인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이동 로봇의 자기 위치 추(self-localization)을 위해 간단하고 효육적인 컬러 표식 모델과 추적 기법을 제안하고, 제안된 표식을 이용한 위치 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 표식모델은 대칭적이고 반복적인 컬러 패턴을 갖는데. 이러한 기하학적 형태로 인해 표식 모델은 기하학적 변형이나 광학적 변형에 대해 불변인 히스토그램 특성을 나타낸다. 이러한 특징을 영상 내 표식 검출 및 추적을 위한 유사 척도로 사용하고 컨데세이션(CONDENSATION)에 기반한 확률적 접근 방식을 통해 복잡한 환경 하에서도 표식 모델을 강인하게 추적할 수 있다. 표식 모델이 검출된 후에는 표식이 갖는 기하작적 정보를 이용하여 이동 로봇과표식간의 상대적인 위치를 정확하게 추정한다.
본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.
DIBR(Depth Image Based Rendering)은 참조 영상 및 그와 관련된 깊이지도로부터 자유 시점의 영상을 생성하는 영상 합성 알고리즘이다. DIBR을 통한 영상 합성의 주요 난제 중 하나는 참조영상에서 가려져 있던 영역이 합성 시점에서 드러나게 되어 발생하는 홀의 처리 문제이다. 이를 위해 깊이지도 또는 시차지도의 전처리를 통해 홀의 크기 자체를 줄이기 위한 방안 및 발생된 홀 영역을 주위 신호를 이용하여 채우는 홀 채우기 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 일반적으로 홀의 크기를 줄이기 위한 방안으로는 깊이지도에 평활화를 적용하는 전처리 방식들이 주를 이룬다. 깊이지도를 평활화하면 큰 홀의 발생을 막을 수 있다는 장점을 갖게 되지만, 깊이 정보의 손실과 기하학적 왜곡이 발생한다는 단점 또한 동시에 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 장면 합성 과정에서 발생하는 홀 채우기의 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 시차지도 기반의 전처리 알고리즘을 제안한다.
이 연구는 수치사진측량의 기본과정 중의 하나인 입체영상 표정에서 관계영상정합 (relational matching)을 이용한 초기 근사값 결정에 관한 연구를 목적으로 한다. 수치입체영상에 대한 상호표정(relative orientation)을 자동화하기 위한 연구가 수치사진측량(Digital Photogrammetry) 및 컴퓨터 비젼(Computer Vision) 분야에서 많이 이루어져 왔다. 그러나 현재 까지의 자동화된 상호표정에 있어서는 초기 근사값 산정에 의한 문제가 제약조건이 되어 왔으므 로, 보다 일반적인 적용을 목적으로 관계영상정합이 제안되고 이에 대해 연구가 시작되었다. 이 연구에서는 특수한 관계설정(relational description)을 사용하여, 초기 근사값을 결정하는 보다 유연한 방법이 제시되고 적용되었으며, Cost 함수를 평가함수(evaluation fuction)로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 관계정합방법에 일부로서 매칭오류(mismatch) 탐색과정을 부가하였다. 또 한, 반복적인 형태, 파단선, 사각지역 등이 다수 포함되어 있는 도심지의 영상에 대해 적용하므르 서 본 연구에서 제시된 관계영상정합이 실제 적용가능하다는 것을 입증하였다. 영상정합의 분야에서의 관계영상정합에 대한 이 연구는 기존의 영상정합법에 대한 장단점을 도 출하였으며, 수치사진측량 분야에서의 관계영상정합의 응용과 개발에 대한 향후의 연구방향을 제 시하였다.
본 논문에서는 가정응력장과 수정된 형상함수를 이용한 새로운 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소를 제시하였다. 가정응력장은 비적합 변위모드로부터 유도하였으며, 이는 요소의 찌그러짐에 대한 민감도를 완화시켜준다. 그리고 Cartesian 좌표계에서 9절점 등매개변수 요소와 동일한 조건하에서 2차 변위를 정확히 보간하도록 수정한 형상함수를 사용하였다. 제시한 8절점 hybrid/mixed 평면응력요소(HQ8-$14{\beta}$)의 수치해석에 대한 정확성과 효율성을 검증하기 위해 기존의 참고문헌들과 비교, 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 요소는 요소가 왜곡된 경우를 포함하여 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 이미지의 선에 대하여 워터마크 정보를 삽입 및 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 워터마킹 기술이 이미지의 픽셀 밝기값을 이용하는 것과 달리 제안된 알고리즘은 이미지의 곡선들을 B-스프라인 곡선으로 모델화하여 B-스프라인 제어점을 추출하고 이를 주파수 영역으로 변환하여 워터마크를 삽입한다. 제어점에 Delaunay 삼각화를 적용하여 메시를 생성하고, 메시-스펙트럼 분석을 통하여 주파수 영역의 메시-스펙트럼 계수를 계산한다. 워터마크는 이 계수의 중간 주파수 성분에 스프레드 스펙트럼 방식으로 삽입한다. 워터마크가 삽입된 계수를 메시-스펙트럼 역변환을 통하여 제어점을 계산하고 이를 통하여 워터마크가 삽입된 B-스프라인 곡선을 재구성할 수 있다. 삽입된 워터마크는 원본 선 이미지를 사용하여 검출이 이루어진다. 먼저 대상 선 이미지를 B-스프라인 모델화하고 곡선의 굴곡점을 이용하여 원본 선 이미지와 동기화를 수행한다. 동기화된 이미지에서 워터마크 삽입과정과 같이 메시-스펙트럼 계수를 추출하고 원본 메시-스펙트럼 계수와의 차이값을 계산하여 워터마크를 추출한다. 마지막으로 랜덤 워터마크와 추정된 워터마크의 상관 계수를 계산하여 삽입된 워터마크를 확인할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존 알고리즘보다 기하학적 공격과 프린트-스캔 공격에 강인함을 보였다.
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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