RADARSAT은 선박탐지를 포함하는 해상감시에 있어서 중요한 역할을 할 수 있는 데이터중의 하나이며, 이것은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에 가능하다. 그러나, 합성개구레이더의 이미징시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 기하/대기 보정을 시험하였다. 대기보정을 위한 레이더 산란파 크기 등의 정보는 데이터 헤더자료로부터 추출하였으며, DN을 beat nought와 sigma nought로 변환을 실시하였다. 마지막으로 자동 기하보정결과를 실재 좌표 값과 비교하였다.
CCD 카메라 스캐너에 의한 지상사진의 스캐닝에 있어서 발생하는 기하학적 왜곡을 외부표정요소를 이용하여 수치적으로 보정하는 기법을 제시하였다. 먼저 CCD 카메라 스캐너의 외부표정요소를 구한 후, 이를 이용하여 수치화상의 전 화소에 대응하는 사진좌표를 구하였다. 얻어진 사진좌표와 수치화상 데이터 값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 적용하여 X 및 Y좌표 0.05mm 마다의 스캐닝 왜곡이 보정된 화상을 작성할 수 있었다. 검사점의 보정화상좌표와 실측사진좌표를 비교하여 스캐닝 기하학적 왜곡 보정화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.
RADARSAT 위성은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에, 선박탐지를 포함하는 해상감시 분야에 있어서 중요한 역할을 할 수 있다 그러나, 합성개구레이더의 이미징 시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 또한 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 대기/기하 보정을 실시하였다. 동일 이미지 내에서도, near range와 far range 세션의 비교를 위해서도 이와 같은 보정이 필요하다. 대기 보정은 후방산란에 대한 국소 조사부분과 입사각의 효과를 보정하여 수행되었으며, DN값은 beta nought와 sigma nought로 변환시켰다. 마지막으로 위성자세정보에서 추정되는 4점의 위치정보를 이용하여 자동 기하보정을 실시하였으며, 그 결과를 실제 좌표 값과 비교하였다. 오차는 위도방향으로 300m, 경도방향으로 260m범위 내에 있는 것으로 확인되었다. 이것은 추가로 지상기준점을 통해 보정될 수 있으며, 외해의 경우에는 적용 가능한 것으로 판단된다.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
In the car industry, welding is a fundamental linking technique used for joining components, such as steel, molds, and automobile parts. However, accurate inspection is required to test the reliability of the welding components. In this study, we investigate the detection of weld beads using 2D image processing in an automatic recognition system. The sample image is obtained using a 2D vision camera embedded in a lighting system, from where a portion of the bead is successfully extracted after image processing. In this process, the soot removal algorithm plays an important role in accurate weld bead detection, and adopts adaptive local gamma correction and gray color coordinates. Using this automatic recognition system, geometric parameters of the weld bead, such as its length, width, angle, and defect size can also be defined. Finally, on comparing the obtained data with the industrial standards, we can determine whether the weld bead is at an acceptable level or not.
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump, has been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been experimental data for explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. This numerical study was designed to investigate the main correlating elements in operative kinematics with post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation in the corrective surgery of scoliosis. To develop a scoliotic spine model automatically, a special program for converting normal spine model to scoliotic spine model was developed. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. The skeletal deformity of scoliosis was reconstructed, by mapping the X-ray images of a scoliosis into this three dimensional normal spine and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal colume with the amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.
Tobacco sales enterprises often need to summarize and verify the daily sales bills, which may consume substantial manpower, and manual verification is prone to occasional errors. The use of artificial intelligence technology to realize the automatic identification and verification of such bills offers important practical significance. This study presents a novel multi-branch residual network for tobacco sales bills to improve the efficiency and accuracy of tobacco sales. First, geometric correction and edge alignment were performed on the input sales bill image. Second, the multi-branch residual network recognition model is established and trained using the preprocessed data. The comparative experimental results demonstrated that the correct recognition rate of the proposed method reached 98.84% on the China Tobacco Bill Image dataset, which is superior to that of most existing recognition methods.
본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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