최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 기하학 정보를 이용하여 기저 평면에서 움직이는 객체의 높이를 자동으로 측정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 설정된 위치에서 이동하는 객체의 높이를 각 프레임 마다 사용자 입력을 통해 측정하여 실시간에 이용할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 영상에서 움직임 객체의 영역을 추출하여 객체의 높이를 자동으로 측정한다. 입력 영상에서 픽셀 정보와 시간적인 정보를 이용하여 움직임 객체를 추출하고 반복적인 계산을 통해 실제와 근소한 객체의 바닥점과 높이점을 추출한다 이 두 점 사이의 높이 계산은 기하학정보인 소실점(Vanishing point), 소실선(Vanishing line)과의 계산을 통해 이루어진다. 측정된 높이는 신뢰도 평가를 통해 모의실험에서 실제 높이와 유사한 결과를 확인하였다.
우리나라는 1960년대부터 급속한 도시화가 이루어졌으나, 현재까지 활용되어온 위성영상들은 1970년대 이후에 얻어진 영상들이기 때문에 과거 1960년대 한반도 지역의 지형정보를 제공해 줄 수 있는 자료가 거의 없다. 최근에 일반인에게 공개된 CORONA 영상은 과거 1960년대의 한반도 지형정보를 고해상도 및 광역적 범위로 제공할 수 있는 영상으로써, 도시, 산림, 환경 등 여러 분야의 변화탐지 자료로 활용성이 크다. 본 연구에서는 1960년대의 CORONA 영상을 이용한 과거 한반도 지역 모자이크 영상의 제작을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 기하보정 방법으로 1차, 2차, 3차 다항식과 변형된 공선조건식에 대한 정확도를 평가하였다. 정확도를 평가한 결과 엄밀식의 정확도가 가장 높았으나 지상 기준점 취득의 문제로 인해 20개의 기준점을 사용한 2차 다항식으로 기하보정을 수행한 후 한반도 모자이크 영상을 제작하는 것이 효율적이라는 결론을 얻었다. 이를 바탕으로 1960년대 한반도 지역을 모두 포함하는 CORONA 모자이크 영상을 생성하였으며, 생성된 모자이크 영상은 도시계획이나 변화탐지와 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
수치사진측량에서 이용되는 대부분의 알고리즘은 수치화된 입체영상이 epipolar 기하상태를 이루고 있다는 가정을 근거로 하고 있으므로, 입체쌍의 주사선이 epipolartjs이 되어야 한다. 그러나 항공사진의 경우는 매 순간의 촬영위치에서 촬영자세가 달라지므로 epipolar 기하상태를 이루지 못한다. 본 연구에서는 한 쌍의 입체항공사진을 주사기(scanner)에 의해 수치영상으로 변환시키고, 절대표정후의 외부표정요소를 이용해 영상 재배열을 수행하는 과정에서 대해 연구하였다. 그 결과 입체수치영상으로부터 epipolar 기하상태의 영상을 생성하였다. 생성된 epipolar 영상은 영상정합 과정에 적용하기 위해 수치영상상관기법으로 영상정합을 실시하였고, 영상정합의 결과를 이용해 수치표고모형을 제작하였다. 영상정합에 의해 생성된 수치표모고형은 해석도화기에 의해 생성된 수치표고모형과 비교하였으며 그 결과 경제적인 방법으로 수치표고모형을 제작하는 방안이 제시되었다.
본 논문은 서포터 생성 기법으로 형태학적 기하학 연산을 대신하여 층 단면 영상에 형태학적 영상 처리를 적용함으로 서포터를 생성하는 방법을 제안하였다. 기하학적 연산 비용은 일반적으로 형태에 의존적이지만 본 방법은 영상 내의 형태에 무관하게 적용된다. 돌출부에 대한 외부 서포터 영역을 얻는 방법으로 2개의 층 단면 영상에 대한 형태학적 영상 처리 방법 및 처리 과정의 예를 보였다. 내부 서포터 영역에 대하여 하나의 층 단면으로부터 침식과 열림을 통해 얻는 과정을 나타내었다. 그리고 이러한 서포터 영역을 얻고 서포터 구조를 통한 서포터를 생성하였다. 이어서 제작한 DLP 프린터에 서포터 구조를 가진 조형물을 제작하였다. 또, 서포터 형태에 따라 조형되는 소재의 특성이 조형에 주는 변화를 통해 소재에 따른 개별적인 서포터 구조를 통한 서포터 생성 방법의 필요성을 확인하였다.
위성측량이나 기존의 항공측량에 비해 경제적이면서 기상영향을 덜 받는 저고도 고해상 영상의 취득과 항공사진측량의 많은 수요를 충족하기 위해 신속한 맵핑을 위한 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기술 개발이 요구되고 있으며, 특히 효율적인 지형보정에 관한 연구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 그러나, 민간분야 활용을 위한 UAV의 높은 잠재력에 비해 최근까지 직접 지형보정과 같은 사진측량측면에서의 기술개발은 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적인 연구와 추가적인 기술개발 노력이 필요하다. 본 연구에서는 최소한의 지상기준점 정보를 이용하여 간편한 부등각사상변환식과 부등각사상변환의 블록조정에 의해 자동으로 저고도 UAV 영상을 기하보정하는 기법을 제안하였으며, 상용 프로그램 처리결과와 비교를 통하여 UAV 정지영상 기하모형식으로서의 적용가능성을 평가하였다.
조명반사 문제는 영상 분석에서 흔히 존재하는 문제점이며, 영상 분석에서 필요로 하는 주요 특징들을 검출하는 데 많은 어려움을 야기한다. 특히 이러한 문제점은 야간이나 우천 시에 더욱 두드러지는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 조명 반사에 의해 특징 분석이 어려운 영역에서 조명 반사를 제거하거나 반사되지 않은 상태로 복원하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다중 영상에서 획득된 다중 기하정보를 이용한 3차원 공간 분석과 기하학적 접근을 시도한다. 이러한 방법들에서 얻어진 정보들을 바탕으로 조명 반사가 이루어지는 영상들을 조합하여 조명 반사를 제거하는 방법을 제안한다. 조명 반사 영역을 제거하기 위하여 영상 내에서 조명 및 반사영역을 수직 히스토그램의 국부 최대값을 이용하여 추출한다. 이 후, 각 영상 내에서 도로 표면에 해당하는 영역을 추출하기 위해서 필요한 기본 행렬과 상동 관계 행렬을 다중 영상들의 대응점들을 분석하여 계산한다. 이렇게 얻어진 각 영상들의 도로표면을 기준 영상에 배치하여, 양쪽 영상에서 조명 반사가 상대적으로 적은 영역을 선택하는 방법을 취한다. 이러한 과정에 의하여 중복되지 않는 도로표면의 반사는 효과적으로 감소되었으며 도로가 가지고 있는 고유한 정보 또한 손실되지 않았다. 수집된 데이터를 이용하여 실험한 결과는 계산 속도에 비하여 뛰어난 성능을 보여주었으나 기하학적 공통 영역 부분의 복원은 상대적으로 부족한 것으로 판단되었다.
동일 센서 내의 스테레오 취득 원리에 기반하여 얻어진 동종센서 스테레오와 서로 다른 센서에서 얻어진 영상간에 임의로 결합된 이종센서 스테레오는 기하 특성과 스테레오 모델 정확도 측면에서 많은 차이를 보이게 된다. 이 논문에서는 고해상도 위성영상에서의 얻어진 동종센서 스테레오 모델과 이종센서 스테레오 모델을 비교한다. 실험을 위해 동일 지역을 촬영한 SPOT-5 스테레오와 KOMPSAT-2 스테레오 영상을 활용하여 총 2쌍의 동종센서 스테레오와 4쌍의 이종센서 스테레오 영상을 이용하였다. 동종센서 스테레오 모델의 경우 모두 안정적인 스테레오 기하를 형성한 반면, 이종센서 스테레오 모델의 경우 2조합은 비교적 안정적인 기하를 다른 2조합은 매우 불안정한 기하를 형성하였다. 그리고 불안정한 기하를 형성한 이종센서 스테레오의 경우 3차원 위치 정확도가 크게 감소하였다. 안정적인 스테레오 기하를 형성하는 이종센서 스테레오의 경우에도 동종센서 스테레오와는 차이점이 있었다. 전반적으로 수직 정확도 측면에서는 동종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보인 반면, 수평 정확도 측면에서는 이종센서 스테레오 모델이 더 높은 정확도를 보여주었다. 논문에서는 두 가지 스테레오 모델이 가지는 기하 특성과 3차원 모델 정확도의 차이를 잘 드러내며, 고해상도 스테레오 영상 특히 이종위성 스테레오 자료를 효과적으로 활용하는데 있어 고려되어야 할 중요한 분석 결과들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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