대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.508-511
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2006
Generally, stereo pair images are necessary for 3D viewing. In the absence of quality stereo-pair images, it is possible to synthesize a stereo-mate suitable for 3D viewing with a single image and a depth-map. In remote sensing, DEM is usually used as a depth-map. In this paper, LiDAR data was used instead of DEM to make a stereo pair from a single aerial photo. Each LiDAR point was assigned a brightness value from the original single image by registration of the image and LiDAR data. And then, imaginary exposure station and image plane were assumed. Finally, LiDAR points with already-assigned brightness values were back-projected to the imaginary plane for synthesis of a stereo-mate. The imaginary exposure station and image plane were determined to have only a horizontal shift from the original image's exposure station and plane. As a result, the stereo-mate synthesized in this paper fulfilled epipolar geometry and yielded easily-perceivable 3D viewing effect together with the original image. The 3D viewing effect was tested with anaglyph at the end.
This study is for analyzing best band in image matching using correlation coefficient of left and right images of stereo image pair, lot red, green, blue band images separated from color aerial photo and gray image converted from the same color aerial photo image. The image matching is applied to construct Digital Elevation Model(DEM) or terrain data. The correlation coefficients and variation by change of pixel patch size are computed from pixel patches of which sizes are $11{\times}11{\sim}101{\times}101$. Consequently, the correlation coefficient in red band image is highest. The lowest is in blue band. Therefore, to construct terrain data using image matching, the red band image is preferable. As the size of pixel patch is growing, the correlation coefficient is increasing. But increasing rate declines from $51{\times}51$ image patch size and above. It is proved that the smaller pixel patch size than $51{\times}51$ is applied to construct terrain data using image matching.
자동화 공정에 의한 항공사진이나 위성영상의 획득과는 달리 지상사진측량에 의한 영상 획득은 대상물의 요구정확도와 해석 범위에 따라 각기 다른 번거로운 수행 과정을 거쳐야 한다. 이에, 본 연구에서는 단사진의 활용성을 증대시키기 위해 무반사경 토털스테이션을 이용하여 지상 구조물인 문화재에 대한 수치표면모형 및 정사영상을 생성하였으며 입체영상을 이용한 방법과 비교 분석하였다. 입체 영상의 획득과 도화의 어려움을 배제하고 생성한 정사영상을 이용하여 다양한 기하학적, 시각적 분석을 수행하므로써 고정밀도를 요하지 않는 문화재의 도면 작성이나 사면의 안정성 검토 등을 위한 측정방법으로 단사진의 활용방안을 제시 하고자 한다.
This paper presents to generate 3D building model using estimation of rooftop surface after 3D line segment extraction using hybrid stereo matching techniques in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. we first performed a junction extraction from 3D line segment data which was obtained by stereo images, and finally generated building's reliable rooftop surface model using LSE(Least Square Error) method after creating surfaces by grouped and fixed junction points. we generated synthetic images for experimentation by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images.
지형의 수리학적 해석을 위해서 수리학자들은 정확한 하천 횡단면을 파악하는 것이 중요하다. 기존에는 직접 측량법을 이용하여 하천 횡단면을 알 수 있었지만, 본 연구에서는 정확성 경제성 확보라는 차원에서 항공사진을 이용했다. 자체 제작한 고해상도 다중분광 항공촬영시스템 (PKNU2호)으로 획득한 영상을 수치지도와 GPS 측량값으로 처리하여 정사영상지도를 제작하였다. 그리고 정사처리 된 영상을 Z/I Imaging 사의 ImageStation 도화기로 하천 횡단면 획득하고, Kinematic 측량값과 비교 분석해 보았다. 연구결과 정사영상지도 제작 시 수치지도를 사용하여 처리한 것보다 GPS 측량값으로 영상을 처리한 것이 5.5788화소(약 2m) 에서 2.84화소(약 1m)로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 하천 횡단면 추출 시 Kinematic 측량값은 수평 및 수직 정확도가 95% 신뢰수준에서 ${\pm}6.6cm$ 정도로 매우 좋았으며, 항공사진을 이용한 하천 횡단면 추출 결과와는 상시성 0.857으로 하천횡단면 획득을 위해 적용가능성이 매우 높았다.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
In this study, we performed three dimensional(3-D) modeling and simulation of terrain surfaces by using large scale aerial photographs. The objectives of this study are to use landscape analysis including 3-D database of built environments. The test area is selected around Olympic stadium located in Susung-gu, Daegu. A 1:5,000 scale of ortho-photo map is generated by photogrammetric procedures from 1:20,000 scale of aerial photographs, Digital Elevation Model (DEM) is also extracted from stereo aerial photographs or digital maps. The heights of buildings are determined using GPS control survey and aerial photographs in the test area, DEMs are extracted from the digital map. And then the two are combined three-dimensional changes of landscape views of buildings with terrain are simulated.
We present a new hybrid stereo matching technique in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. The core of our technique is that feature matching is carried out by the reference of the disparity evaluated by area-based stereo. Since the reference of the disparity can significantly reduce the number of feature matching combinations, feature matching error can be drastically minimized. One requirement of the disparity to be referenced is that it should be reliable to be used in feature matching. To measure the reliability of the disparity, in this paper, we employ the self-consistency of the disunity Our suggested technique is applied to the detection of 3D line segments by 2D line matching using our hybrid stereo matching, which can be efficiently utilized in the generation of the rooftop model from urban imagery. We carry out the experiments on our hybrid stereo matching scheme. We generate synthetic images by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the extracted 3D line segments have an average error of 0.5m and verify our proposed scheme. In order to apply our method to the generation of 3D model in urban imagery, we carry out Preliminary experiments for rooftop generation. Since occlusions are occurred around the outlines of buildings, we experimentally suggested multi-image hybrid stereo system, based on the fusion of 3D line segments. In terms of the simple domain-specific 3D grouping scheme, we notice that an accurate 3D rooftop model can be generated. In this context, we expect that an extended 3D grouping scheme using our hybrid technique can be efficiently applied to the construction of 3D models with more general types of building rooftops.
The subjects of this study are to examine and to apply the methods of making 1:5,000 scale maps using 1m resolution stereo images of IKONOS for the Munsan area of Paju-city where aerial photo surveying cannot possible because of security conditions. GCP(Ground Control Point) were acquired from GPS surveying and were to perform geometric corrections on images. Digital Map used IKONOS stereo images and it worked from the digital analytical stereoplotter. From field investigation, RMSE errors of the plane and vertical positions are estimated to 1.706m and 1.231m, respectively. The plane accuracy is better than an accuracy required by NGIS (national GIS) programs. Local information from field investigation was added and the resulting maps should be good as digital map under the scale of 1/5,000.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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