• 제목/요약/키워드: SLI(Street-Level Imagery) 영상

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SLI(Street-level Imagery)와 2D 지도간의 합성을 위한 위치 편차 제거 (The Removal of Spatial Inconsistency between SLI and 2D Map for Conflation)

  • 가칠오;이정호;양성철;유기윤
    • 대한공간정보학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.63-71
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    • 2012
  • 최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.

SLI와 벡터 지도 간 합성을 위한 대응 건물 객체 탐색에 관한 연구 (A Study on the Building Object Correspondence Between SLI and Vector Map for Conflation)

  • 가칠오;노건일;허용;이정호;유기윤
    • 대한공간정보학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.35-43
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    • 2013
  • 실세계 거리에 대하여 풍부한 시각적 정보를 포함하고 있는 구글 스트리트뷰 등의 위치기반 파노라마 영상(Street-Level Imagery, SLI) 서비스는 타 공간정보 데이터셋과 합성을 통하여 그 활용성이 더욱 향상될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해 주요 공간 객체인 건물을 대상으로 보다 정확한 정보 결합을 위하여 가시 건물 단위의 대응을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우선, 교차로 매칭을 이용한 위치 조정으로 SLI와 벡터 지도 간에 존재하는 위치 편차를 제거한다. 그리고 건물에 대한 가시 영역을 위치 편차가 제거된 벡터 지도상에서 탐색한 후, 이를 초기 정보로 활용하여 역으로 SLI scene상에서 대응 건물 영역을 탐색하여 최적의 대응 관계를 결정한다. 실험을 통하여 단순히 위치 편차만을 제거한 경우에 비하여 대응 건물 객체들 간에 일치 정확도가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 성과는 SLI와 벡터 지도를 연계 활용하는데 있어 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

영역분할에 의한 SLI와 벡터 지도 간의 건물영역 일치도 향상 (Improvement of Building Region Correspondence between SLI and Vector Map Based on Region Splitting)

  • 이정호;가칠오;김용일;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.405-412
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    • 2012
  • SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.