• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1281-1287
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• 2016

This paper presents a method of single image dehazing and feature matching for aerial remote sensing images. In the case of a aerial image, transferring the information of the original image is difficult as the contrast leans by the haze. This also causes that the image contrast decreases. Therefore, a refined transmission map based on a hidden Markov random field. Moreover, the proposed algorithm enhances the accuracy of image matching surface-based features in an aerial remote sensing image. The performance of the proposed algorithm is confirmed using a variety of aerial images captured by a Worldview-2 satellite.

• 한국측량학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-7
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• 2003

최근 항공사진 정사영상의 활용이 증가하고 있으며, 이에 맞추어 고해상도 위성영상을 이용한 지리정보시스템 구축을 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 또한 공간해상도가 6.6m급인 아리랑 1호 위성영상을 이용한 많은 연구가 시행중인 이즈음, 항공사진과 위성영상간의 판독성에 대한 평가가 필요하다. 이 연구에서는 항공사진을 스캔한 영상, 그 항공사진을 이용하여 아리랑 1호와 동일한 해상도로 재배열한 영상, 그리고 아리랑 1호 위성영상을 실험 영상으로 이용하여 각각 정사영상을 제작하고, 판독하려는 지형지물을 분류하였으며, 각각의 정사영상에서 그 분류항목에 대한 판독이 어느 수준까지 가능한지에 대한 평가를 하였다. 판독 분석결과, 판독을 위해 분류한 지형지물 중 항공사진을 이용한 정사영상에서 판독할 수 있는 지형지물의 양에 비해 항공사진 영상을 재배열한 영상의 정사영상에서는 대략 61%, 아리랑 1호 위성영상의 정사영상에서는 대략 41%를 판독할 수 있었으며, 이와 같은 실험연구를 통해 아리랑 1호 위성 영상은 지도갱신, 비접근지역에 대한 지형정보 획득, 환경감시 등의 분야에 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.259-262
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• 2004

There is the case to make the image map by using color aerial photo, DEM gives the accuracy of the Ortho image. Therefore We evaluate the accuracy by digital photogrammetric system after generating the DEM of Color Aerial Image.

• 한국측량학회지
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• 제18권4호
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• pp.387-394
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• 2000

항공사진영상을 데이터베이스화하는데 있어서 가장 큰 오차의 원인은 자동독취기의 독취 과정에서 발생한다. 현재 수행하고 있는 항공사진영상 데이터베이스 구축사업의 품질 확보를 위해서는 자동독취 과정에서 발생하는 정확도를 검증하는 과정이 필요하게 된다. 따라서. 본 연구에서는 항공사진영상 데이터베이스 구축에 이용되는 항공사진 전용 자동독취기의 정확도 검증방법을 정립함으로써 항공사진영상 DB의 정형적인 품질확보 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행을 통해 항공사진영상 DB의 품질확보를 위한 자동독취기 정확도 검증방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 정립된 방법을 실제 항공사진영상 DB구축과정에 적용한 결과 자료의 품질확보에 기여할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.89-99
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• 2000

수치사진측량시스템(Digital Photogrammetry System)환경 내에서 일어나는 모든 작업은 수치영상을 기본 자료로 이용하게 되므로 수치영상의 품질과 정확도는 수치사진측량의 정확도를 좌우하는 중요한 요소 중에 하나이다. 그림에도 불구하고 현재까지는 수치사진측량 환경의 작업 수행 시 수치영상의 품질이나 정확도에 관한 명확한 기준이 설정되어 있지 않아 자료의 활용성 및 품질을 화보하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 수치사진측량을 이용하여 항공사진영상 데이터베이스를 구축할 경우 선행되어질 항공사진의 수치영상화시 최적해상도를 제시하고자 자동내부표정을 통하여 최적 해상도를 결정하였고, 다음으로 표정해석을 통하여 최적해상도를 검증 하고자 하였다. 그리고 앞서 결정된 최적해상도의 수치영상을 활용하여 정사투영영상이나, 모자이크영상을 제작함으로 그 타탕성을 입증 하고자 하였다.

• 한국조경학회지
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• 제27권4호
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• pp.131-136
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• 1999

Aerial videography techniques have been used to inventory conditions associated with grassland, forests, and agricultural crop production. Most recently, aerial videography has been used to verity satellite image classifications as part of the natural ecosystem survey. The objectives of this study were: (1) to use aerial video images of the study area, one part of Taean Seashore National Park, for the accuracy assessment, and (2) to determine the suitability of aerial videography as an accuracy assessment, of the land cover classification with Landsat-TM data. Video images were collected twice, summer and winter seasons, and divided into two kinds of images, wide angle and narrow angle images. Accuracy assessment methods include the calculation of the error matrix, the overall accuracy and kappa coefficient of agreement. This study indicates that aerial videography is an effective tool for accuracy assessment of the satellite image classifications of which features are relatively large and continuous. And it would be possible to overcome the limits of the present natural ecosystem survey method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3177-3195
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• 2014

In many moving object detection problems of an aerial video, accurate and robust stabilization is of critical importance. In this paper, a novel accurate image alignment algorithm for aerial electronic image stabilization (EIS) is described. The feature points are first selected using optimal derivative filters based Harris detector, which can improve differentiation accuracy and obtain the precise coordinates of feature points. Then we choose the Delaunay Triangulation edges to find the matching pairs between feature points in overlapping images. The most "useful" matching points that belong to the background are used to find the global transformation parameters using the projective invariant. Finally, intentional motion of the camera is accumulated for correction by Sage-Husa adaptive filtering. Experiment results illustrate that the proposed algorithm is applied to the aerial captured video sequences with various dynamic scenes for performance demonstrations.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.239-243
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• 2004

Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제3권1호
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• pp.18-28
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• 2002

Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.52-54
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• 2022

Aerial images are being one of the important aspects of satellite imagery, delivers effective information on landcovers. Their special characteristics includes the viewpoint from space which clarifies data related to land examining processes. Aerial images taken by satellites employed radio waves to wirelessly transmit images to ground stations. Due to transmission errors, images get distorted and unable to perform in landcover examining. This paper proposes an aerial image enhancement method using deep autoencoders. A properly trained autoencoder can enhance an aerial image to a considerable level of improvement. Results showed that the achieved enhancement is better than that was obtained from traditional image denoising methods.