• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.524-529
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• 2002

In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.143-148
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• 2022

이동하는 스마트폰이나 로봇의 단안 카메라를 이용하여 연속적으로 촬영된 이미지들을 분석하여 카메라의 위치를 추정하는 것은 메타버스나 이동 로봇, 사용자 위치 서비스에서 매우 중요하다. 지금까지는 PnP 관련 기술들을 적용하여 위치를 계산하였는데, 본 논문에서는 연속된 영상들에 적용된 에피폴라 기하학에서의 필수 행렬을 이용하여 카메라의 이동 방향을 구하고 기하학적인 수식 계산을 통해 카메라의 연속적인 이동 위치를 추정하는 방법을 새롭게 제안하였고, 시뮬레이션을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 방식은 기존의 방식과는 전혀 다른 방법으로 두 개 이상의 영상에서 하나 이상의 일치되는 특징점만 있어도 적용할 수 있는 특징이 있다.

• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.287-293
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• 2018

고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.201-205
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• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.587-597
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• 2007

본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.61-70
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• 2006

본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.357-364
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• 2003

기본행렬(fundamental matrix)을 정확하게 추정하기 위해서는 대상 스테레오 영상간의 일치점 정보에 존재하는 아웃라이어(outlier)에 의한 영향을 줄여야 한다. 계산된 기본행렬은 일치점 집합의 선택에 의해 많이 영향 받으며, 정확한 기본행렬을 구하기 위해서는 일치점 정보에서 아웃라이어를 제거해야 한다. 본 논문에서는 고르게 분포하는 일치점을 선택함으로써 보다 정화하게 기본행렬을 추정할 수 있음을 보이며, 이를 바탕으로 대상 영상 내에 고르게 분포하는 일치점들의 집합들을 효과적으로 선택하는 새로운 방법이 제안된다. 제안된 방법은 대상 영상을 균일한 부영역(subregion)으로 분할한 다음, 각 영역 상에 존재하는 대응점의 개수 및 각 영역의 면적을 고려하여 기본행렬 계산에 적합한 일치점 집합을 선택한다. 합성 및 실제 영상을 대상으로 일치점들의 분포를 고려하는 제안된 알고리즘이 보다 정확한 기본행렬을 구함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.443-452
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• 2008

본 연구에서는 항공사진과 LiDAR 데이터를 융합하여 항공사진에 나타난 건물의 형상을 표현하는 3차원 선형정보를 추정하기 위하여 두 가지 과정을 수행하였다. 첫째, LiDAR 데이터를 영상과 같은 2D의 투영된 데이터로 만들었다. 이를 위하여 LiDAR 데이터의 특성상 정보가 부족한 건물경계 지역에서 가시성 문제를 해결하기 위해, 가상점을 추가한다. 수정된LiDAR데이터를 불규칙 삼각망으로 구성하고, 영상에서의 가시 삼각형을 판단하여, 영상화소값마다 삼각망 정보를 참조할 수 있게 한다. 둘째, 추출된 가시지역 정보와2D불규칙삼각망을 결합하여 입체영상으로부터3차원 선분을 추출하였다.입체영상에 존재하는 선분은 TIN기반의 정합방법을 사용하였다. TIN기반의 정합조건은 기존의 공액기하 사변형 조건보다 에지정합쌍 탐색율을 약 20% 향상시킬 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.159-169
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• 2003

본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.519-525
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• 2006

기존의 영역기반의 영상정합이나 에피폴라 기하 혹은 고도값 제한 등을 통해 정합의 탐색영역을 줄임으로 영상정합의 효율성을 높이는 방법들은 비슷한 형태의 고층 건물이 밀집되어 있는 대규모 도심지와 같은 경우 오정합의 가능성이 크며 정합에 소요되는 시간도 여전히 오래 걸리는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 건물 인식을 통한 영상정합법에 대하여 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 영상정합기법의 기초연구로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상 정보를 활용하여 동일 건물 인식에 관하여 실험을 수행하였다. 경계정보와 색상정보를 활용하기 위하여 각각 보완된 Hausdorff 거리개념과 보완된 컬러 인덱싱 기법을 적용하였다. 각각의 정보를 단독으로 활용한 경우 동일건물의 인식률이 경계정보의 경우 46.5%, 색상정보의 경우 7.1%로 매우 낮았으나, 두 가지 정보를 조합하여 인식을 실시한 결과 78.5%로 인식률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다.