족한 상태이다. 그래서 본 논문에서는 최신 초해상도 기법들 중 BSRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR(classical 및 real-world image SR)을 택하여 텍스처 맵의 업스케일링(upscaling)에 적용한 후 그 결과를 정량적, 정성적으로 비교, 분석하였다. 실험 결과 업스케일링 후 나타나는 다양한 아티팩트(artifact)들을 발견할 수 있었으며, 이를 통해 기존 초해상도 기법들을 텍스처 맵 업스케일링에 곧바로 적용하기에는 일부 미흡한 부분이 존재한다는 점을 확인하였다.
수치사진측량의 정확도는 사용되는 영상의 해상력에 의해서 제약을 받으므로, 영상의 해상력이 향상되어야 함은 자명한 이치이다. 용량이 확대된 CCD 장치로 하드웨어를 구성하는 방법이나, 센서를 움직여 부화소의 양을 미리 결정하므로써 고 해상력 영상을 획득하는 방법은 가격이 매우 고가이므로 저렴한 비용으로 영상의 해상력을 향상시킬 수 있다면 이는 매우 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서는 가격이 저렴한 수치사진기로 영상을 획득하고, 다중 수치영상을 영역정합에 의한 최소제곱방법으로 정합하여 저 해상력 영상의 해상력을 강화시키고자 한다. 연구결과 수치영상의 해상력이 크게 향상되었으므로 향후 경제적으로 가격 경쟁력이 있는 수치사진측량이 가능함은 물론 그 활용이 널리 기대된다.
공간상에 분포한 각종 지리사상들은 다양한 분석기법을 통하여 분포특성과 패턴이 파악된다. 이때 축척(scale)은 공간분석 기법에서 연구자가 고려해야 할 중요한 요인중의 하나이다. 이 연구에서는 해상도 저감에 따라 변화하는 공간 데이터의 구조특성을 표현할 수 있는 기법을 비교 분석하여 공간분석에 필요한 적정해상도의 모색과정에 이용하고자 한다. 순천만 해안습지의 LANSAT TM 데이터를 대상으로 하여, 데이터의 구조특성이 해상도에 따라 변화하는 특성을 살펴보고 이를 반영할 수 있는 해상도 특성 지수들을 비교평가 하였다. 기존에 개발된 국지적 분산(local variance)과 프랙탈차원을 적용하였고, 해상도 변화과정에서 파생되는 분산 데이터의 공간분포 패턴을 표현하는 지수로 공간적 자기관도인 Moran´s I를 측정하였다. 구조특성 분석기법을 적용한 결과 기존에 개발된 국지적 분산과 프랙탈 차원보다는 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 구조특성을 분석하는 기법으로 적합하게 나타났다. 공간적 자기상관도가 정점인 해상도에서 공간 데이터의 변화가 심하게 나타나고 있다. 공간 데이터의 구조특성은 탐색하는 기법으로 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 효과적인 지수로 작용할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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