• 한국측량학회지
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• 제38권5호
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• pp.477-486
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• 2020

Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.49-55
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• 2019

본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.