Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.535-541
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2006
This paper proposes a robust method to find corresponding points for un-calibrated stereo images by using a classical method based on the epipolar constraints and motion flows. If we detect matching for the only epipolar geometry, the problem is very high. Therefore, in order to nod an initial set of matches, we use the correlation technique and then exploit motion vectors to remove mismatches among matching candidates. Then, the epipolar geometry can be accurately estimated using a veil adapted criterion and computed the fundamental matrix. The proposed algorithm has been widely tested and works remarkably well in various scenes, evenly, with many repetitive patterns. The results show that the proposed algorithm is better than the conventional.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.5
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pp.409-416
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2006
To use image data obtained from different sensors and different techniques, the preprocessing step that registers them in a common coordinate system is needed. For this purpose, we developed the methodology to register middle- and low-resolution satellite images automatically. Firstly, candidate matching points were extracted using the Harris and Harris-affine algorithm. Secondly, we used the correlation coefficient, normalized correlation coefficient and SIFT algorithm to detect conjugate matching points from candidates. Then, to test the feasibility of approaches, we applied the developed methodology to various kinds of satellite images and compared results. The results clearly demonstrate that the methology using the SIFT is appropriate to register these multi-resolution satellite images automatically, compared with the classical cross-correlation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.3
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pp.183-190
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2007
To make use of surveying data obtained from different sensors and different techniques, it is a pre-requite step that register them in a common coordinate system. For this purpose, we developed methodologies to register IKONOS-2 Satellite Imagery using LiDAR(Light Detection And Ranging) data. To achieve this, conjugate features from these data should be extracted in advance. In this study, linear features are chosen as conjugate features. Then, to register them, observation equations are established from similarity measurements of the extracted features and the results was evaluated statistically. The results clearly demonstrate that the proposed algorithms are appropriate to register these data.
An algorithm developed for the precision correction of high resolution satellite images is introduced in this paper. In general, the polynomial warping algorithm which derives polynomial equations between GCPs extracted from an image and a base map requires many GCPs well-distributed over the image. The precision correction algorithm described in this paper is based on a sensor-orbit-Earth geometry, and therefore, it is capable of correcting a raw image using only 2-3 GCPs. This algorithm estimates the errors on the orbit determination and the attitude of the satellite by using a Kalman filter. This algorithm was implemented, tested and integrated into the KITSAT-3 image preprocessing software.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.1
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pp.1-7
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1998
SAR data can be achieved independently of weather conditions or sun illumination which is main limitation of electro-optical sensor to get image. The information from imagery can be more enlarged using Shh data be-cause SAR data offers different information from electro-optical sensor. SAR data contains various distortions caused by the radar specification and geometric properties of data acquisition. These distortions should be removed to get the information with acceptable accuracy. In this study, we aimed to correct the radiometric distortion in Shh image caused by the geometric property of the object. For this purpose, we simulated the SAR image by modelling of the power of return beam which is variable according to the geometric configuration between SAR antenna and ground object. Dividing the SAR image by the simulation image, then, we can get the radiometrically corrected image. As a result of this study, we could minimize the effect of radiometric distortion in achieving some qualitative information from SAR image for the related field, such as Geospatial Information System.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.1
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pp.19-28
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2019
Images captured by drone have the advantage of quickly constructing spatial information in small areas and are applied to fields that require quick decision making. If an image registration technique that can automatically register the drone image on the ortho-image with the ground coordinate system is applied, it can be used for various analyses. In this study, a methodology for geo-referencing of a single image and sequential images using drones was proposed even if they differ in spatio-temporal resolution using linear features and distinct points. Through the method using linear features, projective transformation parameters for the initial geo-referencing between images were determined, and then finally the geo-referencing of the image was performed through the template matching for distinct points that can be extracted from the images. Experimental results showed that the accuracy of the geo-referencing was high in an area where relief displacement of the terrain was not large. On the other hand, there were some errors in the quantitative aspect of the area where the change of the terrain was large. However, it was considered that the results of geo-referencing of the sequential images could be fully utilized for the qualitative analysis.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.485-494
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2017
This study focuses on automatic image registration between multiple IR images using simple preprocessing method and modified local feature extraction algorithm. The input images were preprocessed by using the median and absolute value after histogram equalization, and it could be effectively applied to reduce the brightness difference value between images by applying the similarity of extracted features to the concept of angle instead of distance. The results were evaluated using visual and inverse RMSE methods. The features that could not be achieved by the existing local feature extraction technique showed high image matching reliability and application convenience. It is expected that this method can be used as one of the automatic registration methods between multi-sensor images under specific conditions.
Recently, the use of high-resolution satellites is increasing in many areas. In order to supply useful satellite images stably, it is necessary to establish automatic precision geometric correction technic. Geometric correction is the process that corrected geometric errors of satellite imagery based on the GCP (Ground Control Point), which is correspondence point between accurate ground coordinates and image coordinates. Therefore, in the automatic geometric correction process, it is the key to acquire high-quality GCPs automatically. In this paper, we proposed iterative precision geometry correction method. we constructed an image pyramid and repeatedly performed GCP chip matching, outlier detection, and precision sensor modeling in each layer of the image pyramid. Through this method, we were able to acquire high-quality GCPs automatically. we then improved the performance of geometric correction of high-resolution satellite images. To analyze the performance of the proposed method, we used KOMPSAT-3 and 3A Level 1R 8 scenes. As a result of the experiment, the proposed method showed the geometric correction accuracy of 1.5 pixels on average and a maximum of 2 pixels.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.4
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pp.81-88
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2007
The geometry of satellite image captured by linear CCD sensor is different from that of frame camera image. The fact that the exterior orientation parameters for satellite image with linear CCD sensor varies from scan line by scan line, causes the difference of image geometry between frame and linear CCD sensor. Therefore, we need the epipolar geometry for linear CCD image which differs from that of frame camera image. In this paper, we proposed a method of resampling linear CCD satellite image in epipolar geometry under the assumption that image is not formed in perspective projection but in parallel projection, and the sensor model is a 2D affine sensor model based on parallel projection. For the experiment, IKONOS stereo images, which are high resolution linear CCD images, were used and tested. As results, the spatial accuracy of 2D affine sensor model is investigated and the accuracy of epipolar resampled image with RFM was presented.
컴퓨터 그래픽스에서 연구되고 있는 영상 기반 모델링과 렌더링 기술은 사진과 같은 사실적인 3차원 모델을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 본 고는 이러한 기술의 토대를 이루고 있는 사진 기하학을 소개하고 이를 이용한 다양한 연구결과와 상용 제품의 응용 기술 동향을 살펴 앞으로의 발전 방향을 짚어 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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