계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 윈도우 연산은 영상에서부터 윈도우에 표시된 부분 영상을 추출하는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 윈도우 연산을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 $n{\times}n{\times}n$ RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간복잡도를 갖는다.
계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 영역 확장은 영상을 주어진 거리만큼 확장시키는 연산이고, 스케일링은 영상을 주어진 크기만큼 증폭시키는 연산으로 영상의 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigulrable MESH) 구조에서 3-차원 n${\times}$n${\times}$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표면된 영상의 영역 확장과 스케일링을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 n${\times}$n${\times}$n RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간복잡도를 갖는다.
계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 블록위치 계산은 영상에서부터 주어진 블록을 완전히 포함하는 컴포넌트를 추출하는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n\times n\times n$ 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 영상의 블록위치를 계산하는 상수시간 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 $n\times n\times n$ RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 처리하는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수시간의 시간복잡도를 갖는다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 선형이동은 영상을 주어진 거리만큼 이동시키는 연산으로, 영상 처리의 응용에서 중요하게 사용되는 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH (Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n${\times}$n${\times}$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 선형 이동을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 n${\times}$n${\times}$n RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간 복잡도를 갖는다.
최근 지형공간정보체계의 자료구조 및 형태가 다양하고 복잡함에 따라서 자료의 효율적인 수집과 처리기법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이와 관련되는 공간정보 관리분야에서 수치지도와 수치정사사진이 이용 되고있다. 그러나. 국가 주도로 시행하고 있는 NGIS구축에서 수치지도와 수치지적도의 자료불일치로 효율적인 자료 구축이 되지 않고 있다. 또한 이러한 문제뿐만 아니라 앞으로 발생할 수 있는 지적 불일치 문제에 대한 연구 및 수치지적도 갱신에 대한 체계적인 연구가 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 항공사진으로 수치정사사진을 제작하여 도심지의 변화분석을 실시한 후 비교적 도심지 변화가 많은 지역을 선정하여 전산화 사업으로 구축되어진 수치지적도와 수치지도 및 수치정사사진을 중첩하여 지적도의 수정 및 갱신방안과 적용가능성에 대하여 연구하였다.
고고자료의 복원은 과거 기록물로 남겨진 사진과 도면자료를 이용하여 진행하였다. 크게 유구와 유물로 구분하여 살펴보았다. 유구에 대한 복원은 사진으로 남겨진 개개 부위 및 부분을 모델링하고, 이들을 정렬 및 합성하여 하나의 객체로 3차원 복원하였다. 유물에 대한 복원은 사진을 통한 모델링 작업을 우선한 후, 모델링된 유물의 파손 부위에 대한 텍스쳐 이미지를 수정하여 원상 복원하거나, 유물 내 결실부위에 대한 모델링 제작과 합성을 통한 원상을 복원하는 방식이 있다. 도면을 통한 복원은 3차원 모델링 제작과 함께 이미지의 실사맵핑을 통한 복원을 진행하였다. 이렇게 복원된 고고자료는 과거 2D자료를 통한 수치 분석과 해석의 연구성과를 검증하고 비교를 진행할 수 있으며, 추후 더욱 정확한 분석 방안을 제시할 수 있다.
도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.
본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.
항공사진이나 인공위성 영상을 이용하여 DEM을 생성하는 연구는 전통적으로 사진측량학 분야에서 이루어져 왔다. 즉, 항공기 및 위성을 이용하여 획득한 입체의 영상자료를 이용하여 DEM을 생성하는 기법은 전통적으로 행해져 왔고 최근에 들어서는 LIDAR를 이용하여 1m 급 이상의 정밀 DEM이 획득되고 있다. 그러나 자국 이외 지역에 대한 DEM 자료를 획득하는 일은 위성 및 항공기를 이용한 입체쌍의 영상자료, 기준점 등의 자료를 얻기가 힘들기 때문에 공간해상도가 90m인 USGS에서 제공하는 SRTM자료를 활용해야 하는 등 제한적이다. 이에, 본 연구에서는 공간해상도 15m의 DEM 생성이 가능한 ASTER 영상을 이용하여 중국지역에 대한 정밀 DEM을 생성하고자 하였다. ASTER 영상은 가시광선대, 적외선대 및 열밴드의 정보를 제공하고 있을 뿐만 아니라 DEM 제작을 위하여 위성진행 경로에 정방향 및 역방향의 입체 영상을 제공하고 있다. 이러한 ASTER 영상의 센서 정보와 접합점을 이용하여 DEM을 생성하였고, 이를 SRTM 자료와 동기화 하여 두 자료를 비교 분석하였다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있으나, 이를 구축하기 위해서는 복잡하고 시간이 많이 걸린다. 본 논문에서는 RMESH 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 $n{\times}n$ 이진 영상을 O(1)시간에 선형 사진트리를 구축하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간 복잡도 O(1)을 갖는 합병 알고리즘과 기존의 O(1) 정렬 알고리즘을 사용함으로써 PARBUS 구조에서 제안된 알고리즘보다 간단하고 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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