• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.647-656
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• 2016

UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.173-180
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• 2013

본 논문에서는 근접 사진측량을 이용한 모형말뚝 선단부 주변의 지반 변형 측정 방법에 대하여 연구하였다. 모형 토조에 말뚝을 단계적으로 관입하여 말뚝 주변에서 지반 변형이 발생하는 크기 및 궤적을 근접 사진측량으로 모니터링 하는 방법을 제시하였다. 토조에 설치된 평면 기준점을 셀프캘리브레이션 번들조정에 활용 가능하도록 가로 3장 및 세로 1장의 사진으로 구성하고, 정확하고 효율적인 사진측량을 위해 필요한 기준점 및 타겟점 영상 좌표 자동 독취, 그리고 토조 환경에서 필요한 토조 빛 굴절 등을 해결하기 위한 방법론을 제시하여 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 말뚝 관입 단계에 따라 기준점 및 타겟점의 영상좌표를 자동으로 추출 가능하였고 토조 굴절이 고려된 번들조정을 통해 자동화된 지반 변형 측정이 가능하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.727-736
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• 2019

본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.385-394
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• 2017

Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a feature based simultaneous localization and mapping (SLAM) framework. The range data is obtained by echosounder and sidescanning sonar images from side scan sonar module for UWSim. For the feature, we used the A-KAZE feature for the SSS image matching and adjusting the relative robot pose by SSS bundle adjustment (BA) with Ceres solver. We use BA for the loop closure constraint of pose-graph SLAM. We used the Incremental Smoothing and Mapping (iSAM) to optimize the graph. The optimized trajectory was compared against the dead reckoning (DR).

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.10-23
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• 2022

Despite the significant progress in camera pose estimation and structure-from-motion reconstruction from unstructured images, methods that exploit a priori information on camera arrangements have been overlooked. Conventional state-of-the-art methods do not exploit the geometric structure to recover accurate camera poses from a set of patch images in an array for mosaic-based imaging that creates a wide field-of-view image by sewing together a collection of regular images. We propose a camera pose estimation framework that exploits the array-structured image settings in each incremental reconstruction step. It consists of the two-way registration, the 3D point outlier elimination and the bundle adjustment with a constraint term for consistent rotation vectors to reduce reprojection errors during optimization. We demonstrate that by using individual images' connected structures at different camera pose estimation steps, we can estimate camera poses more accurately from all structured mosaic-based image sets, including omnidirectional scenes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1393-1405
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• 2020

무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.