본 연구에서는 사진측량에서의 관측값을 대상으로 과대오차 검출을 용이하게 할 수 있도록 잔차들의 상관관계를 고려하고 최신 분산값(updated reference variance)을 채택하여 기각역을 설정함으로써 여러개의 과대오차를 검출할 수 있고 이들 과대오차를 소거한 후 자체검정 번들 조정법에 정오차 보정을 위한 부가매개변수를 도입하여 3차원 위치결정 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 연구에서는 근거리 사진측량의 3차원 위치결정에 있어서 관측값에 대해 순차적 data-snooping 법을 적용하여 과대오차를 제거하고 종래의 번들조정법들과 정확도를 비교 분석한 결과, 과대오차를 제거한 이후에 정오차를 보정하는 것이 바람직함을 알 수 있었으며, 관측값에 두개 이상의 과대오차가 포함되면 최소제곱법의 masking효과에 의해 과대오차가 잔차의 상관성이 가장 큰 점의 검정통계량에 영향을 주기 때문에 상관성이 가장 큰 점을 먼저 탐색하고, 제거한 후 실제 과대오차를 제거하여야 함을 알 수 있었다.
사진측량(寫眞測量)에서 이용되는 번들조정(調整)은 공선조건(共線條件)을 기초로 하며, 많은 비지형(非地形)분야에서 이용되고 있다. 그러나 비측량용(非測量用)사진기의 경우 지표(指標)가 없고 내부(內部) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 초기근사값을 모르기 때문에, 이를 필요로 하는 번들조정(調整)에는 적용할 수 없다. 상좌표(像座標)로 부터 절대좌표(絶對座標)가 근사값을 요구하지 않고 직접변환되는 DLT(direct linear transformation) 프로그램이 Marzan과 Karara에 의해 개발되었다. 본(本) 논문(論文)에서는, 비측량용(非測量用)사진기에 의한 근거리사진측량(近距離寫眞測量)의 정확도(正確度)를 향상시키기 위해 DLT프로그램을 수정하였다. 수정된 프로그램에는 과대오차(過大誤差)의 검출(檢出) 및 외부표정요소(外部標定要素)의 계산과정을 포함시켰으며, 반복계산수를 증가시켰다.
본 연구에서는 레인지 센서와 광학 센서 간의 시스템 캘리브레이션을 효율적으로 수행하기 위한 방법을 시뮬레이션 수행을 통하여 검증한다. 이를 위하여 먼저 레인지 및 광학 센서의 특성을 반영한 단일 캘리브레이션 검정 대상지를 디자인하였으며, 각 센서의 다양한 특징 및 오차 수준을 반영하여 시뮬레이션 환경을 설계하였다. 시뮬레이션 데이터는 영상 및 거리 데이터의 획득 위치가 시스템 캘리브레이션 정확도에 미치는 영향을 확인하기 위하여 다양한 위치에서 획득된 것으로 가정하여 제작되었다. 이와 같이 획득된 시뮬레이션 데이터는 단사진 표정과 블록 조정의 두 가지 방법의 시스템 캘리브레이션을 통하여 처리하고, 각각의 정확도를 비교 평가하였다. 시뮬레이션 결과, 검정 대상지를 기준으로 2~4m 거리에서 다양한 각도로 촬영한 데이터들을 이용하여 블록 조정을 수행할 경우, 보다 효율적이고 정확도 높은 시스템 캘리브레이션을 수행할 수 있었다. 또한 레인지 센서의 거리관측값을 포함하여 시스템 캘리브레이션을 수행할 경우 보다 높은 정확도의 결과를 얻을 수 있었다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 근접사진측량의 DLT와 부가변수에 의한 광속조정법을 활용하여 타겟에 대한 3차원 위치좌표를 산출하고, 결과의 정확도에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위하여 다수의 타겟이 부착된 실험환경을 구성하고, 토탈스테이션을 활용한 기준점측량을 수행하여 각 영상에 대한 카메라 캘리브레이션과 표정결과를 산출하였다. 정확도 분석을 위하여 스테레오 영상에서 동일하게 선점된 타겟에 대한 3차원 위치좌표 성과를 산출하고, 그 결과를 토탈스테이션으로 측정된 기준좌표와 비교하였다. 스테레오 영상에 대한 사진좌표 측정 시, 원형타겟에 대한 중심점을 측정하기 위한 타원 fitting 과정을 수행하고, 그 결과를 타겟에 대한 사진좌표로 활용하였다. 연구의 결과, 스테레오 영상 기반의 근접사진측량 방법으로 계산된 위치좌표는 약 1cm 미만의 최대 오차범위 내에서 평균 4mm 미만의 편차로 산출됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 정밀한 정확도가 요구되는 다양한 근접사진측량 분야에 본 연구의 결과를 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
Rigorous sensor and dynamic modeling techniques are required if spatial information is to be accurately extracted from video imagery. First, a mathematical model for an uncalibrated video camera and a description of a bundle adjustment with added parameters, for purposes of general block triangulation, is presented. This is followed by the application of invariance-based techniques, with constraints, to derive initial approximations for the camera parameters. Finally, dynamic modeling using the Kalman Filter is discussed. The results of various experiments with real video imagery, which apply the developed techniques, are given.
In this study, we analyzed the accuracy of the conversion from DLT parameters to physical camera parameters and optimized the use of DLT model for non-metric cameras in photogrammetric tasks. Using the simulated data, we computed two sets of physical camera parameters from DLT parameters and Bundle adjustment for various cases. Comparing two results based on the RMSE values of check points, we optimized the arrangement of GCPs for DLT.
본 연구에서는 GPS 위성의 다양한 관측치를 이용한 GPS 항공삼각측량의 카메라 노출중심좌표 분석을 통해 관측치 종류별 활용 가능성을 연구하였다. 3차원 등각변환 방식을 통한 모델조정으로 획득한 동적 DGPS 카메라 노출중심좌표를 재래식 모델조정에 의해 결정된 카메라 노출중심좌표와 비교하여 각각의 정밀도 및 오차를 분석하였다. C/A코드 관측치의 경우, 카메라 노출중심좌표가 표준편차 $\pm{2m}$의 범위 내에서 결정되었고, L1 반송파 관측치는 $\pm{14cm}$ 이내, L1/L2 반송파 관측치는 $\pm{10cm}$ 이내로 결정되었다. 따라서 번들블럭조정 후 발생될 수 있는 카메라 노출중심좌표의 정확도를 미리 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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